한국 과학자들이 데이터 왜곡으로부터 AI를 보호하는 방법 개발

(퍼플렉시티기 정리한 기사)

부산대학교와 서울대학교의 연구진들이 올해 저명한 통계학 저널에 발표한 연구 결과에 따르면, 데이터 왜곡에 대항하여 인공지능 및 의료 영상 시스템을 강화할 수 있는 새로운 통계적 방법을 개발했습니다.

휴버 평균(Huber mean)이라고 불리는 이 방법은 현대 데이터 과학의 지속적인 과제를 다룹니다: 평평한 표면이 아닌 곡면 기하학적 공간에 존재하는 정보를 분석하는 것입니다. 3차원 의료 스캔부터 로봇 방향 데이터에 이르기까지, 오늘날의 복잡한 데이터 대부분은 수학자들이 리만 다양체라고 부르는 공간에 존재하며, 여기서 전통적인 통계 도구들은 노이즈나 이상치에 직면했을 때 종종 실패합니다.​

정확한 분석을 위한 장벽 허물기

부산대학교 통계학과 이종민 교수는 서울대학교 정성규 교수와 함께 2025년 8월 25일 Journal of the Royal Statistical Society: Series B에 연구를 발표했다.​

연구 발표에 따르면 이 교수는 "우리 연구는 리만 다양체에서 고전적인 프레셰 평균의 강건한 일반화를 소개한다"며 "이는 이상치에 대한 더 큰 안정성을 제공하고 기하학적 데이터에 대한 통계 분석의 신뢰성을 향상시킨다"고 말했다.​

Huber 평균은 데이터 구조에 자동으로 적응하여, 일반적인 관측값에 대해서는 최소제곱 손실을 사용하고 큰 편차에 대해서는 절대편차 손실을 사용한다. 이러한 균형을 통해 0.5의 붕괴점을 달성할 수 있으며, 이는 데이터의 절반이 이상치이거나 극단값이더라도 추정량이 신뢰할 수 있음을 의미한다.​

산업 전반의 응용 분야

이 방법의 잠재적 응용 분야는 과학 및 공학 분야 전반에 걸쳐 확장됩니다. 의료 영상 분야에서 Huber 평균은 뇌나 장기 형상 데이터의 평균화를 개선하여 더 정확한 진단으로 이어질 수 있습니다. 로봇공학 분야에서는 시스템이 소음이 많거나 예측 불가능한 환경에서도 움직임 및 방향 데이터를 더 잘 해석하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI 및 머신러닝 분야에서는 기하학적 데이터를 다루는 모델을 더 견고하게 만들 수 있습니다.​

이 교수는 "강건하고 기하학적으로 인식하는 데이터 분석의 기반을 제공함으로써, 이 연구는 신뢰할 수 있는 차세대 AI, 정밀 의료, 그리고 실제 세계와 상호작용하는 지능형 기술을 조용히 뒷받침할 수 있을 것"이라고 덧붙였습니다.​

이 연구는 추정량의 존재성, 유일성, 수렴성, 불편성에 대한 이론적 보장과 함께 실제로 빠르게 수렴하는 새로운 계산 알고리즘을 제공합니다.