논문 브리핑
LLM, 데이터의 숨겨진 '구조'까지 읽어내다: 심볼릭 회귀의 새로운 지평 L2G-SR
글 · 한경모
과학과 공학 분야에서 복잡한 데이터를 이해하고 예측하는 능력은 항상 핵심 과제였습니다. 이를 위해 우리는 종종 데이터 뒤에 숨겨진 '법칙' 또는 '수식'을 찾아내려 노력하죠. 이것이 바로 '심볼릭 회귀(Symbolic Regression, SR)'의 영역입니다. 단순히 예측 모델을 만드는 것을 넘어, 데이터가 어떤 수학적 관계로 이루어져 있는지 직접적인 수식 형태로 제시하는 것을 목표로 합니다.
기존의 심볼릭 회귀 방식은 주로 예측 정확도, 즉 수치적 오차를 줄이는 데 집중했습니다. 물론 정확한 예측은 중요하지만, 때로는 주어진 데이터를 설명하는 데 있어 '가장 보기 좋은' 수식이 아닌, 복잡하고 직관적이지 않은 수식을 결과로 내놓기도 합니다. 즉, 숫자적으로는 정확할지 몰라도 그 수식의 '구조'나 '형태'가 우리가 찾고자 하는 물리적 또는 논리적 의미와 동떨어질 수 있다는 한계가 있었습니다.
최근 arXiv에 공개된 L2G-SR 논문은 이 고질적인 문제에 대한 흥미로운 해결책을 제시합니다. 이 연구는 LLM(거대 언어 모델)을 활용하여 심볼릭 회귀의 탐색 과정을 '학습된 구조 검증기(learned structural verifier)'로 안내하는 새로운 프레임워크를 제안합니다. 핵심은 결과 수식의 '구조적 타당성'까지 함께 고려한다는 점입니다.
L2G-SR은 `Tree Edit Distance (TED)`라는 개념을 활용하여 수식 간의 구조적 유사성을 측정합니다. 이는 수식의 연산 순서나 괄호 위치, 교환 법칙이 적용되는 연산자 등을 섬세하게 고려하여 두 수식 트리가 얼마나 다른지를 정량화합니다. 이 `TED`로 생성된 '구조적 지도 신호'를 바탕으로 LLM 기반 검증기를 학습시킵니다. 이 검증기는 새로운 수식 후보들이 수치적 적합도와 함께 '올바른 구조'에 얼마나 가까운지 평가하며 탐색 과정을 유도합니다.
이러한 접근 방식은 심볼릭 회귀의 지평을 크게 넓힐 수 있습니다.
- 더 의미 있는 수식 발견: 단순히 데이터에 잘 맞는 수식을 넘어, 과학자들이 해석하기 쉬운, 더 근본적인 물리 법칙이나 현상을 반영하는 수식을 찾을 가능성을 높입니다.
- AI 설명 가능성(Explainable AI) 강화: 블랙박스처럼 작동하는 복잡한 모델 대신, 인간이 이해하고 조작할 수 있는 명시적인 수식을 제공함으로써 AI의 의사결정 과정을 투명하게 만듭니다.
- LLM의 새로운 활용 분야: LLM이 단순 텍스트 생성이나 코드 작성 외에, 복잡한 수학적 구조를 이해하고 조작하는 분야에서도 강력한 도구가 될 수 있음을 보여줍니다.
인사이트
L2G-SR은 LLM을 활용해 심볼릭 회귀가 단순히 수치적으로 정확한 수식뿐 아니라, 인간이 이해하고 해석 가능한 '의미 있는 구조'를 가진 수식을 찾아내도록 돕습니다. 이는 AI가 단순 예측을 넘어 과학적 지식 발견의 본질적인 도구로 진화할 가능성을 보여줍니다.
자주 묻는 질문
- 심볼릭 회귀가 정확히 뭔가요?
- 심볼릭 회귀는 관찰된 데이터에 가장 잘 맞는 수학적 수식(방정식)을 자동으로 찾아내는 머신러닝 기법입니다. 단순한 예측 모델과 달리, 데이터가 어떤 수리적 관계를 통해 생성되었는지 명시적인 형태로 제시합니다.
- LLM을 굳이 여기에 써야 하나요?
- 기존 심볼릭 회귀는 수치적 정확도에만 집중해 구조적으로 복잡하거나 비직관적인 수식을 내놓는 한계가 있었습니다. LLM은 수식의 '구조적 타당성'까지 학습하고 검증하며, 더 해석하기 쉽고 의미 있는 수식을 찾아내는 데 도움을 줍니다.
- 이게 실제로는 어디에 활용될 수 있을까요?
- 새로운 물리 법칙을 발견하거나 복잡한 시스템의 제어 수식을 도출하는 데 쓰일 수 있습니다. 또한, AI 모델의 블랙박스 문제를 해결하여, AI가 왜 특정 예측을 하는지 수식으로 설명하는 등 AI 설명 가능성 분야에도 기여할 수 있습니다.
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