전남대학교 미디어포털

전남대학교(총장 이근배)는 허진원 박사후연구원과 양형정·백장선 교수 연구팀이 고차원 비대칭 데이터의 군집 구조를 효과적으로 분석하는 새로운 딥러닝 기술을 개발했다고 밝혔다. 해당 연구논문은 인공지능 및 패턴인식 분야의 세계적 권위 학술지인 『IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(IEEE TPAMI)』에 게재됐다.
최근 의료·생물정보·금융 등 다양한 분야에서 활용되는 데이터는 변수의 수가 많고 분포가 한쪽으로 치우치는 비대칭적 특성을 보이는 경우가 많다. 그러나 기존 딥러닝 기반 군집화 기술은 데이터가 대칭적인 정규분포를 따른다고 가정하는 경우가 많아, 실제 고차원 데이터에 내재된 복잡한 분포와 군집 구조를 정확하게 반영하는 데 한계가 있었다.

연구팀은 이러한 한계를 해결하기 위해 비대칭 분포를 유연하게 표현할 수 있는 Manly 변환 기반 혼합모형과 변분오토인코더(VAE)를 결합한 새로운 딥 클러스터링 모델 ‘ManlyMM-VAE’를 개발했다. 이 모델은 고차원 데이터의 비선형 구조를 저차원 잠재공간에 효과적으로 표현하는 동시에, 각 군집이 갖는 서로 다른 비대칭성과 분포 특성을 함께 학습할 수 있도록 설계됐다.

연구 결과에 따르면, ManlyMM-VAE은 기존의 딥 클러스터링 및 혼합모형 기반 기법과 비교해 다양한 고차원 데이터에서 우수한 군집화 성능을 보인 것으로 나타났다. 이는 제안된 모델이 데이터에 내재된 비대칭적 분포와 복잡한 비선형 구조를 효과적으로 학습하고, 서로 다른 특성을 가진 데이터 집단을 더욱 정확하게 구분할 수 있음을 의미한다. 향후 질병 아형 발굴과 환자군 분류를 비롯해 생물정보학, 의료 및 금융 데이터 등 비대칭성을 갖는 다양한 고차원 데이터 분석 분야에서 폭넓게 활용될 것으로 기대된다.

전남대학교 연구팀은 BK21 FOUR 사업과 과학기술정보통신부·정보통신기획평가원(IITP)의 인공지능융합혁신인재양성사업 및 대학ICT연구센터를 기반으로, 인공지능 원천기술 연구와 전문 연구인력 양성을 지속해 왔다. 제1저자인 허진원 박사는 전남대학교에서 학부와 석사, 박사과정을 모두 이수한 뒤 현재 인공지능인재양성사업단에서 박사후연구원으로 연구를 이어가고 있다. 이번 연구는 대학의 연속적인 교육·연구 지원을 통해 성장한 연구자가 국제적인 학술 성과를 창출한 대표적인 인재양성 사례로 평가된다.

백장선 교수는 “이번에 개발한 ManlyMM-VAE는 기존 딥 클러스터링에서 충분히 다루기 어려웠던 고차원 데이터의 비대칭적 분포를 학습 과정에 직접 반영한 모델”이라며 “통계적 혼합모형과 딥러닝의 장점을 결합해 실제 데이터의 복잡한 군집 구조를 유연하게 분석할 수 있는 새로운 방법론을 제시했다.”고 말했다.

양형정 교수는 “BK21 FOUR와 인공지능융합혁신인재양성사업을 통해 학생과 신진 연구자가 체계적으로 연구 역량을 축적하고, 세계적 수준의 연구 성과를 창출할 수 있도록 지원하고 있다”며 “이번 IEEE TPAMI 논문 게재는 정부의 지속적인 인재양성 지원이 우수 연구인력의 성장과 국제적 연구 경쟁력 강화로 이어진 성과라는 점에서 의미가 있다”고 말했다.

논문은 『IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence』 2026년 7월 13일자 온라인판에 게재됐다.

※ 논문 제목: ManlyMM-VAE: Deep Clustering With Manly Transformation Mixture Latent x-x-Embeddings for High-Dimensional Skewed Data(Manly 변환 혼합 잠재 임베딩을 활용한 고차원 비대칭 데이터 딥 클러스터링)
※ 논문 링크: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2026.3712355