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2018년 04월 24일 (화) 15:46
‘카오스 이론’ 예측 머신러닝 알고리즘 개발

상대성 이론, 양자역학과 함께 20세기 과학의 3대 혁명으로 일컬어지고 있는 혼돈이론이라고도 불리는 ‘카오스 이론(Chaos Theory)’은 영화 나비효과와 소설 쥬라기 공원으로 잘 알려져 있다. 최근 이러한 카오스 이론을 ‘머신러닝’을 통해 정확하게 예측하는 기술이 개발됐다.

메릴랜드 대학(University of Maryland)의 베테랑 카오스 이론가인 에드워드 오트(Edward Ott) 박사 연구팀은 카오스 이론을 머신러닝으로 예측하는 시스템을 연구 개발하고 있다. 이 연구는 ‘축적 컴퓨팅 시스템(reservoir computing system)’ 머신러닝 알고리즘을 이용해 ‘쿠라모토-시바신스키(Kuramoto-Sivashinsky) 방정식’이라는 전형적인 카오스 상태를 학습시키고 있다.


▲출처: University of Maryland

축적 컴퓨팅 머신러닝의 과정은 크게 3가지로 나뉜다. 퍼져 나가는 불의 복잡한 진화를 예측하는 경우를 설정하고, ▶먼저, 불길이 진행하면서 다른 5개 지점의 높이를 측정하고, 깜박이는 불꽃이 일정 기간 동안 전진함에 따라 정면의 지점에서 높이를 계속 측정한다. 이러한 데이터 스트림(Data stream)을 무작위로 선택된 인공 뉴런에 보낸다. ▶두 번째 단계는 신경망이 진화하는 불타는 면의 역학을 입력 데이터로부터 학습하도록 만드는 것이다. 이렇게 하려면 데이터를 입력할 때 축적 컴퓨팅 시스템에서 임의로 선택한 여러 뉴런의 신호 강도를 모니터링 해야 한다. 5가지 방식으로 신호를 가중하고 결합하면 5개의 숫자를 출력하고 이 5가지 수치가 일치할 때까지 가중치를 조정한다. ▶마지막 단계에서는 불꽃의 움직임을 학습한 축적 컴퓨팅 시스템에 의해 실제로 예측을 수행한다.

▲출처: University of Maryland

오트 박사의 시스템 특징은 축적 컴퓨팅 알고리즘이 ‘쿠라모토-시바신스키 방정식’에 대해 아무것도 모른다는 점이다. 방정식에 대한 진화 솔루션에 대해 기록된 데이터만 볼 수 있다. 이것은 머신러닝의 접근을 더욱 쉽고 강력하게 만든다. 카오스 상태 대부분은 역학을 표현하는 방정식이 없는 것이 많다. 따라서 카오스를 표현하는 방정식을 준비할 필요가 없고, 데이터만 있으면 상태 변화 예측이 가능하다. 즉, 오트 박사가 개발한 머신러닝 시스템은 카오스 예측 전반에 매우 효과적이라는 점이다.

카오스 이론을 연구하는 독일 드레스덴에 소재한 막스 플랑크(Max Planck) 연구소 홀거 칸츠(Holger Kantz)는 “오트 박사의 논문은 기상에 관한 정교한 모델을 사용하지 않고 머신러닝 알고리즘을 사용해 날씨를 예측할 수 있음을 시사하고 있다”며 연구 결과를 높이 평가했다.

머신러닝에 의해 카오스 상태를 정확하게 예측하는 기술은 날씨뿐만 아니라 부정맥 패턴에서 심장마비 징후를 찾아내고, 지진과 배를 전복시킬 위험이 있는 파도를 예측할 수 있을 것으로 기대된다.

특히 오트 박사는 태양폭풍에 대한 사전 경고를 예측하기 위해 이 새로운 도구가 유용할 것으로 기대하고 있다.


▶왼쪽부터 Jaideep Pathak, Michelle Girvan, Brian Hunt, Edward Ott (출처: University of Maryland)

캐링턴 사건(Carrington Event) 지난 1859년에 발생한 태양 대폭풍은 역사상 최대 규모의 지자기폭풍으로 전 세계에서 오로라가 발생했다. 로키 산맥의 오로라는 너무 밝아서 광부들이 아침인 줄 알고 잠에서 깨 식사를 준비할 정도였으며, 유럽과 북아메리카 전역의 전신 시스템이 마비됐다. 이 과정을 관측하고 기록한 리처드 크리스토퍼 캐링턴의 이름을 따 캐링턴 사건(Carrington Event) 이라고도 불린다. 2013년 영국 런던로이즈와 미국 대기환경연구소(AER)는 캐링턴 사건과 비슷한 일이 현재 일어났을 때 세계경제에 미칠 수 있는 비용은 미화 2조 6천억 달러(한화 약 2800조 2000억 원)에 이를 것으로 추산했다. <위키참조>
 
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