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라이징스타

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국내외의 전자정보 분야의 우수 연구자를 선별하여 소개합니다.
연구자의 연구 경험담 및 관련 분야 동향까지 연구활동에 대한 전반적인 내용을 인터뷰하여 정리하였습니다.

  • 김진규
  • 고려대학교 컴퓨터학과
  • jinkyukim@korea.ac.kr

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▶ 교수님 소개 부탁드립니다. 


   안녕하세요. 저는 지난 학기 초, 고려대학교 컴퓨터학과 조교수로 임용된 김진규입니다. 고려대학교에서 학사와 석사를 마쳤으며, 이후 미국 UC Berkeley에서 Computer Science 쪽의 AI 분야박사학위를 받았습니다. 

   고려대학교에 부임되기 전에는 미국 Alphabet Inc. 산하Waymo에서 Research Scientist로서 Research Team에서 근무하였습니다. 그 전에는 병역으로 LG Display에서 연구활동을 하였고, 이후 삼성 SDS, 현대 모비스, 미국 Honda Research Institute, 그리고 Phantom AI Inc.라는 스타트업에서도 인턴으로 있으면서 연구 경험을 쌓았습니다.



▶ 주요 연구 분야에 대한 소개 부탁드립니다.


   현재 저의 연구 분야는 크게 4가지로 말할 수 있습니다. 우선 자율주행 분야의 연구를 말씀드리면 기계학습 알고리즘이나 AI 알고리즘 관련해서 자율주행 연구를 많이 진행하고 있습니다. 여기서 크게 3가지로 나눌 수 있는데요. 주변에 있는 차량이나 사람을 인식하는 모듈을 일컫는 Object Detection, 인식된 사람이나 차량을 바탕으로 이 차량이 어디로 갈지를 예측하는 Behaviour Prediction, 그리고 주변에 있는 차량과 사람을 인식했을 때 본인의 자율주행차가 어디로 가야 할지 예측하는 Planning 이슈 관련해서도 연구를 하고 있습니다.


   그 다음은 설명 가능한 AI 시스템 분야입니다. 기존 AI 시스템의 경우는 결과에 대한 근거나 제대로 된 설명을 제공하지 못하고 있는데요. 이것을 어떻게 하면 설명을 잘 해서 사람이 이해할 수 있게 할 수 있을까 하는 문제를 풀어가는 것이 바로 XAI(설명 가능한 AI, eXplainable Artificial Intelligence)입니다. 그래서 저희는 이것을 기반으로 사람이 AI 시스템에 직접 조언을 해줄 수 있는 시스템을 만들어보자는 제안을 하고 현재 Advisable AI System을 개발하고 있습니다.


   이 외에도 기계학습 기반의 기술 관련 연구들도 진행하고 있습니다. 주로 Representation Learnng을 많이 연구하는데요 Self Supervised Image Representation Learning, Domain Generalization 관련 문제들도 같이 풀고 있습니다.



▶ 교수로 부임하시기 전, 웨이모 등 해외 자율주행차 개발 회사에서 연구활동을 하셨습니다. 특별히 느끼신 점이 있다면? 


   앞에 소개에서도 말씀드린 것처럼 고려대학교로 오기 전에 미국의 Waymo사에서 1년 정도 근무를 하였습니다. 사실 짧으면 짧고 길면 긴 시간이라고 할 수 있는데요. Waymo가 아무래도 Alphabet 산하의 회사이다보니 구글의 문화를 많이 담고 있습니다. 그리고 자율주행 기술이 한창 개발되고 있는 기술이기는 하지만 Waymo보다 더 잘 하는 업체가 그다지 많지는 않습니다. 그래서 거기서 연구하는 문제들이 남들도 풀지 못한 문제인 경우가 아주 많았습니다. 그러다보니 저로서는 그러한 문제를 풀어가는 과정에서 보람을 느꼈을 뿐 아니라 세계적인 연구자들과 함께 연구하고 문제를 해결할 수 있다는 보람이 있었습니다. 당시 저는 Research Team에 있었는데, 함께한 동료들이 굉장히 쟁쟁한 연구자들이었고 이렇게 세계적으로 유명하신 분들과 토론과 토의를 하며 모델을 어떻게 개발해야 하는지 또 문제를 어떻게 풀어야 하는지를 고민하며 치열하게 연구를 하였습니다. 무엇보다도 구글이라는 문화 안에서 그러한 문제들을 해결해나가는 경혐을 할 수 있어서 굉장히 좋았고 많은 것을 배울 수 있었습니다. 



▶ 현재 Vision & AI Lab을 이끌고 계십니다. 앞으로 가까운 미래에 가장 핫하게 떠오를 AI 트렌드는 무엇이라고 생각하시는지요?


   요즘은 AI가 굉장히 각광을 받고 있다보니 트렌드도 아주 많습니다. 그 중에서도 제가 관심 있는 분야는 Human-Centered Trustworthy AI System입니다. 궁극적으로는 AI 시스템이 사람과 같이 협업하고 동일한 목표를 향해서 나가야 한다고 생각합니다. 지금은 AI 시스템이 독립적으로 운영이 되고 있지만, 이 AI 시스템이 사람에게 도움이 될 수 있도록 만들기 위한 기반작업이 바로 Human-Centered Trustworthy AI System으로, 앞으로는 세계적인 트렌드가 되지 않을까 싶습니다. 현재 저는 이 분야와 관련해서 연구를 하고 있으며 세계적인 다른 연구팀들과도 함께 진행하고 있습니다. 



▶ 수업이나 학생 지도방식 등에 있어서 교수로서의 포부가 있다면?


   앞서 말씀드린 것처럼 UC Berkeley에서 박사학위를 마쳤습니다. UC Berkeley에는 세계 최고 수준의 Computer Scienece 분야 박사 프로그램이 있습니다. 그곳에서 저는 기본 지식뿐만 아니라 그러한 지식을 어떻게 다른 연구자들과 공유하는지 그리고 다른 연구자들과의 협업을 통해서 어떻게 새로운 지식을 창출해내는지 등 많은 것을 배울 수 있었습니다. 따라서 저는 Berkeley에서 진행하고 있는 수업방식이나 그러한 문화를 제 학생들도 접할 수 있도록 계획을 하고 있습니다. 또한 서울대학교, KAIST 등의 국내 대학뿐만 아니라 UC Berkeley나 대만에 있는 연구팀, 독일 연구팀과의 협업도 활발하게 하면서 학생들에게 세계적으로 어떻게 연구가 진행되고 있는지 보고 배울 수 있는 좋은 기회들을 만들어주고 싶습니다.



▶ 교수님에게 영향을 미친 인물 또는 귀감으로 삼으시는 연구자가 있다면?


   저는 두 분을 말씀드리고 싶습니다. 먼저 제 석사과정 시절 지도교수님이셨던, 지금은 서울대학교에 계신 윤성로 교수님입니다. 사실 석사과정 중에는 연구가 무엇인지 잘 몰랐습니다. 그러한 저에게 교수님께서 ‘연구는 이렇게 진행하고, 다른 사람에게 내 연구를 어떻게 발표해야 하는지’ 등 많은 조연을 해 주셨고 저는 덕분에 많은 성장을 할 수 있었습니다. 그리고 또 한 분은 미국에서 박사과정 시절 지도교수님이셨던 John Canny 교수님입니다. 아무래도 세계적인 박사과정 프로그램이다보니 세계적인 연구자들을 만날 기회가 많았는데 그 중 John Canny 교수님을 통해 궁극적으로 AI가 어떻게 발전해 나가야 하는지에 대한 교수님의 철학, 또 그것을 실현시키기 위해서는 연구를 어떻게 해야 하는지, 그 연구를 바탕으로 다른 연구자들과 어떻게 소통해야 하는지 등 많은 것을 배울 수 있었습니다. 지금도 두 교수님과 교류를 하면서 변함없이 많은 조언을 받고 있습니다.



▶ 특별히 기억에 남는 자신의 논문을 꼽는다면?


   제일 기억에 남는 논문은 제 Paper*입니다. 석사과정 들어오자마자 바로 논문 작업에 투입이 되었는데 아마 1년도 채 안 되어 제출을 한 것으로 기억합니다. 그 과정에서 “논문은 이런 거구나.” 즉 어떻게 논문을 써야 하는지, 실험은 어떻게 해야 하는지, 그 실험을 어떻게 정리해야 하는지, 또 그 실험을 어떻게 교수님에게 설명해야 하는지, 다른 연구자들한테는 또 어떻게 설명을 해야 하는지 등 일련의 과정을 모두 배울 수 있는 기회였습니다. 그래서 그 과정을 한 번 거친 후부터는 제 논문을 쓸 수 있는 능력을 많이 키울 수 있었습니다. 그것이 기반이 되어 미국 유학을 가서도 잘 해낼수 있었던 것 같습니다.


*A Robust Peak Detection Method for RNA Structure Inference by High-Throughput Contact Mapping』 BIOINFORMATICS, 2009



▶ 관련 분야를 공부하는 데 있어 도움이 될 만한 사이트 또는 서적이 있다면 추천 부탁드립니다.


   인공지능 관련해서는 컴퓨터비전, 기계학습 등 굉장히 많은 자료들이 있습니다. 따라서 Google 같은 사이트에서 검색하시면 아주 많은 블로그와 다양한 자료들을 볼 수 있을 것입니다. 그런데 사실자료가 너무 방대하기 때문에 그 중에서 원하는 것을 찾는 것이 더 어려울 수가 있습니다. 그럴 때는 우선 학교 수업을 먼저 들어볼 것을 권합니다. 요즘 웬만한 학교에는 거의 모두 인공지능 수업이나, 기계학습 수업, 컴퓨터비전 수업이 있는 것으로 알고 있습니다. 이런 수업에서는 대부분 인공지능을 공부하기 위한 기초적인 지식을 우선적으로 알려주기 때문에 거기서부터 먼저 시작을 하고 그 다음에 본인이 더 알고 싶은 세부분야에 대해 Google에서 검색을 하면 아마도 쉽게 자료를 찾을 수 있을 것으로 생각합니다.



▶ AI 분야로 진학하려는 후배들을 위한 조언 부탁드립니다.


   인공지능 분야가 최근에 더 각광을 받으면서 발전을 해오고 있는 것은 사실입니다. 그럼에도 불구하고 여전히 풀리지 않는 문제들이 많이 있습니다. 그래서 저나 다른 연구자들이 보기에는 아직 인공지능은 초기단계라고 생각하고 있습니다. 따라서 앞으로 해야 할 일도 많고 풀어야 할 문제도 많으며 이러한 문제들을 해결하다 보면 점점 인공지능이 우리 사회 전반에 기반이 되는 기술이 되지 않을까 생각합니다. 지금은 주로 인공지능 전공자들만 연구를 하고 있지만, 나중에는 대부분의 사람들이 인공지능 기반의 기술을 알고 있고 또 이것을 다양한 애플리케이션으로 사용할 수 있는 시대가 오지 않을까 싶습니다. 그래서 지금 인공지능에 대한 공부를 하는 것은 좋다고 생각합니다. 많은 분들이 인공지능에 대한 기술을 배우고 개발하여 이 분야를 좀더 키워 발전해 나갈 수 있으면 좋겠습니다. 



▶ 앞으로 계획이 있다면 말씀해 주세요.


   앞에서도 말씀드린 것처럼 현재 제가 생각하는 AI 트렌드는 Human-Centered Trustworthy AI System입니다. 이와 연관해서 제 연구 분야인 설명 가능한 AI 시스템, 즉 Advisable AI System, Domain Generalization 같은 이슈를 기반으로 연구를 진행할 예정입니다. 그리고 관련해서 독일과 미국의 연구팀과 함께 협업을 진행 중인데 이처럼 세계적으로 가치 있는 연구를 계속 진행하면 좋지 않을까 싶습니다.



▶ 그 밖에 하시고 싶은 이야기


   인공지능이 세계적인 대세로 각광받고 있고 이러한 추세는 앞으로도 계속될 것으로 생각합니다. 따라서 다양한 학생들이 이 분야에 관심을 많이 기울여서 이 분야가 좀 더 발전해 나갈 수 있기를 바랍니다.


연구자 정보 >>

2021년 10월