최근 AI의 발달이 비약적으로 이루어지며 AI 활용 기술에도 관심이 쏠리고 있다. 특히 딥러닝 기술이 적용된 웨어러블 디바이스의 건강 관리나 헬스 케어 가능성에 대한 관심은 날로 뜨겁다. 이번 호에서는 딥러닝 최적화, 음성/영상처리 및 IoT 시스템 설계를 연구하는 전자전기공학부 고종환 교수님을 인터뷰했다.

IRIS 연구실 소개

IRIS 연구실은 전자전기공학부 고종환 교수가 2019년 1학기에 부임하면서 새로 만들어진 연구실이다. IRIS 연구실에서 하는 연구를 간단하게 종합해 설명한다면, 지능적이고(Intelligent) 자원 효율적인(Resource-efficient) 영상/음성 처리(Image/audio processing) 및 시스템 설계(Systems design)에 대한 연구다. 

연구실 약자인 IRIS는 바로 이 네 가지 키워드를 결합해 만든 것이다. IRIS 연구실의 연구는 현대 사회의 실생활에서 빛을 발한다. 대표적으로는 스마트워치나 AR glass와 같은 웨어러블 디바이스에서 딥러닝을 이용하여 영상 인식을 수행할 때 더 적은 에너지를 소모하면서도 빠르게 수행하는 방법을 연구한다고 볼 수 있다. 현재 연구실의 연구원은 전자전기컴퓨터공학과와 인공지능학과 등에 소속된 박사과정 2명, 석박사 통합과정 4명, 석사과정 6명, 학부 연구생 4명 등 총 16명이다.

대표적인 연구 활동

IRIS 연구실은 작년 7월 과학기술정보통신부 주관으로 열린 AI R&D 그랜드챌린지 대회의 음향인지 트랙에서 수십 개 참가팀 중 3위에 입상하여 향후 2년간 관련 후속 연구 과제를 수행할 수 있게 되었다. 이 대회의 주제는 재난 환경에서 드론을 이용하여 효과적으로 구조를 수행하는 것으로, 드론에 탑재된 마이크를 통해 음성 구조신호를 수집하고 각종 노이즈를 제거하여 구조 음성의 방향을 정확하게 탐지하는 것이 트랙의 목표였다. 

고종환 교수는 “대회에 출전할 당시에는 연구실에 대학원 학생이 없어 학부생들을 중심으로 팀을 꾸려서 경험 삼아 출전해본 대회였는데, 학생들이 열심히 해준 덕분에 운 좋게 입상을 하게 되었던 것 같아 참가한 학생들에게 고맙게 생각하고 있습니다. 우리 팀은 딥러닝 모델을 이용하여 노이즈 제거, 음성 이벤트 탐지 및 방향 탐지를 end-to-end로 수행하도록 하였으며, 다양한 환경에서 데이터셋을 직접 수집하여 딥러닝 모델을 학습했습니다. 이러한 요소들이 성능 향상의 주된 이유였던 것으로 생각됩니다. 이 대회를 참가함으로써 하나의 문제를 해결하기 위한 계획, 데이터 수집, 알고리즘 구현, 성능 분석 등의 전체적인 과정을 여러 학생들과 함께 경험할 수 있었던 의미 있는 시간이었습니다.”라고 전했다.

>> 후속연구 관련 기사 링크:

https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=105&oid=029&aid=0002544735)

연구 진행 과정

IRIS 연구실에서는 매주 개인 또는 팀 단위로 연구 미팅을 진행한다. 새로 연구실에 들어오는 학생들은 자유롭게 여러 분야의 미팅에 참여하도록 하여 각자 관심이 있는 연구 주제를 설정할 수 있도록 한다. 연구 방향을 설정한 이후에는 그 주제와 관련된 기존 연구 결과를 찾아서 읽고 토의하며 기존 연구에서 보완하거나 새로 아이디어를 낼 만한 것이 있는지 살펴본다. 이렇게 제기된 아이디어들에 대해 간단하게 시뮬레이션을 해보고, 발전 가능성이 보이면 깊게 파고 들어간다. 그 후 아이디어의 보완과 시스템 설계 및 시뮬레이션, 결과 분석의 과정을 반복하면서 연구 결과를 다듬어 나가는 방식으로 연구를 진행한다. 연구 과정 자체만큼이나 결과를 다루는 방식에도 초점을 맞춘다. 고종환 교수는 “연구자에게 있어서 완성도 높은 연구 결과를 도출하는 것만큼 중요한 것은 그 결과를 다른 사람들에게 효과적으로 표현하는 방법이라고 생각합니다. 그래서 연구 과정에서부터 슬라이드 작성과 발표, 논문 작성 방법 등을 안내하면서 이러한 능력을 향상시키기 위해 노력하고 있습니다.”라고 전했다.

IRIS Lab 자랑

IRIS 연구실의 가장 큰 자랑은 자율성이다. 연구원들은 정해진 출퇴근 시간 없이 연구실에 자율적으로 와서 연구할 수 있다. 다만 매주 진행하는 연구 미팅에서 일주일 간의 연구 결과를 토의할 수 있을 만큼 연구를 진행해야 한다. 자율성을 최대한 보장하되, 스스로 계획하고 실행하는 능력을 함양하겠다는 취지다. 이러한 방식이 가능한 배경에는 서버에 연결만 하면 진행할 수 있다는 연구 특성도 한몫하지만, 무엇보다 지도교수의 가치관 영향이 크다. 고종환 교수는 “아직 크게 자랑이라고 할 만한 것은 없지만, 연구 분위기를 최대한 자율적으로 하려고 노력하고 있습니다. 아무리 즐거운 일이라도 시간과 장소를 정해서 강제로 하라고 하면 하기 싫어지는 법이죠.”라고 전하며, “대학원 과정은 독립적인 연구자로 성장해 나가는 과정이고, 독립적인 연구자가 되기 위해 가장 중요한 능력은 주어진 일을 완료하기 위해 자신이 가지고 있는 시간과 자원을 효율적으로 계획하는 능력이라고 생각하기 때문”임을 강조했다.

IRIS Lab에 들어가고 싶은 학생들에게

하나의 시스템을 더 효율적으로 설계하기 위해서는 음성/영상 처리나 딥러닝 모델 설계와 같은 SW 영역과 딥러닝 가속기 설계와 같은 HW 영역 등 다양한 영역이 서로 융합되어야 하므로, 이 중 어떤 분야에라도 관심과 경험이 있다면 환영합니다. 다만 우리 연구실의 대부분 연구는 딥러닝 기법을 기반으로 하고 있으므로 딥러닝에 대한 기초적인 개념과 코딩 경험을 갖추고 있으면 더 좋을 것 같고, 시스템 차원의 성능과 효율성을 분석해야 하므로 <컴퓨터구조>와 같은 시스템 분야의 수업을 수강하기를 추천합니다. 하지만 이러한 기술적인 백그라운드보다 더 중요하게 생각하는 것은 연구를 하고자 하는 동기와 열정입니다. 특히 우리 연구실은 자율적인 연구 분위기를 추구하기 때문에 스스로 동기부여가 되어 있어야만 연구하는 과정에서 어려움에 부딪히더라도 효과적으로 헤쳐 나갈 수 있다고 생각합니다. (고종환 교수)