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[AI대학원 가이드] (중) AI교수 5인이 말했다 "AI대학원에선 이런 공부한다"

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[AI대학원 가이드] (중) AI교수 5인이 말했다 "AI대학원에선 이런 공부한다"

2020.09.28 16:00
포스텍은 지난 6월 인공지능(AI) 대학원과 AI 연구원 개원식을 가졌다. AI 분야 석∙박사급 고급인재를 육성에 힘쓴다는 계획이다. 사진은 AI대학원 건물. 포스텍 제공
포스텍은 지난 6월 인공지능(AI) 대학원과 AI 연구원 개원식을 가졌다. AI 분야 석∙박사급 고급인재를 육성에 힘쓴다는 계획이다. 사진은 AI대학원 건물. 포스텍 제공

과학기술정보통신부는 지난해 9월 포스텍을 2기 ‘인공지능(AI) 대학원’으로 선정했다. AI 대학원은 AI 핵심지식과 역량을 갖춘 석박사급 전문인력을 양성하기 위해 정부 지원으로 개설되는 대학원으로 같은 해 3월 AI 대학원 1기 3곳을 선정했다. 이들 대학원에 5년간 총 90억 원을 지원한다. 향후 평가를 통해 최대 5년간 연 20억 원을 추가로 지원한다. 총 지원 금액이 10년간 최대 190억 원에 이르는 셈이다. 


포스텍은 강점을 가진 AI 연구분야인 ‘컴퓨터 시각’과 ‘기계 학습’을 기반으로 바이오 신약과 에너지, 로보틱스 등 9대 분야 융합 연구를 활성화한다는 계획이다. 계획과 함께 젊고 유능한 교수진을 대거 영입했다. 지난해에만 6명의 신임 교원을 초빙해 현재 15명의 전임 교수진을 꾸렸다. 매년 3명 이상의 신임교원을 확보해 2023년까지 26명으로 확대한다는 계획이다. 포스텍 AI 대학원 교수들에 그들의 연구에 대해 물어봤다.


"컴퓨터 비전 AI 연구 분야 핵심"

조민수 포스텍 컴퓨터공학과 교수. 동아사이언스DB
조민수 포스텍 AI대학원 교수. 동아사이언스DB

컴퓨터 시각(비전)은 실제 세계에서 얻은 이미지와 고차원 데이터 형태를 습득해 처리하고 분석 및 이해하는 AI를 뜻한다. 컴퓨터 시각 연구 전문가인 조민수 포스텍 AI대학원 교수는 “AI 연구분야 중 핵심이라 할 수 있는 컴퓨터 시각은 이미 생활 속에 많이 적용돼 있다”며 “무인 자동차가 카메라를 통해 주변의 시각 정보를 받아들이고 이 정보를 처리해 자율주행을 하는 게 대표적인 사례”라고 말했다. 


문제는 아직까지 컴퓨터 시각 기술이 서로 다른 영상 속에 있는 특정 물체를 정확히 구분해낼 정도로 수준이 올라오지 않았다는 점이다. 영상에 따라 밝기나 명암, 색상과 같은 광학적 특성이나 기하학적 특성에 차이가 존재하는 게 이유로 꼽힌다. 이렇게 서로 다른 영상에서 특정 물체의 대응관계를 찾는 것을 ‘영상 정합’이라고 한다. 

 

예를 들어 서울 남대문의 모습을 한번은 오후 1시, 나머지 한번은 오후 9시 촬영한다. 같은 장소지만 시간이 달라져 촬영 영상은 서로 다른 좌표계에서 얻어진다. 이 서로 다른 영상을 변형해 하나의 좌표계에 나타내는 처리기법이 바로 '영상 정합'이다. 두 영상 모두에 동일하게 등장하는 남대문이 서로 대응되는 것을 찾을 수 있다. 영상 간 차이가 크다면 이런 대응관계를 찾기 힘들다. 이때 사용되는 게 AI다. 


조 교수가 컴퓨터 시각 중에서도 이런 영상 정합 연구를 하고 있다. 변화가 적은 영상 간 정합을 시키는 데는 이미 성공했다. 관련 연구성과를 인정받아 올해 컴퓨터 비전 분야 학술지 ‘IJCV’ 편집위원을 맡았다. 조 교수는 변화가 심한 영상에서도 정합을 안정적으로 이루는 게 목표다. 그는 “영상 정합 연구에서 여전히 앞으로 가야할 길이 멀다”며 “결국 영상 정합의 불완전성이 보완돼야 완벽한 자율주행도 가능해지는 것”이라고 말했다. 

 

 곽수하 포스텍 컴퓨터공학과 교수. 동아사이언스DB
곽수하 포스텍 AI대학원 교수. 동아사이언스DB

조 교수와 함께 IJCV 편집위원을 맡고 있는 곽수하 교수도 컴퓨터 비전 쪽 연구를 하고 있다. 그가 주목하고 있는 분야는 영상 인식이다. 곽 교수는 “이미지를 분류하거나 비교해 어떤 이미지에서 특정 부분을 컴퓨터 비전을 통해 인식하는 것”이라며 “예를 들어 이미지 속 특정 물체가 어디 있는지 박스를 씌워서 알려준다던가 훼손이 좀 된 영상에서도 특정 물체를 인식토록 하는 연구를 하고 있다”고 말했다. 


최근에는 영상인식 AI의 기술력을 크게 끌어올렸다. 곽 교수는 “노이즈가 굉장히 심하거나 안개가 끼어 있는 이미지에서도 특정 물체를 인식하는 AI를 개발했다”며 “하나를 가르쳐 주면 열을 아는 AI라 할 수 있다”고 말했다. 전체 이미지가 분간이 안되거나 빛이 부족해 매우 어두운 이미지에서도 성공적으로 특정 물체를 분간해낸다는 게 곽 교수의 설명이다.


3D 영상도 컴퓨터 비전으로 분석한다

 

조성현 포스텍 컴퓨터공학과 교수. 동아사이언스DB
조성현 포스텍 AI대학원 교수. 동아사이언스DB

지난해 포스텍으로 영입된 조성현 교수와 박재식 교수는 3차원(3D) 관련 컴퓨터 비전 전문가다. 조성현 교수는 AI를 3D 영상복원 연구를 주로 해왔다. 곽수하 교수가 빛이 부족해 매우 어두운 이미지에서 특정 물체를 잡아내는 기술력을 높이는 데 집중했다면 조 교수는 빛이 부족해 발생하는 이미지 상의 문제점들을 잡아낸다. 


조 교수는 “빛이 부족하게 되면 카메라의 노출시간을 길게 하며 카메라가 흔들릴 가능성이 높아진다”며 “이때 발생하는 게 이미지가 흐릿하게 되는 ‘블러’”라고 설명했다. 이어 “AI를 통해 이런 블러들을 없애는 기술을 개발했다”며 “야간에 촬영돼 블러가 생긴 번호판도 선명하게 복원하는 정도”라고 덧붙였다.  

 

박재식 교수. 동아사이언스DB
박재식 포스텍 AI대학원 교수. 동아사이언스DB

박재식 교수는 ‘3D 비전’을 연구한다. 박 교수는 “자율주행 차 위에 달려있는 라이다 센서는 일반 카메라와 달리 공간 상에 있는 모든 점들을 스캔할 수 있다”며 “이런 데이터를 이용해 카메라 앞의 사람을 찾거나 앞 자동차와의 거리를 알아낼 수 있다”고 말했다. 박 교수 설명에 따르면 화성 탐사로봇 ‘큐리오시티’에도 이같은 3D 비전이 쓰인다. 3D 비전은 빛의 구애를 크게 받지 않기 때문에 큐리오시티가 화성에서 지형지물을 파악하고 그에 맞는 이동을 할 수 있게 해준다. 


기계학습을 통해 사회를 들여다 본다

김동우 교수. 동아사이언스DB
김동우 포스텍 AI대학원 교수. 동아사이언스DB

컴퓨터 비전에 외에 포스텍이 강점을 보이는 AI 분야는 바로 기계학습이다. 기계학습은 AI와 통계학을 합친 분야로 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하는 기술이다.  다양한 경로로 수집한 데이터를 기반으로 학습을 하고 예측을 수행해 스스로 성능을 끌어올린다. 이런 알고리즘을 연구하고 구축하는 것이 기계 학습의 핵심이다. 


기계학습은 컴퓨터 과학을 포함한 대부분의 분야에서 활용되고 있다. 곽수하 교수와 조민수 교수도 컴퓨터 비전에 기계학습을 접목해 연구를 하고 있다. 문자인식, 물체인식, 자동번역, 대화 분석, 음성 인식, 정보 검색, 유전자 분석, 질병 진단, 가상현실, 경로탐색, 무인 자동차 등 쓰이는 분야보다 쓰이지 않는 분야를 찾기가 더 어려울 정도로 다양한 분야에서 응용되고 있다


기계학습 전문가인 김동우 교수는 “기계학습은 과거에 대한 데이터를 기반으로 미래에 벌어질 일을 먼저 예측해보자는 식으로 해석할 수 있다”며 “인간과 꼭 같은 성능이 아니더라도 ‘만약 인간이라면 어떤 결과를 냈을 것이다’ 혹은 ‘어떤 행동을 할 것이다’를 예측하는 것”이라고 말했다. 


지난해 12월 부임한 김 교수는 전통적인 기계학습에 대한 연구를 진행한다는 계획이다. 그는 “새로 부임해 연구실을 꾸려 나가고 있는 단계”라며 “기계학습에 필요한 새로운 알고리즘을 만들었을 때 얼마나 검증이 가능한가가 바로 기계학습의 초점”이라고 설명했다. 그러면서 “또 기계학습 연구는 사람을 연구하는 것과 직결된다”며 “현재는 기계학습을 통해 어떻게 사회를 이해할 것인가에 대해 초점을 맞추고 있다”고 덧붙였다. 


기업과의 연구협력 활발...학생들 6개월 파견

왼쪽부터 고병찬 석박사과정생, 강민국 석사과정생, 공다영 석사과정생. 동아사이언스DB
왼쪽부터 고병찬 석박사과정생, 강민국 석사과정생, 공다영 석사과정생. 동아사이언스DB

포스텍 AI 대학원 연구팀은 마이크로소프트연구소 아시아(MSRA)와 공동연구를 진행하기로 했다. 공동연구는 과학기술정보통신부의 2020년 글로벌 핵심인재 양성지원 사업의 글로벌 기업 연계형 과제로 추진됐다. 교수가 주체가 돼 MSRA에서 정한 연구주제 부합하는 아이디어 공모를 진행했다.


그 결과 최종 12개 과제가 선정됐다. 그 중 4개 과제를 포스텍 컴퓨터공학과와 AI 대학원 연구팀이 맡았다. 기업의 석학급 연구자들이 기계학습이나 빅데이터 등 분야별로 함께 연구할 포스텍의 석박사생을 선발해 공동연구를 진행한다. 선발된 학생은 6개월 간 기업에 파견된다.


이승용 교수팀은 ‘3차원(3D) 캐리커쳐 데이터셋의 생성과 응용’, 유환조 교수팀은 ‘상품의 관심도 유지 가능성을 고려한 추천시스템’ 연구를 진행한다. 조민수 교수와 곽수하 교수팀은 ‘포괄적 비디오 행동인식을 위한 대중 태스크 전이 학습’, 조성현 교수와 박재식 교수팀은 ‘3D 세계 생성을 위한 투명한 생성 모델’ 연구를 진행한다.


고병찬 포스텍 AI대학원 석박사과정생은 “실력이나 성품이 좋은 교수님들이 계속 들어오시면서 믿음이 쌓였다”며 “기계학습 분야에서도 강화학습을 더 많이 연구하고 싶다”고 말했다. 강민국 포스텍 AI대학원 석사과정생은 “AI 대학원에서는 내가 원하는 공부를 할 수 있겠다’는 생각으로 지원했다”며 “사람과 같이 그림을 그릴 수 있는 AI를 만드는 게 목표”라고 말했다. 공다영 포스텍 AI대학원 석사과정생은 “AI 대학원 교수님들은 굉장히 양질의 교육을 할 수 있는 분들”이라며 “비디오와 텍스트에 관련한 AI 연구를 하고 있다”고 말했다.  

 

※이 콘텐츠는 포스텍으로부터 지원을 받아 제작이 이뤄졌습니다.

 

 

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