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[연구] 조재민 교수 연구실 (IDCLab), IEEE VIS 2025에 논문 1편 채택
- 소프트웨어학과
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- 2025-08-19
IDCLab (지도교수 조재민, https://idclab.skku.edu/)의 정명원 학생(박사과정)의 “GhostUMAP2: Measuring and Analyzing (r,d)-Stability of UMAP” 논문이 정보시각화분야 최우수학회인 IEEE VIS (VIS 2025)에 게재 승인되어 2025년 11월 발표될 예정입니다. 이 논문은 University of Arizona의 Takanori Fujiwara 교수와 공동연구를 수행하였습니다.
고차원 데이터를 분석하기 위해 널리 사용되는 차원축소 기술은 계산 효율성을 위해 확률적 경사 하강법이나 네거티브 샘플링 기법을 활용합니다. 이로 인하여 차원축소 결괏값이 매 시행마다 달라지게 됩니다. 특히, 본 연구에서는 고차원 매니폴드 상 밀도가 낮은 영역에 위치하는 데이터 포인트들은 이러한 확률성의 영향을 크게 받아 차원 축소된 결과를 신뢰할 수 없다라는 점에 착안합니다. 현 시점 가장 널리 사용되는 차원축소 기술인 UMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection) 알고리즘을 기반으로 한 번의 시행으로 여러 번 시행을 모사하는 알고리즘인 GhostUMAP을 개발하고 평가하였습니다. 또한, 차원축소 결과의 신뢰성을 평가하는 프레임워크인 (r,d)-안정성을 도입하였습니다. 마지막으로, 이러한 기술들을 실제 고차원 데이터 분석 작업에서 사용되는 데이터에 적용하여 본 기술의 실효성을 검증했습니다.