이번 뉴스레터의 인공지능연구실 소개는 이민식교수편으로 간단한 인터뷰를 통하여 연구실에서 추구하는 운영방향과 연구 분위기를 생생하게 리뷰해 보았습니다. 연구소멤버의 열정과 창의적인 연구활동에 집중하여 질문을 하였고 이에 교수님께서 응답하는 형태로 진행하였으며 창의적인 연구활동과 산학과제 수행에 강점이 있는 인공지능연구실로 도약하기 위한 연구실 활동에 대하여 정리해 봅니다.

이민식교수님은 서울대학교에서 전자공학 박사학위를 취득하신 후, 2014년 서울대학교 융합과학기술대학원 BK조교수를 역임하였으며, 2015년 이후 현재까지 한양대학교 ERICA전자공학부 교수로 재직하고 계십니다. 

Q1-현재 진행중인 연구(산학)과제 소개를 부탁드립니다.

ERICA 인공지능융합센터와 전략적 제휴 관계인 모션제어 및 AI기반 공장자동화 분야의 강소회사인 ㈜대곤코퍼레이션의 산학과제인 ‘불량검출 문제에서의 데이터 부족 문제를 완화하는 자기지도학습에 대한 연구’를 지원하고 있습니다. ㈜대곤코퍼레이션에서 수행하고 있는 다양한 사업 영역 중 인공지능 및 컴퓨터비전을 바탕으로 다양한 불량검출 솔루션을 제공하는 것도 포함하고 있는데 이를 위해 다양한 데이터를 수집하고 라벨링 하는 일에 큰 비용과 노력이 들어갑니다. 특히 산업문제의 고질적인 문제인 데이터 부족현상을 효과적으로 해결하기 위해 자기지도 학습방법에 대한 연구과제를 인공지능 연구실과 ㈜대곤코퍼레이션이 공동으로 해결하는 형태로 협력하고 있습니다

Q2-그렇다면 현재 진행중인 연구(산학)과제의 예상 성과에 대한 의견 부탁드립니다.

최종적으로는 자기지도 학습법을 통해서 이미지 데이터에 대한 보다 적은 레이블로도 충분한 인공지능 학습을 가능하게 하는 것이 이번 산학과제의 주된 목표입니다. 이렇게 연구된 자기지도 학습법은 불량검출 문제 뿐만 아니라 다양한 산업계의 문제에 있어서 데이터 부족 문제를 해결하기 위한 실마리를 제공할 뿐 만 아니라 다양한 영역에서 다양한 방법으로 응용될 수 있을 것이라 확신하고 있습니다.

Q3-연구실 멤버를 소개해 주신다면?

연구실 멤버는 저를 포함하여 총 7명으로 각각을 소개하면 다음과 같습니다.

석박통합과정 참여연구원은 총 4명으로 1) 한경민 연구원의 연구주제는 Self-supervised learning, 2) 김소라 연구원의 연구주제는 Image generation, 3) 윤지환 연구원의 연구주제는 Nonrigid 3D reconstruction, 4) 변성훈 연구원의 연구주제는 Image generation 입니다. 석사과정은 총 2명으로 1) 노창호 연구원의 연구주제는 Nonrigid 3D reconstruction, 2) 김동주 연구원의 연구 주제는 Active learning 입니다.

Q4-효과적인 연구실 운영을 위한 방향성 혹은 연구실 분위기에 대해서 소개 부탁드립니다.

저희 비전모델링연구실은 딥러닝 관련 연구를 중심으로 다양한 연구 주제를 다루며, 연구원들의 성장을 위해 노력하고 있습니다. 연구원들 모두 독립적인 연구 주제를 가지고 주도적으로 연구를 수행하고 있고, 서로의 연구 내용에 대해 적극적으로 소통하여 시너지를 낼 수 있도록 노력하고 있습니다. 또, 타 대학교의 컴퓨터비전 연구실과 협력하여 매주 공동세미나를 진행하고 있어 이를 통해 최신 연구동향을 선행적으로 밀도있게 학습하고 있습니다. 연구실 분위기가 화기애애한 편이어서 서로 편한 분위기에서 다양한 취미 등도 공유하고 있어 멤버간의 유대관계가 매우 깊은 편이라 생각합니다. 또한 연구원 본인의 역량과 활동을 최대한 감안하여 자율적인 유연한 출퇴근 제도를 운영하고 있습니다. 창의적인 분위기에서 자유롭고 주도적인 연구 환경을 추구하고 있습니다.

Q4-연구실 발전을 위하여 하고 싶은 말씀을 추가로 해 주신다면?

비전모델링 연구실(Vision Modeling Lab)은 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야를 연구하는 연구실입니다. 컴퓨터 비전은 인공지능을 기반으로 디지털 이미지나 비디오를 이해하고 해석할 수 있도록 하는 기술을 다루고 있습니다. 이러한 기술의 예로는 영상 분할, 물체 분류, 객체 탐지, 물체 추적, 3차원 복원, 이미지 생성 등이 있습니다. 시각은 매우 근본적인 정보 중 하나이기 때문에, 이에 대한 고도화되고 자동화된 인지는 무수히 많은 분야에 응용이 가능합니다. 이런 응용 분야의 예로는 의료 인공지능, 자율주행, 이상탐지, 지능형 군사기술, 로봇의 시각 인지, 영화/방송 등의 콘텐츠 산업, 인공지능 기반 교통 신호 체계, 인공지능 기반 농업 등 무궁무진한 응용 분야가 있습니다. 우리 연구실의 연구원 모두는 인공지능을 기반으로 한 컴퓨터 비전분야에서 최고의 전문가가 되기 위하여 노력하고 있습니다. 미래에 꼭 필요한 응용기술에 컴퓨터 비전분야 최고 전문가가 되어 개인의 비전을 실현하길 기대합니다.

인터뷰과정을 통해 이민식교수님의 컴퓨터비전 전문분야에 대한 열정과 연구에 대한 의지를 확인할 수 있었으며 참여 연구원과 연구성과에 대한 성공을 기원하며 인터뷰를 마칩니다.

(작성) 산학협력중점교수 안병룡