김기응 KAIST 교수, 'IFAAMAS' 논문상 수상

영향력 있는 논문으로 인정···분산 학습 알고리즘 제안

[이데일리 강민구 기자] 한국과학기술원(KAIST)은 김재철 AI대학원의 김기응 교수가 자율 에이전트·다중 에이전트 시스템 국제재단(IFAAMAS)으로부터 ‘영향력 있는 논문상(Influential Paper Award)’을 받았다고 10일 밝혔다.

김기응 KAIST 김재철AI대학원 교수.(사진=KAIST)

IFAAMAS 논문상은 자율 에이전트·다중 에이전트 시스템 연구 분야에서 중요하고 오래 지속되는 기여를 한 논문을 인정하기 위해 지난 2006년에 제정됐다. 그동안 핵심 결과를 증명한 논문, 새로운 하위 연구 분야의 개발을 이끈 논문, 중요한 새로운 응용 프로그램이나 시스템을 보여준 논문, 영향력 있게 새로운 방식으로 주제에 대해 조명한 논문을 대상으로 매년 1~3편의 논문을 선정해 시상했다.

이번 논문은 김 교수가 공동 저자로 참여해 지난 2000년도에 발표한 ‘정책 탐색을 통한 협동 학습(Learning to Cooperate via Policy Search)’이다.

해당 논문은 다수의 인공지능 에이전트가 분산화된 환경에서 협동 학습하는 상황에서 개별 에이전트의 학습 시그널이 다른 에이전트의 정보에 의존하지 않음을 설명하고, 분산 학습 알고리즘을 제안했다.

학습 알고리즘은 간단하면서도 지역 최적점으로 수렴하는 보장을 제공한다. 특히 멀티 에이전트 강화학습 연구에서 주된 방법론의 하나로 자리잡은 딥러닝 기반 알고리즘들이 성공하는 이유를 설명했다.

김기응 교수는 “인공지능 에이전트 분야에서 뜻깊은 상을 받게 돼 영광”이라며 “최신 딥러닝을 이용하는 멀티 에이전트 학습 연구에서도 계속 인용되고 활용되는 연구를 해서 감회가 깊다”라고 말했다.

논문 표지.(자료=KAIST)

강민구 (science1@edaily.co.kr)