경희대학교가 과학기술정보통신부가 운영하는 ‘AI 혁신 허브’ 공동연구기관으로 선정됐다. AI 혁신 허브는 국가 AI 연구와 인재 양성을 위해 선도적·모험적인 차세대 핵심기술을 연구하는 사업이다. 사진 왼쪽부터 컴퓨터공학과 최진우, 박경문, 홍충선, 김성태, 배성호 교수.

과학기술정보통신부 ‘AI 혁신 허브’ 공동연구기관 선정
AI 분야 난제 연구와 인재 양성 사업 진행
“AI 선도 대학으로 인정받아 자부심 느낀다”

2016년 3월 9일, 전 세계인의 이목은 한국에서 펼쳐진 바둑 경기에 집중됐다. 인공지능(AI) 바둑 프로그램 ‘알파고(Alpha Go)’는 전설적인 바둑 명인을 꺾었고, AI의 발전은 대중의 뇌리에 각인됐다. 이후 음성인식, 헬스케어, 자율주행, 번역, 챗봇 등 인공지능은 다양한 방면에 쓰이며 실생활에 녹아들고 있다.

인공지능이 빠른 속도로 발전하며 관련 지식에 대한 수요가 급증했고, 대학·기업·공공기관은 인재 양성을 위해 심혈을 기울였다. 과학기술정보통신부는 다양한 기관에서 축적한 인공지능 연구 역량을 모으고, 컴퓨팅 파워와 같은 인프라를 연계해 세계적 수준의 경쟁력을 갖춘 국가 연구체계를 갖추기 위해 ‘AI 혁신 허브’ 사업을 운영한다. AI 혁신 허브는 국가 인공지능 연구와 인재 양성 싱크탱크로 참여기관은 단독으로 연구하기 어려운 주제를 정해 선도적·모험적인 차세대 핵심기술을 연구한다.

인공지능 난제 극복 위해 교원 역량 모아
경희대는 ‘극한의 학습 환경 극복을 위한 AI기술’을 주제로 AI 혁신 허브에 참가한다. 경희대가 책임을 맡은 과제에 서울대, 아주대, 한국과학기술원, 광주과학기술원 소속 교수도 참여해 공동연구를 진행한다. 연구책임자 컴퓨터공학과 홍충선 교수는 “전국에 12개 공동연구기관이 지정됐다. 경희대가 당당히 일원으로 참가해 자부심을 느낀다. 이번 사업으로 국가로부터 인공지능 분야 선도 대학으로 인정받았다”며 선정 소감을 밝혔다.

홍 교수는 사업에 대한 설명을 이어나갔다. 그는 “인공지능 기술이 겪을 다양한 난제를 해결하기 위해 연구 주제를 선정했다”며 “최근 인공지능 기술에 역량 있는 김성태, 박경문, 배성호, 최진우 교수가 임용되며 인공지능 전문가 그룹이 갖춰졌다. 또한 기존에 계시던 중진 교수도 인공지능과 관련된 다양한 정부 과제, 대형과제를 수행했다. 신임 교수와 중진 교수의 역량이 융합 돼 사업에 선정됐다”며 사업 선정 비결을 밝혔다.

인공지능 판단 근거 해석·파괴적 망각 문제에 도전
사업에 참여하는 신임 교수들은 인공지능이 겪는 난제를 선정해 연구한다. 김성태 교수는 인공지능 ‘블랙박스 모델’을 해석하는 연구를 진행한다. 블랙박스 모델은 입력과 출력은 가능하나 중간 과정은 알지 못하는 현상을 뜻한다. 인공지능은 수많은 매개 변수를 갖는 복잡한 모델을 학습해 결과를 도출한다. 하지만 학습 과정이 너무 복잡해 전문가도 판단 근거 해석에 어려움을 겪는다.

김 교수는 “인공지능의 판단 근거를 해석하는 일은 매우 중요하다”고 강조하며 “예를 들어 의료 인공지능이 질병을 판단할 때, 그 질병을 판단하는 근거를 이해해야 결과를 신뢰할 수 있다. 자율주행 자동차도 마찬가지다. 만약 자율주행 인공지능이 오작동해 사고가 발생했다면 왜 그러한 판단을 했는지 해석할 수 있어야, 오류의 원인을 개선하고 자율주행 자동차를 신뢰할 수 있을 것”이라고 말했다.

박경문 교수는 인공지능의 ‘파괴적 망각’ 문제에 도전한다. 사람과 달리 인공지능은 새로운 지식을 배우면 기존 지식이 사라진다. 이를 파괴적 망각이라 부른다. 박 교수는 “인공지능이 학습한 하나의 과업을 넘어 새로운 과업을 학습할 수 있는 도전적인 인공지능 기술을 개발할 것”이라고 목표를 밝혔다.

파괴적 망각 문제가 해결되면 인공지능 비서, 챗봇이 수혜를 입는다. 박 교수는 “현재 기술력으로 구현한 챗봇은 문맥을 무시하고 발언해 정교함이 떨어진다. 파괴적 망각 문제를 극복하면 정교하면서도 개인화된 챗봇을 개발할 수 있다”고 설명했다. 또한 제조업에도 긍정적인 파급효과가 예상된다. 그는 “산업용 로봇에 연속으로 다양한 동작을 학습시킬 수 있다. 로봇은 산업현장에 맞는 동작을 시의적절하게 펼칠 수 있다”고 말했다.

경희대 AI 혁신 허브 사업단은 인공지능을 활용한 교육 방법론 연구를 진행할 계획이다. 홍충선 교수는 “인공지능 난제 연구로 도출된 결과를 교육 현장에 반영해 ‘연구 교육 밀결합 모델을 확립할 것”이라고 말했다.

“실생활에 접목되는 인공지능, 편의성 높아질 것”
점점 복잡해지는 인공지능 모델을 경량화하기 위한 시도도 있다. 배성호 교수는 “인공지능이 발전하며 덩치가 너무 커지는 문제가 있다. 산업현장에서 인공지능을 활용하려면 경량화된 인공지능 모델이 필요하다”며 주제 선정 이유를 설명했다. 그는 데이터를 작고 은밀한 형태로 보존하고, 그 데이터를 중앙 서버와 주고받는 콘덴싱 기술을 연구해 문제해결에 나선다.

현재 인공지능 모델은 중앙 서버에 위치한다. 배 교수는 “중앙 서버에 있는 인공지능 모델을 칩으로 경량화해 스마트폰, TV, 냉장고 등 가전기기에 심는 것이 목표다. 예를 들어 현재 UHD TV가 출시됐지만, 실제 TV에 송출되는 콘텐츠는 Full HD 콘텐츠가 대부분이다. 인공지능 칩을 TV에 부착하면 Full HD 콘텐츠를 인식해 UHD 콘텐츠로 변경할 수 있다. 실생활에 인공지능이 적용되며 편의성이 좋아질 것”이라고 설명했다.

최진우 교수는 비디오 인식 기술을 연구한다. 최 교수는 “인공지능은 이미지 인식은 잘하지만 비디오 인식에 어려움이 있다. 비디오의 맥락을 고려하는 인공지능을 연구해야 하는데 그 방법론에 고민이 많다”고 어려움을 토로했다. “결혼식 영상을 보면 영상 안에 다양한 행위가 섞여 있다. 행진도 있고, 노래도 부르고 때때로 춤도 춘다. 인공지능이 이런 맥락을 이해하고 종국에는 이 비디오가 결혼식에 관한 비디오라는 사실을 분류할 수 있어야 한다”고 설명했다.

비디오 인식 기술은 빠르게 발전하고 있는 콘텐츠 산업에 활용될 것으로 예측된다. 최 교수는 “다양한 OTT 업체에서 비디오 추천 서비스를 제공하지만, 기능이 제한적이다. 비디오 인식 기술이 발전하면 현행보다 정확한 추천이 가능해질 것”이라고 말했다. 이어 “시각화된 정보에서 필요한 부분만 문자로 추출할 수 있다. 요리 비디오에서 필요한 레시피만 문자로 추출하는 방식”이라고 말했다.

홍충선 교수는 인공지능 플랫폼 및 민주화 모델 구축에 나선다. 인공지능 기술을 활용하는 기기가 늘어날수록 인공지능 플랫폼이 커져야 한다. 인공지능 기술의 사용자가 많을수록 특성이 달라지는 문제도 있다. 홍 교수는 “사용자 그룹마다 장비를 이용하는 방식이 다르다. 모든 그룹의 특성을 맞추기에는 자본과 시간에 문제가 생긴다”며 “이를 해결하기 위해 민주주의 원리를 도입했다. 가장 다수의 그룹이 활용하는 특징이 좋은 성능을 보일 것으로 예측해 모델을 개발하고 있다”고 밝혔다.

‘인간 중심 초지능 융합 사회 선도 대학’으로 우뚝 설 것
인공지능 기술 난제를 해결하는 일 외에도 인재 양성 역시 사업의 중요한 목표다. 대기업, 중견기업, 스타트업 등 다양한 기업과 산학협력을 진행할 계획이다. 홍 교수는 “기업 재직자를 대상으로 인공지능 융합기술 특별과정, 인공지능 마이크로대학원 운영과 같이 기업 재직자 역량 강화를 위한 프로그램을 기획 중”이라며 “이 외에도 졸업 예정자, 비이공계 학생을 위한 교육도 준비하고 있다”고 설명했다.

인공지능을 활용한 교육 방법론 연구도 진행된다. 홍 교수는 “사업에 참여하는 교수님들의 연구결과가 교과과정에 연계될 수 있도록 구상하고 있다”고 설명했다. 교수자의 일방적인 지식 전달이 아닌 프로젝트 기반 학습, 플립 러닝 등 양방향 소통이 가능한 방법으로 교육한다. 여기에 인공지능을 접목해 집중교육을 펼칠 계획이다. 홍 교수는 “앞으로 도출될 인공지능 연구 결과를 실제 교육 현장에 반영하는 ‘연구 교육 밀결합 모델’을 확립할 것”이라며 “산업현장에서 발생하는 여러 인공지능 난제를 해결하고, 동시에 창의적인 문제해결 능력을 지닌 후속 세대를 양성해 ‘미래 인간 중심의 초지능 융합 사회 선도 대학’으로 자리매김할 것”이라며 포부를 밝혔다.

글 김율립 yulrip@khu.ac.kr
사진 정병성 pr@khu.ac.kr

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