포커스 iN
라이징스타
  • 김형훈
  • UNIST 컴퓨터공학과
  • h.kim@unist.ac.kr

2023년, 지난 한 해는 ChatGPT의 열풍으로 그 어느 해보다 AI 기술의 발전이 우리 삶에 깊은 영향을 끼쳤습니다. 특히, 자연어처리 및 언어 관련 AI 분야에서의 혁신은 새로운 가능성을 열어주었는데요. 이번에 소개해 드리는 이릭 라이징스타는 이러한 트렌드 속에서 인공지능 시스템의 인지 능력을 향상시키고, 사용자와의 상호작용을 더 자연스럽고 효과적으로 만들기 위한 연구를 수행하고 있는 UNIST 인공지능대학원 김형훈 교수님입니다. 글로벌 빅테크 기업들이 초거대 AI 기술을 주도하고 있는 가운데 대학에서의 한정된 리소스라는 제약 속에서도 창의성과 실험을 통해 AI 분야에 기여하고자 하는 교수님의 연구에 대한 열정과 노력을 인터뷰에 담아드립니다.



▶ 교수님 소개 부탁드립니다. 


안녕하세요. 유니스트 인공지능대학원에 조교수로 근무 중인 김형훈입니다. Language & Intelligence Lab에서 자연어처리, 멀티모달 러닝을 주제로 연구하고 있습니다. 저는 지난 2022년 University of North Carolina at Chapel Hill에서 컴퓨터공학으로 박사학위를 받고, 같은 해에 유니스트에 부임하였습니다. 이렇게 만나 뵙게 되어 반갑습니다.




▶ 주 연구 분야 및 연구실 (Language & Intelligence Lab.)에 대한 소개 부탁드립니다.


저희 Language & Intelligence Lab은 자연어처리 및 언어와 관련된 멀티모달 연구를 수행하고 있습니다. 언어는 정보를 전달하고 처리하는 가장 유연하고 효율적인 매체로서, 복잡한 개념과 아이디어를 표현하는 데 있어 중요한 역할을 합니다. 이러한 언어의 고유한 특성을 바탕으로, 저희 연구실은 언어가 단순한 의사소통 수단을 넘어서, 정보처리의 핵심 요소로서의 역할을 수행할 수 있도록 다양한 연구를 진행하고 있습니다. 특히, 저희는 언어 데이터를 분석하고 이해하여, 이를 다른 형태의 정보와 통합하는 방법을 모색합니다. 이러한 통합은 인공지능 시스템의 인지 능력을 향상시키고, 사용자와의 상호작용을 더 자연스럽고 효과적으로 만드는 데 기여할 것으로 기대합니다.



▶ 최근 연구 성과 또는 현재 진행 중인 연구에 대해 말씀해 주세요.


최근 싱가포르에서 열린 EMNLP 2023 학회에 다중세션 대화모델을 주제로 논문*을 발표하였습니다. 거대 언어모델(LLM)을 이용해 시간 경과와 화자의 관계에 따라 변화하는 대화의 흐름을 반영하는 데이터셋을 구축하였고, 비교적 작은 모델에 학습시키는 내용의 연구였습니다. 대화모델 연구 외에도, 저희 연구실은 LLM을 이용한 Q&A, reasoning, 그리고 LLMs tuning 등의 연구를 활발하게 진행하고 있습니다. 또한, 텍스트 데이터와 시각적 데이터를 결합하여 보다 풍부하고 다차원적인 정보의 이해를 도모하는 연구, 더 나아가 자연어를 통한 로봇 및 agent와의 interaction을 구현하는 embodied AI 연구도 진행하고 있습니다.

* 『Conversation Chronicles: Towards Diverse Temporal and Relational Dynamics in Multi-Session Conversations』 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing



▶ AI 관련 연구를 하시면서 특별히 느끼는 점이 있다면? 


최근 AI의 발전 속도가 상당히 빨라지고 있다는 것을 느낍니다. 세계 곳곳의 학계 및 산업계의 연구소에서 논문이 하루가 멀다 하고 공개되고 있고, 어떠한 연구 아이디어를 생각해내면 1~2주 내에 비슷한 내용의 논문이 온라인상에 올라오는 경우가 적지 않습니다. 때로는 빠르게 돌아가는 속도에 따라가기가 버겁게 느껴질 때도 있지만, 그만큼 이 분야가 활발하고 아직 연구할 것이 많다는 방증이라고 생각하면서 열심히 하고 있습니다.



▶ 교수님에게 영향을 미친 인물 또는 귀감으로 삼으시는 연구자가 있다면?


저에게 가장 많은 영향을 미친 연구자는 저의 박사과정 지도 교수님인 Mohit Bansal 교수님입니다. 박사과정 동안 Mohit Bansal 교수님과 많은 연구를 수행하면서 아이디어를 구체화하는 방법, 그것을 적절한 언어로 표현하는 방법 등을 배울 수 있었습니다. 이러한 경험은 제가 학계에 자리를 잡은 후에도 여전히 큰 귀감이 되고 있습니다.




▶ 기업 현장에서의 경험은 학생들에게도 많은 도움이 될 것으로 생각합니다. 교수님이 생각하고 계시는 수업이나 지도 방식이 있다면 말씀해 주세요.


MOOC(Massive Open Online Courses)로 명명되는 양질의 온라인 강좌들이 넘쳐나는 시대입니다. 배우고 싶은 것이 있다면, 학생들은 언제든지 인터넷 검색을 통해 관련 수업을 찾아 학습할 수 있습니다. 따라서, 대학의 수업은 지식 전달에만 국한되어서는 안 된다고 생각합니다. 수업이나 온라인 강좌에서 배운 내용을 어떻게 활용하고 연구에 적용시키는지를 훈련하는 기회를 학생들에게 제공해야 합니다. 저는 수업에서 hands-on 프로젝트를 과제로 내어 짧은 논문을 작성하도록 하고 있고, 이를 통해 비록 짧은 기간이지만 학생들이 연구의 과정을 경험할 수 있게 하고 있습니다.



▶ AI 분야에 관심 있는 학생들(또는 유학 준비생)에게 조언을 부탁드립니다.


최근 들어 많은 학생들이 AI, 특히 자연어처리 및 멀티모달 러닝 연구에 관심을 갖고 저희 연구실에 찾아옵니다. 그 중 상당수가 AI 및 자연어처리에 대한 지식을 먼저 완벽하게 학습하고 나서 연구를 시작하고 싶어 합니다. 기초적인 배경지식의 습득과 공부는 당연히 필요하지만, 연구에 필요한 모든 공부를 미리 마친다는 것은 사실상 불가능하다고 생각합니다. 연구는 새로운 지식을 창출하는 작업이지, 기존에 있는 지식을 그대로 적용하는 것이 아니기 때문입니다. 따라서, AI 분야에 관심이 있다면 기본적인 개념을 어느 정도 숙지한 후에는 주제를 정하여 연구를 일단 시작해 보고, 필요한 지식은 연구를 진행해 나가면서 보충하기를 권합니다.



▶ 앞으로 계획에 대해 말씀해 주세요. 


대규모의 리소스를 필요로 하는 현재의 AI 분야는 몇몇의 글로벌 기업이 이끌어 가고 있는 추세입니다. 이러한 상황 속에서 비교적 작은 규모인 학교 연구실들은 그 속도와 규모를 따라 가기가 쉽지 않은 것이 현실입니다. 저희 연구실은 이 흐름에 보조를 맞추어 나가려는 노력과 동시에 자유롭게 새로운 아이디어를 시도함으로써 비교적 적은 리소스로도 수행할 수 있는 실험적인 연구를 계속 할 계획입니다.


연구자 정보 >>

서울시 동작구 흑석로 84 중앙대학교 전자정보연구정보센터 (우편번호 06974)

전화 : 02-823-5081 E-mail : webmaster@eiric.or.kr

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