대학원연구실 릴레이 인터뷰 / 탐방

<학생들이여, 인공지능의 세계로 오라!>

안녕하세요. 전자공학부 애플기자단입니다!

여러분은 현재 세계적으로 가장 핫이슈 분야가 무엇이라고 생각하시나요?

신재생 에너지 저장과 변환 기술, 자율주행 자동차 및 드론, IoT, 반도체 산업 등 많은 것들이 있겠지만, 이 모든 것들을 언급할 때 항상 빠지지 않는 단어가 있는데, 바로 “AI”입니다. 이처럼 머지않아 모든 분야에 적용된다 해도 무방할 정도로 필수적인 요소가 되어가는 AI에 대한 이해를 한층 더 높이고, 전자공학부 학생의 입장에서 어떤 자세로 AI를 바라볼지 알고 싶은 학우분들이 있으시다면, 이 기사를 봐주세요!

국민대 전자공학부에서 “인공지능”이라고 하면 어떤 교수님이 떠오르시나요?

저는 이분이 떠오르는데요!! 바로...........

국민대 전자공학부 대표 인공지능 전문가 이수찬 교수님입니다........!!

교수님께서는 AI와 딥러닝을 이용한 의료영상기술, 적외선 카메라 특수 촬영, 뿐만 아니라 PCB보드 오류판별까지 인공지능을 이용한 정말 왕성한 연구를 하고 계시는 만큼 저도 교수님과의 인터뷰가 정말 기대되었는데요!!

그럼 첫 번째 연구실 인터뷰 / 탐방- <이수찬 교수님의 인공지능 연구실>

바로 시작하겠습니다!

Q1) 간단한 소개 부탁드립니다!

A1) 저는 2011년에 박사학위를 받고 3년 동안 삼성전자 DMC연구소에서 일하다가 국민대학교에는 19년도 3월에 부임 했습니다. 제 연구분야는 컴퓨터 비전이라는 영상에 대한 인공지능, 즉 영상을 대상으로 하는 인공지능이 주분야입니다. 지속적으로 진행중인 논문 연구는 의료영상에 대한 인공지능 기술 개발입니다. 최근에는 의료영상에만 국한하지 않고 산업협력과제에서는 공장 설비 머신 디자인 기술을 개발하고 있기도 하며, 현재 제가 운영하고 있는 인공지능 연구실의 대학원생 멤버들과 다양한 인공지능 기술을 계속 연구하고 있기도 합니다. 학부생 여러분들은 학부연구생에 대해 관심 있거나 다양한 인공지능 관련 진로에 관심 있으시면 문의 주셔도 좋습니다.

Q2) 본 연구실에서는 어떤 것들에 대해 연구하나요?

A2) 조금 전에 언급했던 것처럼 컴퓨터 비전이라고 하는 영상을 기반으로 하는 인공지능기술 연구를 하고 있는데, 더 구체적으로 말씀드리자면 인공지능에서 대부분 이용하는 기술인 신경망, 즉 neural network을 많이 이용하고 있습니다. neural network기반의 최신 인공지능 연구들의 중요한 방법론을 다른 이름으로 머신 러닝 중에 딥러닝이라고 부릅니다. 딥러닝을 이용해서 다양한 연구를 하고 있는데, 예를 들어 안과에서 건강검진을 할 때 눈알 뒤에 망막을 촬영해서 혈관모양을 분석할 수 있습니다. 고혈압 환자의 경우 망막의 혈관들이 수축되거나 뒤틀릴 수가 있기 때문에 증세가 악화되는지 조기진단이 가능합니다. 또한 산업협력 과제로 PCB보드의 보호를 위해 코팅액을 감싸는 과정에서 기포가 생기거나 누락된 부분이 있는지 촬영해서 오류를 판별하는 연구를 진행하고 있습니다. 그 외에도 아주 기본적인 작업인 얼굴 인식을 비롯한 사람의 행동을 인식하는 영상을 기반으로 CCTV에서 몇 명의 사람들이 이동하는지를 영상 내의 정보들을 자동으로 인식해서 활용하는 연구를 진행하고 있습니다.

Q3) 요즘 가장 핫이슈인 분야가 AI인데 다른 분야와 비교했을 때 왜 AI가 더 유망하고 발전 가능성이 높다고 생각하시나요?

A3) 하하... 제가 뭐 다른 분야보다 앞으로 인공지능이 더 잘될 것이다라고 비교급으로 이야기하긴 어려울 것 같습니다. 제가 앞으로 전자공학 분야에서 쭉 종사하더라도, 제 분야에서 전문적인 것이지 다른 분야에 대해서 전문적으로는 모르는 것이 많기 때문이죠. 다만 제 분야, 즉 인공지능에 대해서 말씀드리자면, 일단은 유망한 이유 중 하나가 기술의 성숙도가 충분히 무르익지를 않았습니다. 앞으로 발전될 여지가 많다는 것이죠. 그런데 이게 한 것이 아무것도 없다면 언제 발전하지라고 할텐데 지금 인공지능 분야는 특히 근 10년간 그동안 다들 기대만 해왔던 바람직한, 예상 가능한 정도의 문제들은 조금씩 해결이 되고 있는 상황입니다. 인공지능이 1950년대부터 본격적으로 연구가 시작되어왔는데 근 50~60년동안 진척이 미미했습니다. 그 시절에 이 분야에 들어온다고 하면 “과연 이게 언제가 무언가가 되긴 할까”, “회사에서 제품으로 응용이 되긴 할까” 이런게 불분명한 시기였을텐데 이제는 소프트웨어회사들이 다 인공지능을 연구하고 있고 막 상용화가 되고있는 시점입니다. 그렇다고 또 기술의 완성도가 높아서 더 이상 앞으로 할 것이 없는 상태도 아닙니다.

그래서 충분히 뭔가 기회가 많으면서 준비가 된 그런 느낌이라고 할 수 있습니다. 그렇기에 지금 인공지능 분야에 대해서 기회도 많고, 기대도 많은 것입니다.

Q4) 흔히 AI는 소프트웨어전공 쪽에 가까운 분야라는 생각들이 많은데요. 전자공학분야에서 AI의 중요성 또는 연계성이 궁금합니다.

A4) 이것은 제 생각이지만, 기본적으로 전자공학 분야와 소프트웨어공학 분야가 연관성이 너무 깊습니다. 딱히 두 학과 사이의 엄격한 장벽을 치기가 애매한 부분이 있습니다. 그래서 저와 함께 공부한 연구실 동문들이 어떤 사람은 전자공학분야, 또 다른 사람은 컴퓨터공학 분야로 가기도 합니다. 또한 MIT와 같은 제일 저명한 기관에서는 아예 컴퓨터 공학과와 전자공학부를 통합해서 운영하고 있습니다. 그래서 워낙 학문적인 연관성이 깊다 보니까 학생들이 그 둘을 과하게 구분할 필요가 없습니다. 나는 전자공학부 소속이지만 인공지능에 관심이 있으면 전자공학부 내에서 제공하는 인공지능 관련 공부를 최대한 하면 되고 혹시 거기서 부족함을 느낀다면 타과 수업을 들을 수도 있는 것입니다.

그래도 혹시 두 학과 사이에 왜 그런 구분이 생겼나 궁금하실 수 있는데 이것을 학문적으로는 구분할 필요가 없지만 산업적으로 구분해보자면, 전자공학 분야를 생각했을 때 우리 학부 학생들이 졸업 후 취업할 때 관심가지는 대기업들을 생각해보면 주로 삼성전자, LG전자 등이 있을 것입니다. 이 회사들에서 진행하는 인공지능 관련 사업들을 보면 에어컨 인공지능 온도조절, Siri, 빅스비 등 전자제품과 결합한 형태로 사용이 됩니다. 반면에 소프트웨어학부생들이 관심가지는 네이버, 카카오와 같은 회사는 소프트웨어가 메인인 이런 차이가 있을 수 있습니다. 여기서 중요한 것은 인공지능 기술 자체는 다 공통된다는 것입니다. 웹서비스용 인공지능 기술, 디바이스 장착용 인공지능 기술이 따로 있는 것이 아니기 때문에 내가 전자공학부 내에서 인공지능 분야를 배웠다고해서 전자공학분야에서만 활용이 가능한게 아니라 모든 분야에서 활용할 수 있습니다. 또 한가지 말씀드릴 것이 대학교 4학년까지 배운 내용은 아주 기초적인 것 뿐이기 때문에 이 정도 공부 했다고 어디 회사를 지원하지 못하는 상황이 발생하지는 않습니다. 더 전문적으로, 구체적으로 파고들고 싶다면 추가적인 연구를 하셔야 하는 것이고 대학원에서의 도움을 받아서 진행하는 것도 좋은 옵션 중 하나입니다.

Q5) 교수님이 그동안 진행하셨던 UROP나 인공지능 연구실 설명회를 보면 학습 내용 중에 "컴퓨터 비전"이라는 단어가 항상 들어가는데 컴퓨터 비전이 무엇인지 설명 해주실 수 있으실까요??

A5) 아까 제 연구분야를 설명드릴 때도 컴퓨터 비전이라는 단어를 사용했는데요, 4학년 과목 중에도 컴퓨터 비전이 있습니다. 여러분이 배워보기 전까지는 알기 어려운 부분이 있을 수 있습니다. 예를 들어 통신공학이라고 하면 통신이라는 단어가 익숙하니까 어떤 과목일지 떠올려 볼 수 있을텐데, 컴퓨터 비전이라고 하면 연상되는 것이 없으니 말이죠. 컴퓨터 비전에서 연상시킬 수 있는 가장 쉬운 것이 우리가 영화 ‘터미네이터’를 보면 터미네이터가 눈으로 사람을 인식하고, 물건을 본 후 그것을 짚기도 하는 그런 모든 것을 하는 분야가 컴퓨터 비전이라고 생각하면 됩니다. 카메라로 촬영된 영상들을 가지고 공간에 대한 구조, 사람, 물건을 인식합니다. 예를 들어 컵이 있을 때 컵의 손잡이가 어디에 위치할지를 이해하는 것, 모양이 어떠할지 인식하는 것, 사람의 경우에는 어떤 행동을 하는지 인식하는 것이라고 볼 수 있습니다.

Q6) 교수님의 연구실 산하의 대학원생분들은 현재 무엇을 공부하고 앞으로 어떤 연구나 프로젝트를 교수님과 함께 진행하는건지 알려주실 수 있으실까요??

A6) 저희 대학원생 멤버들은 영상 내에서 물체를 인식하고 찾는 기술, 사람의 행동을 더 잘 인식하는 기술, 자동차에 탑재된 기기로 이동 중인 영상에서 현재 위치가 어떻게 변하는지, 영상 내를 부분별로 나누어서 어디가 도로고 어디가 하늘인지 분리하는 기술 등을 연구하고 있습니다.

이번 겨울방학에 학부 연구생 인턴으로써 참여하고 있는 학생들은 CCTV 카메라에서 촬영된 영상 안에 사람이 몇 명 보이는지, 사람들을 추적하는 트랙킹 기술을 연구하고 있습니다.

Q7) 연구실에 들어가기 위해 따로 공부해야할 부분이나 수강해야할 과목이 있을까요?

A7) 제가 강의하고 있는 과목 중 2학년 때는 전자수학과 응용수학, 2022년도부터 신설되는 1학년 파이썬 프로그래밍과 특히 4학년 과목 중 컴퓨터 비전, 인공지능 융합공학 과목을 수강하면 좋습니다. 지난 몇 년간 이 과목을 운영하면서 수강생들의 강의평을 보니까 어떤 면에서 어려움이 있었다고 언급하시는데, 그 부분이 주로 프로그래밍, 수학이 어렵다고 말합니다. 그렇기에 이 부분을 신경 써서 공부하면 좋을 것 같고 수학에서는 선형대수학, 행렬연산 부분이 중요합니다. 행렬연산은 전자수학에서 배웁니다. 그러니 그 때 잘 수강하면 좋을 것 같습니다.

프로그래밍은 파이썬 프로그래밍이나 공학설계 과목에서 잘 배우면 될 것 같습니다.

Q8) 본 연구실 입학을 희망하는 전자공학부 학생들에게 당부해주고 싶으신 말씀이나 조언해주실 이야기가 있으신가요?

A8) 어떤 측면에서 말씀드릴지가 애매한데, 왜냐하면 학생 각각이 가진 목표가 천차만별이기 때문입니다. 어떤 분들은 특정 분야 공부를 위한 대학원 진학으로 분야에 대한 구체적인 목표가 있을 수도 있고 아니면 대기업 취업이 목표이기 때문에 대학원 진학을 하려는 것일 수도 있고, 대학원 진학 자체를 목표로 두고 임하는 분들도 있을 것입니다. 제가 봤을 때 우리 연구실을 희망하시는 분들은 두 가지가 맞아야 할 것입니다. 먼저 분야적으로 인공지능에 관심이 있다. 컴퓨터 프로그래밍을 통해 수학적 이론을 분석해서 인공지능 기술이 만들어지는 큰 틀에 대해 흥미가 있어야 할 것이고, 소프트웨어가 주를 이루기 때문에 프로그래밍에 대한 흥미도 있어야 할 것입니다. 다른 하나는 대학원 진학에 대한 진지한 고려입니다. 학부생분들이 대학원 진학에 대해서 호감을 가지지 않거나 후보로 진지하게 고민하지 않는 분들도 굉장히 많은 것으로 알고 있습니다. 그러니까 대학원 자체가 학생들의 배움을 위한 공간이라기보다 교수님들의 사익을 추구하기 위하거나 학생들을 착취하기 위한 공간?!!으로 오해하는 경우도 있는 것 같습니다. 그런 부분부터 여러분들이 의심을 거둘 필요가 있겠죠. 대학원이라는 곳이 ’내 개인적인 전문성 강화와 내 개인 역량 개발을 위한 공간이다‘라는 믿음이 있어야 할 것입니다. 저는 대학원을 진학하는 학생들이 배우는 대학원에서의 교육을 굉장히 중요하게 생각합니다. 아까 말했듯이 학부생 때 배우는 내용들은 전문적인 기술들을 배우기 위한 아주 기초적인 것들에 지나지 않습니다. 그렇기 때문에 더욱 전문적인 것들을 훈련하고 심화시키는 것은 어디서 해야 하느냐, 취직을 바로 해서 그런 훈련을 하는 것은 힘듭니다.

그래서 대학원에서 그러한 심화 훈련을 하는 것이고 그 훈련들을 연구라고 칭하는 것입니다. 이 경험들을 통해 여러분들이 전문성을 더욱 증진시킬 수 있는 교육을 받게끔 하는 교육자로써의 역할이 교수라고 생각합니다. 그렇기 때문에 관심있는 학생들이 지원하면 제가 최선을 다해서 지도를 하고 전문성 강화를 위해 노력할 것입니다. 그래서 조언을 주기 보다는 저는 이러한 방침으로 연구실을 운영 중이기 때문에 대학원 진학을 좋은 옵션 중 하나로 보시길 권장 하고 싶습니다.

Q9) 마지막질문입니다. 교수님께서는 어떤 올해의 목표가 있으신가요?

A9) 제가 부임이래로 이제 4년차인데 그동안 저희 연구실에서 대학원생들이 처음 들어온 이래로 3번째 석사 학위 수여자가 나왔습니다. 그러는 동안 연구실 멤버들도 계속 증가해왔고, 그렇기에 현재 목표라 하면 그동안 잘 해왔듯 우리 대학원생분들이 좋은 연구 논문을 쓰고 연구실적을 잘 내는 것이 우선적인 목표이고, 연구실 운영과 팀 운영을 잘하는 것 또한 목표로 삼고 있습니다.

또한 대학원생분들의 업무량, 업무조건 등을 좋게 하기 위한 밑작업을 그동안 계속 해왔는데, 그런 면에서 현재 연구실이 상당히 안정된 상태입니다. 관심있는 학생분들이 들어오면 안정된 근무 환경에서 연구를 진행할 수 있기 때문에 많은 학생들과 함께 계속 좋은 연구 성과를 내는 것이 목표입니다.

( 연구성과(A2에서의 답변 일부)와 함께 촬영한 이수찬 교수님)

(대학원생 분들이 근무 중이신 인공지능 연구실. 상당히 편안한 분위기이고 교수님께서 배려를 많이 해주신다는 것이 느껴졌습니다.)

(각자 자신의 연구를 진행하고 계신 대학원생분들)

(연구실 이곳저곳을 재밌게 꾸민 모습. 실제로 대학원생, 학부연구생분들끼리 함께 배달음식을 시켜 먹기도 하며 즐거운 분위기 속에서 근무를 한다고 합니다.)

(현재 석사과정 2학년 재학예정인 임정선 선배님이 연구하시는 모습.

분야는 segmentation이고 영상을 픽셀단위로 분류하는 작업이라고 하셨습니다.)

지금까지 이수찬 교수님의 인공지능 연구실 인터뷰 / 탐방을 했는데요, 이번 기사를 통해 AI에 대한 이해, 전자공학부 학생 입장에서 바라본 인공지능, 대학원 진학에 대한 고려에 대해 많은 생각을 해보는 계기가 되셨으면 좋겠습니다!

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애플기자단 황원택 : madlife9161@naver.com