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< 김재철AI대학원 김기응 교수 >

우리 대학 김재철 AI대학원 김기응 교수가 자율 에이전트 및 다중 에이전트 시스템 국제재단(이하 IFAAMAS)으로부터 영향력 있는 논문상(Influential Paper Award)를 수상했다고 10일 밝혔다. 

수상 논문은 공동 저자로 참여해 2000년도에 발표한 논문 `정책 탐색을 통한 협동 학습(Learning to Cooperate via Policy Search)'이다. 수상 발표는 인공지능 에이전트 분야의 국제 학술대회인 ‘자율 에이전트 및 다중 에이전트 시스템 학술대회 (AAMAS)’에서 이루어졌다. 

본 논문에서는 다수의 인공지능 에이전트*가 분산화된 환경에서 협동 학습하는 상황에서, 개별 에이전트의 학습 시그널이 다른 에이전트의 정보에 의존하지 않음을 밝힘으로써, 저자는 이를 기반으로 분산 학습 알고리즘을 제안했다.

*에이전트: 복잡한 동적인 환경에서 목표를 달성하려고 시도하는 시스템 

이 학습 알고리즘은 간단하면서도 지역 최적점으로 수렴하는 보장을 제공한다. 이로써 멀티 에이전트 강화학습 연구에서 주된 방법론의 하나로 자리잡고 있는 딥러닝 기반의 알고리즘들이 현저한 성공을 누리고 있는 이유를 설명하고 있고, 따라서 지난 수십 년간 기타 많은 에이전트 학습 알고리즘의 핵심 구성 요소로 자리 잡아 왔기에 위의 영향력 있는 논문상을 수상하게 되었다.

< 그림 1. 논문 표지 >

상을 받게 된 김기응 교수는 “인공지능 에이전트 분야에서 뜻깊은 상을 받게 되어서 영광이고, 최신 딥러닝을 이용하는 멀티 에이전트 학습 연구에서도 지속적으로 인용되고 활용되는 의미 있는 연구가 되어서 감회가 깊다”며, “앞으로도 후속 세대에게 영감을 줄 수 있는 임팩트 있는 연구 결과물들을 만들 수 있도록 노력하겠다”고 향후 포부를 밝혔다.

< 그림 2. 연구 내용 >

< 그림 3. IFAAMAS 홈페이지 >

IFAAMAS 영향력 있는 논문상은 자율 에이전트 및 다중 에이전트 시스템 연구 분야에서 중요하고 오래 지속되는 기여를 한 논문을 인정하기 위해 2006년에 제정됐다. 이 논문상은 핵심 결과를 증명한 논문, 새로운 하위 연구 분야의 개발을 이끈 논문, 중요한 새로운 응용 프로그램이나 시스템을 보여준 논문, 또는 영향력 있게 새로운 방식으로 주제에 대해 조명한 역사적으로 가치있는 논문으로서, 매년 1~3편의 논문을 선정하여 수상 하여왔다. 

- 논문명: Learning to Cooperate via Policy Search, UAI 2000

- 시상일정: 국제 자율 에이전트 및 다중 에이전트 시스템 학술대회 (AAMAS 2024)