얼마 전 이세돌 9단과의 대결로 세계를 놀라게 한 알파고가 그간 사용되던 컴퓨팅머신의 프로세서가 아닌 텐서프로세싱유닛(TPU)을 사용한 것으로 밝혀졌다. 이는 트랜지스터 활용률을 극대화한 구글의 자체 모델이다. 구글은 해당 프로세서로 앞선 기술을 실현해내 지도와 내비게이션의 품질개선에 탁월히 사용될 것이라고 밝혔다. 포스텍 최승진 교수는 현 인공지능의 붐은 앞으로도 지속되어 엄연한 차세대 신산업으로 자리매김할 것을 예측했다. 국내 머신러닝분야의 대가인 그를 만나 미래 산업의 가치에 대해 이야기를 들어봤다.
인공지능 분야 선도하는 기계학습연구실 연구
집안 곳곳을 관리하는 IoT, 음성인식 모바일 소프트웨어, 주식투자관리 시스템, 맞춤 추천 서비스, 휴머노이드 로봇 등은 비약적인 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술발전의 결과물이다. 분야의 전문가들은 현재 과거와 다른 시점으로 해당 기술이 진입했다고 말한다. 실제로 분야에서 기대해온 새로운 기술들의 시도와 접목이 이어지는 이때, 국내에서도 인공지능 기반 혁신의 중요성이 떠오르고 있다. 산업 전반으로 확산되는 신기술과 아이디어, 이를 지원할 시스템의 적극적 협력의 시너지는 우리나라가 IT에 이어 인공지능 강국으로 향할 미래로의 첫 걸음일 것이다.
포스텍 기계학습연구실을 이끄는 최승진 교수는 머신러닝 분야의 오랜 전문가로 활동했다. 박사과정부터 오랜 기간 통계신호처리분야의 독립요소분석(ICA) 방법과 더불어 고차통계이론과 신경회로망 연구 등을 전개해왔다. 일본 이화학연구소에서 활동할 당시 뇌과학 연구에 참여한 바 있는 최 교수는 인공 신경회로망과 인간의 두뇌를 모방하는 컴퓨팅 방법에 대해 접하며 자연히 머신러닝에 관심을 갖게 되었다. 포스텍에 2001년 부임 후 그는 본격적으로 머신러닝에 몰두하기 시작했다. 그가 전공해온 ICA 연구로 습득한 이론들을 토대로 통계적 기계학습으로의 변화의 흐름에 몸을 실었다. 2014년 미래창조과학부의 지원을 받아 처음 시작된 이곳은 최근 빅데이터 컴퓨팅 분야에서 필수 기술이 된 기계학습 관련 다양한 알고리즘을 연구하고 활용한다.
머신러닝이 점차 새로운 화두로 떠오르며 최 교수와 연구진 역시 보다 본격적인 기술과 사업화로 활용 가능한 연구에 관심을 두고 있다. 해당 연구의 기본은 학습하는 인간과 같이 컴퓨터가 수많은 스트리밍 데이터를 습득해 필요한 문제를 해결할 수 있도록 학습하는 알고리즘을 만들어 내는 것에 있다. 최 교수와 연구팀은 이미 오랜 시간의 노력을 통해 기초를 굳건히 해 이제 어느 해외 연구팀과 견주어도 손색없을 만큼의 실력을 갖추었다고 자부한다. 그들은 이미 추천시스템 관련 음성과 텍스트 이미지 등 여러 모드의 데이터 활용 기술인 멀티모달 딥러닝 방법인 restricted deep belief network을 지난 2011년 국내 최초로 국제학술대회에서 연구발표해 딥러닝 연구를 선도했다. 이어 혀가 잇몸에 닿는 위치에 따라 뇌신호를 달리해 기계를 조정하는 tongue-machine interface(혀-기계 인터페이스)로 뇌-컴퓨터 인터페이스 결과를 발표해 화제 되기도 했다. 최 교수는 지난 수년간 베이지안 머신러닝에 대한 연구에 집중해왔고, 최근 딥 확률모델에 관심을 가지고 연구를 시작했다고 밝혔다. 현재 기존 진행 중인 연구를 이끄는 동시에 분야 국제회의, 국내외 워크숍에 참가하며 적극적인 학술활동에 여념이 없다.
향후 국내 머신러닝 이끌 최 교수는 그간 이룬 성과만큼 미래로의 본격적인 연구로 그의 역할을 해낼 것이다. 그는 “젊은 인재들이 해당 분야에 안정적으로 진입해 연구를 행할 수 있도록, 저의 위치에서 묵묵히 연구하며 길을 닦아놓고자 합니다"라며 소신을 전했다.
보다 실용적 연구 통해 세계로의 도약 발판
인공지능이라는 단어는 1955년 존 매카시의 전자두뇌 개발연구 계획에서 처음 등장했다. 빠르게 우리 삶에 주류로 스며드는 인공지능에 대해 어느 때보다 전 세계의 관심은 뜨겁다. 사회의 높은 단계에서 우리를 지배하고 마는 영화의 한 장면처럼 마치 인간과 같은 '생각하는 기계'에 대한 일부 걱정과 우려의 목소리가 존재한다. 이에 최승진 교수는 현 머신러닝 기술의 수준에 따라 인간의 철저한 계산과 통제 하에 오직 인간의 효율적 일처리, 노동의 편의성을 위함으로 제한된 영역 내에서 사용됨을 강조했다. 우리가 혁신을 받아들일 준비와 올바른 자세를 갖출 때, 무한한 기회를 가진 인공지능 기술은 필요한 환경을 갖춰가며 계속 성장할 것이다.
최 교수는 분야에 집중하며 다양한 연구를 진행해왔고 수많은 성과를 얻어낸 연구자이자 후학을 양성중인 교육자이기도 하다. 머신러닝이 주목받는 만큼 그는 본격적인 연구 실용화의 필요성을 잘 알고 있다. 그는 그간 기계학습연구실이 탄탄한 이론의 기초를 다지고 가치 있는 성과를 보인만큼, 앞으로의 활동에 자신감을 드러냈다. 선진국에 비해 짧은 국내 머신러닝 역사이지만, 그들 못지않은 높은 기초 연구 수준과 아이디어로 성장해 나갈 계획을 내비쳤다. 이어 그는 해당 산업분야가 4차 신산업으로 자리매김하는 것에 주목하며 많은 젊은이들의 도전을 독려했다. 최 교수는 “저의 위치에 대해 우리만의 연구에서 그치지 않고 미래 산업을 이끌 이들을 위해 좋은 환경을 만들 사명을 느낍니다. 머신러닝에 관심을 갖고 최고의 학생들과 겨루는 것을 두려워 말라고 젊은 연구자들에게 전하고 싶습니다”라며 “저와 연구팀 역시 초심을 잃지 않고 연구의 분야를 넓히고 단계를 높여가며 상용화될 연구에 힘쓸 것입니다”라고 겸손하고도 굳건한 포부를 밝혔다.
'인간은 생각하는 기계다'라는 말을 남긴 마빈 민스키는 인공지능의 비약적 발전을 이끈 선구자다. 그의 말속 담긴 지능이 있는 기계 개발에 대한 꿈을 위해 그는 쉼 없는 연구 활동으로 큰 업적을 남겼다. 최 교수는 국내 인공지능 분야를 이끄는 석학으로서 꾸준한 열정으로 연구와 도전을 이어갈 것이다. 앞으로 최승진 교수가 선보일 빛나는 연구 성과와 그와 함께 진일보할 국내 머신러닝 분야 발전에 아낌없는 응원을 보낸다.
