M.IN.D Lab(Machine INtelligence and Data science Laboratory)은?

M.IN.D Lab에서는 기계를 더 똑똑하게 만들고자 하는 기계지능 (Machine Intelligence) 핵심 알고리즘 연구와 데이터에 기반해서 다양한 응용 분야에서 새로운 정보와 통찰을 도출해내는 데이터 사이언스 (Data Science) 연구를 함께 진행하고 있습니다. 이를 통해, 최종적으로 “인간을 대체하는 것이 아니라 인간에게 도움이 되는 지능정보기술”을 개발하고자 합니다.

위와 같은 연구 수행을 위해 엄밀한 수학(선형대수/확률론/최적화 등)과 컴퓨팅 (Python/Tensorflow/PyTorch 등) 도구들을 활용하고 있으며, 현재는 딥러닝 기술을 많이 활용하고 있습니다. 현재 다루고 있는 핵심 알고리즘 연구 주제로는 디노이징, 적응형 연속학습, 설명가능/공정한 인공지능 알고리즘 개발 등이 있고, 응용 데이터 사이언스 연구 주제로는 위성 데이터 기반 초미세먼지 농도 예측, 도플러 레이더 기반 행동인식, 의료 영상 기반 질병 진단 등이 있습니다.

M.IN.D Lab 연구 활동

생긴 지 3년 정도 된 신생 랩이지만, 올해부터 본격적인 성과들이 나오고 있습니다. 특히, 올해 인공지능/기계학습/컴퓨터 비전 분야의 세계 최고 권위의 학술대회들(AAAI/ICCV/NeurIPS)에 총 5편의 논문을 발표하는 성과를 냈습니다. 그 중에서도, 지난 12월 초에 열린 NeurIPS (Neural Information Processing Systems) 학술대회는 약 13,000명의 인원이 등록할 정도로 인공지능 분야에서 가장 대표적인 국제 학술대회인데, M.IN.D랩은 이곳에서 성균관대 최초로 2편의 논문을 발표했고, 올해 국내 단일 연구실로는 가장 많은 논문을 발표했습니다. (관련 기사: https://news.joins.com/article/23652311)

또한, 데이터사이언스 응용 연구인 딥러닝에 기반하여 위성데이터를 활용해서 초미세먼지 농도를 예측하는 연구는 JCR 상위 9% 저널인 Environmental Pollution 에 출판되었고, 이와 관련한 기사도 다음과 같습니다. 

(https://news.joins.com/article/23636437)

이러한 연구 실적들을 통해 연구실 학생들이 여러 가지 수상을 했습니다. 올해 6월에 열린 대한전자공학회 하계학술대회 네이버 관심상, 7월에 열린 한국정보과학회 AI Korea 학술대회 우수 포스터상, 11월에 열린 삼성 AI 포럼에서 최우수 포스터상 등이 올해 수상 내역입니다.

연구 진행 과정

M.IN.D Lab에서는 학생들의 관심사에 따라 자유로운 토의를 통해서 연구 주제를 도출하고, 그 문제들에 관해 함께 고민하고 연구를 진행하고 있습니다. 연구 미팅으로는 매주 연구실 전체 인원이 모여서 최신 논문들을 리뷰하고 토의하는 랩 미팅이 있고, 각자의 연구 주제들에 관해 좀더 심도있게 토의하는 개별 미팅이 있습니다. 연구는 단독 연구로 진행할 수도 있고, 몇 명이 작은 팀을 구성해 함께 진행할 수도 있습니다.

토의를 통해서 구체적인 연구 주제가 정해지면, 다양한 시뮬레이션을 통해 고안한 알고리즘을 검증해보고, 결과가 어느 정도 궤도에 올랐다고 판단이 되면 앞서 이야기한 세계 최고 수준의 학술대회나 저널에 논문을 투고하는 것을 목표로 연구를 진행합니다. 학술대회들은 주로 정해진 데드라인이 있어서 그 날짜에 맞추어서 집중적으로 연구를 진행하는 경우가 많고, 저널 논문은 최대한 완성된 결과를 얻은 후 투고를 합니다. 또한, 논문의 리뷰를 받고, 그에 대한 rebuttal을 준비하면서 더 새로운 실험과 결과들을 추가함으로써, 논문의 질을 향상시킵니다.

연구를 진행하면서 항상 학생들에게 강조하는 것은, 어떤 연구를 시작하거나 진행하고 있는 상태에 있는 것은 상대적으로 쉬우나, 그 연구를 제대로 마무리해서 논문의 형태로까지 완성하는 것이 훨씬 더 중요하고 어렵다는 것입니다. 그러한 마무리를 위해서는 끈질긴 의지와 집요함이 필요하고, 그렇게 하나의 논문을 완성해보는 경험이 문제 해결의 능력을 키워주고 연구자로 성장하는 데 꼭 필요하다고 강조하고 있습니다.

현재 M.IN.D Lab은 2명의 박사과정, 1명의 석박통합과정, 8명의 석사과정, 그리고 2명의 학부 인턴으로 구성되어 있습니다.

M.IN.D Lab 자랑

저희 연구실은 world-class 연구를 지향하지만, 단순히 연구 실적을 위한 연구가 아니라, 연구라는 매개를 통해 서로가 더 성장하고 나은 인간(지도 교수 포함)이 되는 것을 목표로 하고 있습니다. 또한, 연구실 구성원들이 서로를 배려하고 가족적인 분위기를 만들어가려고 노력하고 있습니다. 예를 들어, 구성원들의 생일에는 항상 조촐한 케익 파티를 하며, 좋은 논문이 accept되면 무조건 랩 전체 회식을 하고, reject이 되면 지도 교수가 격려차 밥을 사주는 전통을 만들고 있습니다. 또한, 연구실 홈커밍데이도 1년에 한 번씩 진행하고 있고, 앞으로는 MT도 계획하고 있습니다.

M.IN.D Lab에서는 자율적인 출퇴근 시간을 통해서 학생들이 주체적으로 연구시간을 계획하여 활용할 수 있고, 운동 등 균형 있는 생활을 위한 활동도 자유롭게 가능합니다. 아침에 학생들이 같이 운동하는 소모임인 헬마(헬쓰 마인드랩)도 조직되어 있기도 합니다.

항상 큰 비전을 가지고 타협하지 않는 연구를 지향하는 것도 자랑 중 하나입니다. 세계 최고 수준의 연구와 논문을 지향하기 때문에 그 과정이 쉽지 않고 도전적이기도 하지만, 그러한 경험을 해본 학생들과 교수가 있기 때문에 처음 연구실에 들어오는 학생들은 논문을 보는 시각과 쓰는 노하우들을 많이 배울 수 있습니다. 그리고, 권위나 위계 같은 것은 좋은 연구 분위기에 전혀 도움이 되지 않는다고 생각하기 때문에, 연차에 상관없이 누구나 자기 생각을 자유롭게 말하고 토론하는 분위기를 만들고 있습니다.

현재 M.IN.D Lab에서는 딥러닝 연구에 필수적으로 필요한 고사양 GPU 서버들을 다수 보유하고 있어서 컴퓨팅 환경이 연구의 bottleneck이 되지 않도록 하고 있습니다. 또, 주로 코딩에 기반한 소프트웨어 연구를 하기 때문에 고화질 대형 모니터, 인체공학적 설계된 사무용 의자, 공기청정기 등을 구비하여 쾌적한 연구실 환경을 만들려고 노력하고 있습니다.

M.IN.D Lab에 들어가려면

연구실 합류를 위해서 탄탄한 수학적 기반(선형대수, 확률론, 최적화)과 컴퓨팅 경험(C/C++/Python 등)을 가지고 있으면 좋습니다. 좋은 학부 성적도 어느 정도 필요 조건으로 작용하는데 (충분 조건은 아님), 이는 단순히 공부 잘하는 학생을 뽑겠다는 것이 아니라, 그 사람의 성실도와 여러 가지 일들을 함께 처리할 줄 아는 능력의 평가 관점에서 보는 것입니다.

그런데, 이보다 더 중요한 것은 본인이 연구를 하고자 하는 의지입니다. 단순히 머리가 좋고 반짝이는 아이디어만 내는 사람보다, 한 가지 문제를 끝까지 물고 늘어지고 결국 연구 과정 중의 어려움을 돌파해낼 수 있는 근성(grit)을 가진 사람을 훨씬 더 중요하게 생각합니다. 또한, 협업을 통한 연구가 매우 중요하기 때문에 적극적으로 다른 사람들과 소통할 수 있고, 능동적으로 자신의 문제 해결을 위해서 도움을 요청하고 토의할 줄 아는 능력을 매우 중시하고 있습니다.

최근 인공지능에 대한 관심이 높아지면서 연구실 지원자들이 많아지고 있습니다. 그래서, 가능하면 연구실 합류 전에 인턴 과정을 거친 학생들 위주로 뽑고 있습니다. 학부생이 M.IN.D Lab 지원에 관심이 있다면 최소 4학년 초반 정도에는 일찍 지도 교수를 이메일로 컨택하고 학부 인턴을 지원해보는 것을 추천합니다. 컨택 시 학부 성적표와 자기 소개, 지원 이유 등을 밝혀주면 시간을 잡고 면담을 진행합니다. 인턴 활동을 통해 종합적으로 위에 기술한 점들을 평가하고 연구실 합류 여부를 결정하게 됩니다. 또한, 문태섭 교수가 강의하는 [기계학습개론], [기계학습종합설계], [확률 및 랜덤프로세스] 과목들을 듣고 미리 관련 내용들을 공부해보는 것도 연구실 합류에 도움이 됩니다.

연구원들에게

앞에서도 이야기했지만, M.IN.D Lab에서는 세계 최고 수준의 기계 지능 및 데이터 사이언스 연구를 수행하고, 그 연구를 매개로 연구실 구성원 각자가 좋은 연구자 및 더 나은 인간으로 성장하는 것을 목표로 하고 있습니다.

좋은 연구자가 되기 위해서는 기본에 충실한 것과 멀티 플레이어가 되는 것이 가장 중요하다고 생각합니다. 즉, 인공지능이 최근 인기가 좋다고 해서 조급하게 겉으로 드러나는 fancy한 모습만 추구한다면 사상누각이 되고, 금방 밑천이 드러나는 연구자가 되기 쉽습니다. 오히려 인공지능 및 다른 관련 분야들의 기반이 되는 수학과 컴퓨팅 분야의 기초를 근성(grit)을 가지고 확실히 쌓고 다지는 것이 매우 중요합니다. 또한, 그렇게 다진 탄탄한 기초 위에 다양한 분야에 대해 관심을 가질 수 있는 멀티플레이어가 되어야 합니다. 즉, 어느 한 분야나 문제에만 관심을 가지고, 다른 문제들에는 무관심한 것이 아니라, 다양한 관심을 가지고 항상 자기가 몰랐던 것, 부족했던 것을 채워가는 발전을 추구하면 좋습니다. 그를 통해서, 새로운 통찰력과 문제 해결의 아이디어를 얻을 수 있습니다. 스티브 잡스도 창의성은 서로 다른 분야나 문제를 연결할 때 생긴다고 했습니다.

최근 인공지능 분야 연구 경쟁이 매우 치열해지고 있지만, 연구는 승패를 가르는 경쟁적 스포츠가 아니라, 다양한 연구자들의 협업을 통해서 인류의 지식과 지혜를 진일보시키는 활동입니다. 즉, 자기가 가지고 있는 것을 꼭꼭 감추고 자기 것만 챙기는 사람(taker)보다, 오히려 자기의 장점을 다른 사람들과 더 공유하고, 조금 손해 보더라도 다른 사람의 연구에도 기여할 수 있는 사람(giver)이 후에 연구자 커뮤니티나 속해 있는 조직에서 더 좋은 평가를 받게 됩니다. 그리고, 이는 비단 연구에만 해당되는 것은 아니고, 삶을 살아가는 자세와 관련되어 있다고 생각합니다. M.IN.D Lab을 거쳐가는 사람들이 모두 “다른 사람의 삶에 변화와 도움을 줄 수 있는 사람” (“making differences in other people’s lives”, 즉 “giver”)이 되기 위해 한 뼘 더 성장할 수 있다면, 그보다 더 보람 있는 일이 없을 것 같습니다.