미지의 정형화구조의 조절과 불확정성에 대한 재구성

전문가 제언

본고는 Massachusetts Institute of Technology(MIT)대학 전기공학 및 컴퓨터과학과 교수인 Pablo A. Parrilo가 CACM의 연구 하이라이트 부문에 ‘미지의 정형화 구조의 조절과 불확정성에 대한 재구성‘ 이란 제목으로 기고한, 정보의 재구성에 관한 기술적 전망으로, 그 내용을 검토하고 코멘트를 단다.

불완전하고 부분적이며 요란한 측정치에서 미지의 정형화객체를 추정하거나 재구축하는 문제는 과학기술적 응용에서는 기본적인 과제이다. 일례로 음성인식, 실제이미지 재구축 혹은 로봇팔의 동적인 식별에서와 같이 신호처리, 이미징, 시스템식별, 통계적 추론 등은 유망기술이다. 이와 같이 모든 사례에서 사람들은 객체조건에 부합되는 선행기술과 확고한 경험정보를 갖고 있다.

이 논문의 행렬완성방법은 convex 최적화를 사용한다. 행렬의 nuclear norm은 저 등급 속성과 밀접히 관련된 볼록함수이다. 어려움을 완화시키기 위한 볼록surrogate를 가진 비 볼록 등급최소화 문제는 후보솔루션을 생산하기 위해 잘 개발된 수치적 볼록 최적화 기계류의 사용을 가능하게 한다. 그러나 이 작업의 원활한 시행여부나 행렬 재구축을 위해 관찰이 필요한 행렬개체 수에 대한 아직 의문이 남아있다. 저자는 미지의 행렬을 고 확률로 완전히 복구시키기 위해 극히 적은 행렬개체수를 보여주고 있다.

이 논문에서 저자는 많은 기술적 혁신이 있으며, 특히 행렬의 열 및 행 공간의 비 간섭성은 관찰 샘플의 수가 충분하다는 것에 대한 확신을 입증해 주었고, 압축 센싱에 대한 초기개념을 잘 일반화시키고 있다고 주장한다. 적용된 확률분석기법도 수많은 유사 발견결과에 대한 기준이 될 수 있다고 한다.

결론: 이 논문은 새로운 화두로서, 효율적으로 복구가 가능한 가장 일반적인 정형화객체는 무엇인가?, 추적성을 유지하면서 볼록 조건을 완화시키는 것이 가능한가?, 이 결과가 정형화구조 및 불확정성 모델을 어떤 정도로 강력하고 풍부하게 일반화 할 수 있을까?등에 대한 질문에 대한 답변을 제시하였다고 한다. 이 질문에 대한 논의와 샘플의 증감에 따른 일반화의 연구가 필요하다고 본다.

저자

Pablo A. Parrilo

자료유형

연구단신

원문언어

영어

기업산업분류

정보통신

연도

2012

권(호)

55(6)

잡지명

communications of the acm

과학기술
표준분류

정보통신

페이지

110~110

분석자

박*만

분석물

• 미지의 정형화구조의 조절과 불확정성에 대한 재구성.pdf [259,533 byte]

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