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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.

  • 이진호
  • 연세대학교 컴퓨터과학과/인공지능학과
  • leejinho@yonsei.ac.kr

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▶ 교수님 소개 부탁드립니다. 


안녕하세요. 연세대학교 컴퓨터과학과/인공지능학과에서 조교수로 근무하고 있는 이진호입니다. 학사, 석사, 박사를 모두 서울대학교에서 마쳤으며, 2016년부터 미국 Texas 주IBM Austin Research Lab에서 연구 경험을 쌓다가 2019년 9월에 연세대학교로 부임하게 되었습니다.



▶ 주요 연구 분야에 대한 소개 부탁드립니다.


AI를 위한 컴퓨터 아키텍처, 그리고 아키텍처를 위한 AI를 연구하고 있습니다. 컴퓨터 아키텍처와 AI는 둘 모두 최근 빠르게 성장하고 있는 분야인데요. 새로 개발된 AI기술의 효율적인 실행을 위한 컴퓨터 아키텍처, 그리고 최신 아키텍처의 특성을 잘 고려한 새로운 AI기술의 개발 등이 제 관심사입니다. AI를 이용한 하드웨어 설계, 대규모 컴퓨팅 클러스터를 이용한 분산 딥러닝, AI를 위한 지능형 메모리 구조(Processing-in-memory), 더 작은 하드웨어를 필요로 하는 뉴럴넷 양자화(Quantization) 등이 최근 진행 중인 토픽입니다.



▶ AI 기술이 날로 발전하면서 AI 애플리케이션 사용 증가와 더불어 컴퓨터 시스템 및 아키텍처는 어떻게 적응해야 하며, 향후 연구 전망에 대한 소견을 말씀해 주세요.


모든 애플리케이션을 다 잘 실행할 수 있는 아키텍처는 없습니다. 세상이 변하고 사람들이 사용하는 애플리케이션이 변하면 시스템 및 아키텍처도 바뀌어야 하지요. 그런 의미에서 AI기술의 발전으로 인한 급격한 토양 변화는 아키텍처 연구자들에게는 새로운 기회의 땅이 열렸음을 의미합니다. NVIDIA의 주가와 GPU의 가격이 연일 고공 행진을 계속하고 학부생들도 구글 TPU의 존재를 안다는 것이 이를 잘 보여주고 있지요. 하지만 아직 갈 길이 멀다고 생각합니다. AI의 다양한 기법에 따른 전문화된 아키텍처가 개발될 필요도 남아 있고요, 또 아직은 독자적으로 발전하고 있는 AI와 시스템 분야의 많은 기술들을 아우르는 연구가 시작되어야 할 때가 되었습니다.



▶ 수업이나 학생 지도방식 등에 있어서 교수로서의 포부가 있다면?


제 수업을 듣거나 지도를 받는 학생들이 저를 통해 공부나 연구의 즐거움을 찾을 수 있으면 좋겠습니다. 좋아하는 취미 활동에 정신없이 몰두해 본 경험이 누구나 있을 텐데요. 전공 분야에서도 비슷한 흥미를 느껴서 ‘즐기는 자’가 될 수 있도록 해 주고 싶네요. 연구나 공부는 그 보상이 오기까지의 기간이 상대적으로 매우 길기 때문에 매우 잘 하고 있는 학생이라 할지라도 늘 불안감에 빠지곤 합니다. 그런 의미에서 제가 생각하는 교수의 역할이란, 학생들이 적절한 시기에 보상을 얻을 수 있도록 다양한 챌린지를 부여하고 지금 가는 길이 맞는 길이라는 확신을 심어 주는 것이라고 생각합니다.



▶ 교수님에게 영향을 미친 인물 또는 귀감으로 삼으시는 연구자가 있다면?


지금은 은퇴하신 제 석, 박사 지도 교수님이셨던 최기영 전 장관님입니다. 긴 대학원 생활 동안 보여주신 학생에 대한 존중과 이해심을 늘 떠올리며 닮은 모습을 가진 교수가 되고자 노력하고 있습니다. 항상 논문 편수에 연연하지 말고 세상에 변화를 줄 수 있는 일을 하라고 강조하셨는데, 덕분에 언젠가는 정말 세상을 뒤집을 연구를 해내는 것을 꿈으로 삼고 있습니다.



▶ 특별히 기억에 남는 자신의 논문을 꼽는다면?


제가 운이 참 좋아서 훌륭한 실력을 지닌 많은 학생들과 함께 지내고 있는데요. 제 학생들과 함께 작성한 첫 논문인 DANCE: Differentiable Accelerator/Network Co-Exploration이 기억에 남습니다. 아직 정식 입학하지도 않은 예비 대학원생들과 밤을 새워 가며 연구했던 기억이 나네요. 잘 따라와 주고 빠르게 성장해 주어서 다들 너무 고맙습니다. 해당 논문은 올해 12월 DAC에 발표될 예정이고요. 인공지능을 이용하여 뉴럴 네트워크와 인공지능 가속기 구조를 함께 설계하는 기법에 대한 연구인데, 제가 추구하는 연구의 방향을 잘 나타내 준다고 생각합니다.



▶ 이 분야에 진학하려는 후배들에게 필요한 지식과 자세에 대한 조언 부탁드립니다.


학생들이 큰 꿈을 가졌으면 좋겠습니다. 제가 만나 본 학생들의 대부분은 본인의 생각보다 우수한 능력을 가지고 있었습니다. 모두가 가장 높은 곳을 올라야 하는 것은 아니지만, 능력보다 낮은 곳에 도착하여 안주하는 것을 보면 안타깝습니다. 실패를 두려워 말고 도박을 하라는 이야기는 아니지만, 100미터 올라가려다 95미터만 간다고 해서 손해 보는 건 아니잖아요? 다들 머릿속에 하나씩 정말 멋진 꿈을 가지시기를 바랍니다.



▶ 관련 분야를 공부하는 데 있어 도움이 될 만한 사이트 또는 서적*이 있다면 추천 부탁드립니다.


제가 연구하는 토픽들이 궁금하시다면 Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey라는 논문의 일독을 권합니다. 공개된 뒤 이제 시간이 많이 흐르기는 했지만, 제가 다루는 연구 주제의 많은 부분들에 대한 알기 쉬운 요약을 제공해 주고 있는 논문입니다. 본인이 이쪽 분야에 흥미가 있는지, 혹은 어떤 준비가 필요할 지를 알기 위해서도 많은 도움이 될 것이라고 생각합니다.

대학원 진학을 꿈꾸고 계시거나, 이미 진학하셨다면, "대학원생 때 알았더라면 좋았을 것들" 이라는 책을 추천드립니다(혹은 동명의 블로그: https://gradschoolstory.net/). 대학원생이 가져야 할 마음가짐에 대한 조언, 흔히 할 법한 고민에 대한 선배들의 주옥 같은 팁이 담겨 있습니다.  



▶ 앞으로 계획이 있다면 말씀해 주세요. 


인생의 여러 목표 중 짧은 텀을 가진 하나를 말씀드리자면, 누구나 함께 연구하고 싶어 하는 연구자가 되고 싶습니다. 물론 실력과 인성이 모두 받쳐줘야 가능한 일이겠지요. 일단 열심히 달리고 있습니다.


연구자 정보 >>

2021년 11월