성대 임용도 교수팀, 대용량 데이터 평균계산을 위한 수학적 기틀 마련

무한차원에서의 `칼처평균` 존재가 규명됐다. 앞으로 의료와 레이더 영상 분야의 근간이 되는 데이터 평균계산법에 영향을 미칠 전망이다. 칼처평균이란 다차원 공간에 존재하는 다양체의 무게 중심을 일컫는 개념으로 3차원 영상을 비롯한 물리, 통계, 컴퓨터 등 분야에서 기하평균으로 이용된다.

성대 임용도 교수팀, 대용량 데이터 평균계산을 위한 수학적 기틀 마련

25일 임용도 성균관대학교 수학과 교수는 지미 로슨 미국 루이지애나주립대 석좌교수와 공동으로 수행한 연구에서 무한차원에도 기하평균이 존재한다는 것을 발견했다. 성과는 DT-MRI, 레이더 영상, 통계물리 등에 응용할 수 있는 데이터 평균계산법을 찾는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 칼처평균 등 다변수 기하평균의 존재를 발견하고 이론을 정립하는 문제는 1970년대 후반부터 40년 가까이 미해결 문제였다.

연구팀은 2년 전 국제학술지 매스 아날렌(Mathematische Annalen)을 통해 유한차원에서는 칼처평균이 존재하며, 이는 칼처방정식의 해와 같다는 사실을 발표한 바 있다.

이번에는 무한차원에서도 칼처방정식의 해가 존재하며, 이 유일한 해가 칼처평균이 된다는 것을 밝힘으로써 유한차원의 결과를 무한차원으로 확장했다. 무한차원은 고려해야 할 변수가 무한하기 때문에 컴퓨터 시뮬레이션과 큰수의 법칙 등 유한차원의 방법을 적용하기 어렵다. 연구팀은 톰슨기하를 이용해 무한차원에 칼처평균을 도입하는 데 성공했다. 임 교수는 “앞으로 칼처평균을 효율적으로 계산하는 방법과 확률적 접근법 분야를 선도하고 영상의학과 레이더 영상 분야에 응용할 수 있도록 연구하겠다”고 말했다.

미래부와 한국연구재단의 `중견연구자지원사업(핵심)` 등의 지원으로 수행된 이 연구의 결과는 미국립과학원회보(PNAS) 온라인판 9월 6일자에 실렸다.

류경동기자 ninano@etnews.com