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파워iN터뷰

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IT뿐만 아니라 전반적인 과학기술 관련 현장에서 활약하시거나, 현장의 노하우를 바탕으로 끊임없이 도전하고 미래를 만들어나가는 주인공들의 이야기, 또는 IT분야에서 이슈가 된 화제의 인물, 그들의 이야기를 전해드립니다.

  • 고성제
  • 고려대학교 전기전자공학부
  • sjko@korea.ac.kr

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   고성제 교수님은 미국 뉴욕주립대학(State Univ. of New York at Buffalo) 전기 및 컴퓨터공학과에서 공학박사 학위를 취득한 후 미국 미시간대학(University of Michigan-Dearborn)에서 전기 및 컴퓨터공학과 교수로 4년간 근무하였으며, 이후 고려대학교에 부임하여 전기전자공학과 학부장 및 BK21 정보기술사업 단장을 역임하였습니다. 현재까지 200여개의 SCI 논문을 게재하였으며, 16명의 교수와 200여 명의 석·박사를 배출하는 등 후학 양성에 크나큰 공로를 세웠습니다. 또한 지금까지 정부 및 여러 대기업과 함께 다수의 연구 프로젝트를 성공리에 수행해 왔으며, 그 동안의 탁월한 연구성과로 국내 기술의 세계적 성장에 기여한 공로를 인정받아 2020년 과학정보통신의 날 기념 과학기술훈장 도약장을 수상하였습니다.



▶ 교수님께서는 그동안 인공지능기술, 듀얼카메라, 로봇청소기 충돌방지 기술 개발 등 최신 기술에 대한 연구를 진행해 오셨으며, 그 결과 우수한 성과를 이루시어 국내 기술 발전에 기여하신 공로를 인정받으시고 이번에 과학기술훈장 도약장을 수상하셨습니다. 수상하신 소감을 말씀해 주세요.


   과학기술훈장이라는 명칭 그대로 다른 어떤 상보다도 저에게는 의미가 있는 상입니다. 그 동안 한 분야에서 오랫동안 연구해 온 것을 정부에서 인정해 주시고 이 같은 상을 주신 것에 대해 매우 감사하게 여기며, 저 자신은 물론 집안에서도 매우 영광스럽게 생각하고 있습니다. 



▶ 교수님의 주요 연구 분야에 대한 설명 부탁드립니다.


   요즘은 AI(인공지능)를 주로 연구하고 있습니다. 이전에는 영상처리, 영상압축 관련 연구를 해왔는데, 최근에 AI 기술이 기존의 기술들을 대체하고 있기 때문에 컴퓨터비전 분야를 하면서 지난 5년 전부터는 AI 기술을 적용한 컴퓨터비전, 영상처리, 패턴인식 분야에서 활발하게 연구를 진행하고 있습니다.



▶ 지난 2016년에 IEEE 최우수논문상을 수상하셨습니다. 논문 제목 「디지털 카메라를 이용한 장애물 자동 검출 및 3차원 공간정보 생성 분야」에서 알 수 있듯, 이번 과학기술훈장 수상 공적을 통해 알려진 ’로봇청소기 충돌방지 기술‘과 관련한 연구 내용인데요.  이 논문에 대한 설명 부탁드립니다.


   우리가 일상에서 사용하는 가전제품 중에 로봇청소기가 있습니다. 로봇청소기가 작동을 하다보면 장애물에 부딪치는 일이 잦습니다. 이 청소기에도 나름의 눈이 있는데요, 저희 연구팀은 디지털 카메라와 적외선 신호를 이용해 장애물을 빠르게 감지하여 피해갈 수 있는 기술을 연구해서 발표했는데, 이 논문이 그 해에 IEEE CE(Consumer Electornics) Society에서 주는 최우수논문상을 받았습니다.

'A robust obstacle detection method for robotic vacuum cleaners' , IEEE Transactions on Consumer Electronics, Volume. 60 Issue. 4


< IEEE Consumer Electronics Society Chester Sall Award for the First Place Transactions Paper Award >



▶ 전 세계적으로 AI 연구가 활발하게 이루어지고 있습니다. AI의 핵심기술이며, ‘눈’으로 정의되고 있는 컴퓨터비전 분야의 현황과 연구 전망에 대해서 말씀해 주세요. 


   말 그대로 지금은 AI가 많은 분야에 적용되고 있는데요, 특히 인간의 눈이 하는 기능을 AI로 대신할 수 있는 기술 연구가 활발하게 진행되고 있습니다. 특히 자동차의 자율주행, 그리고 의료 쪽에서는 기존에 의사가 진단하던 일을 AI를 통해서 진단할 수 있으며, 또 로봇 또는 공장 자동화 등의 분야에서도 기존에 인간의 눈으로 물건을 찾고 문제점 발견, 또는 잘못 생산되는 것(결함)들을 찾아내는 등 사람의 눈으로 하는 조사(inspection)를 이제는 AI가 대신할 수 있어서 생산 효율성도 향상되고 있습니다. 그 외에도 인간의 눈을 대신할 수 있는 여러 분야에 적용되고 있기에 컴퓨터비전 연구 개발도 더욱 활발해질 것이라고 전망합니다.



▶ 우리나라의 컴퓨터비전 기술 연구는 선진국과 대비해서 어느 수준에 와 있는지 소견을 말씀해 주세요.


   우리나라의 컴퓨터비전 기술은 선진국과 비교해도 뒤떨어지지 않는다고 생각합니다.



▶ 연구활동을 하시면서 특별히 느끼신 점이 있다면? (자부심, 보람, 애로사항, 개선사항 등 연구후기)


   AI 분야에서는 무엇보다 학습 데이터베이스가 중요합니다. 선진국, 미국과 같은 나라의 경우는 DB를 구축하는 데 큰 어려움이 없지만 우리나라는 DB를 구축하는 데 있어 기존의 공인 DB라든지 공개되어 있는 오픈 DB를 주로 사용하고 있기 때문에 자체적으로 DB를 만들고 구축하는 데 상당한 어려움이 있습니다. 


   예를 들면, 요즘 병원에서 사용하고 있는 ‘다빈치 엑스아이’라는 로봇수술기가 있습니다. 이 수술기는 미국에서 개발한 것으로, 특히 개복수술할 때 외과의를 대신해 사용할 수 있는데요. 비뇨기과에서는 약 70%가 로봇수술을 하고 있다고 합니다. 우리도 이러한 기기를 개발하고 여기에 AI 기술을 적용한 로봇을 만들 수 있지 않을까 생각해봅니다만, 결코 쉽지 않은 이유는 경쟁력 있는 선진기술을 보면 보통 로봇수술기를 생산·판매한 회사에서 자동으로 수술 정보를 수집해 갈 수 있고 당연히 DB도 자동으로 구축이 가능하기 때문에 후발 기업들은 그와 같은 것을 새롭게 따라잡는 일이 불가능할 정도입니다. 


   아마존 같은 IT 공룡 기업들이 클라우드를 통해 DB를 확장하고 있습니다. 앞으로는 DB를 얼마나 많이 보유하고 있는가, 컴퓨팅 파워가 얼마나 좋은가 등이 경쟁력을 좌우하는 요소로, 아무래도 이러한 기업들이 우리와 같은 학교나 소단위 연구그룹에 비해 경쟁력이 월등하기 때문에 우리로서는 한계가 있을 수밖에 없다는 것이 가장 큰 애로사항으로 말씀드리고 싶습니다.


   저는 제자 양성에 있어서 나름의 자부심을 갖고 있습니다. 고려대에서 저만큼 박사를 배출한 사람이 없을 것 같은데요. 졸업한 70명의 박사 중에는 외국인들도 꽤 있는데, 그 중 2명의 베트남인 학생이 기억납니다. 당시 베트남에서 강사를 하고 있던 그들을 제가 데리고 와서 6-7년 함께 연구팀으로 있다가 베트남으로 돌아가 현재 하노이에 있는 베트남 국립대학에서 교수로 재직하고 있으면서 교내 주요 보직도 맡고 있는 걸 보면 매우 뿌듯합니다. 



▶ 이 분야로 진출하려는 후배들에게 도움이 될 만한 조언 부탁드립니다. 


   저는 무엇보다도 좋은 교수를 만나 열심히 연구하려는 노력이 가장 중요하다고 생각합니다.



▶ 연구활동과 관련하여 앞으로 계획이 있으시다면 말씀해 주세요. 


   그 동안 저는 컴퓨터비전 분야에서 여러 연구를 해왔는데요, 그 중에서도 스마트폰의 색맹·색약 보정을 위한 연구 개발을 가장 뜻 깊게 생각합니다. 시각 이상자들은 휴대폰의 디스플레이를 볼 때 색 구분에 어려움이 있을 수 있습니다. 따라서 저희 연구팀은 삼성전자와 함께 이를 해소하고 색을 인지할 수 있도록 하는 연구를 진행하였고 그 결과 갤럭시 S4에 적용 탑재하여 산업화하는 성과를 거두었습니다. 


   그 외에 현재 저는 의료에 적용할 수 있는 연구를 진행하고 있습니다. 뇌, 심장 위 등 인체의 모든 부위와 기관을 진료함에 있어 AI를 통해 second opinion으로 좀더 정확한 진단이 이루어질 수 있도록 도움을 주기 위한 연구를 하고 있는데요. 앞으로도 계속해서 이러한 연구에 집중하여 국민 보건에 이바지하고 싶습니다. 


   예를 들면 위내시경의 경우 AI로 판독시 정확도가 높아지고 있으며, 전립선암의 경우도 AI로 진단시 기존보다 5% 이상 정확도를 높일 수 있기 때문에 충분히 second opinion이 가능합니다. 그리고 최근에는 집도시 수술 부위의 위치에 대한 정확성을 높이기 위한 연구의 필요성이 높아지고 있어서 의료진과 함께 협업하여 이를 위한 연구도 진행하고 있습니다.



▶ 그 밖의 하시고 싶은 이야기


   인공지능 분야에서는 세 가지가 중요합니다. 첫째 학습하려는 컴퓨팅 파워, 둘째는 DB가 잘 갗춰져 있어야 하며, 마지막으로 개발하는 사람입니다. 이 세 가지 중 DB는 돈 주고도 사기가 쉽지 않은 부분입니다. 앞에서도 언급했지만 DB 구축에 있어 소단위 연구집단은 아마존이나 구글 같은 IT 공룡 기업들을 넘어서기가 상당히 어렵습니다. 따라서 그들이 관심을 두지 않는 소위 틈새 분야를 찾아 연구 개발하는 것도 중요하다고 생각합니다. 

2020년 6월