12월의 첫날,

겨울이라고 믿기지 않을 만큼 따뜻한 오후에 한양대학교ERICA 학연산클러스터 6층에 위치한 이동호 교수님 연구실을 방문했다.

이동호 교수님은 현재 소프트웨어융합대학 학장으로서 소속대학 교수님들의 연구와 교육활동을 지원하면서 DB&AI 연구실을 통해 활발한 연구와 교육 활동을 펼치고 계시며, 산학협력 인재양성과 산학연구에도 큰 관심을 가지고 계신다.

[산학교수] 학장님, 바쁘실텐데 이렇게 시간을 내주셔서 감사합니다. 우리 HAI멤버십 회원사 들을 위해서 교수님 소개를 부탁합니다.

[이동호 학장]안녕하세요. 저는 한양대학교 ERICA 캠퍼스 컴퓨터학부 및 인공지능학과에서 교수로 재직 중인 이동호입니다. 2001년 서울대학교 전기컴퓨터공학부에서 컴퓨터공학으로 박사학위를 취득하였고, 이후에는 삼성전자 CTO전략실 SW센터에서 리눅스 기반의 고성능 홈서버를 연구하고 개발하는 업무를 진행했습니다. 2004년 3월부터 현재까지 한양대학교 ERIAC캠퍼스에서 교수로서 교육 및 연구 활동을 진행하고 있습니다.

한양대학교 부임이후 2014년부터 2016년까지는 공학대학교 컴퓨터공학과 학과장 업무를 담당했습니다. 그리고 2018년부터 2022년까지는 소프트웨어융합원 원장으로서 전교생 대상 소프트웨어 교육을 기획하고 운영하는 책임을 맡았습니다. 더불어, 2019년부터는 SW중심대학사업단 단장으로 SW전공자 교육과 비전공 대상 SW융합교육 및 전교생 대상 SW기초교육, 그리고 인근 안산시와 광명시 대상 청소년 및 일반인을 위한 SW교육을 기획하고 운영하는 일을 해오고 있습니다. 2023년 1월부터는 소프트웨어융합대학 학장으로 소속 대학 교수님들의 연구와 교육을 지원하고 관련 업무를 책임지는 역할을 수행하고 있습니다.

이외에도 2005년부터 한국과학기술정보연구원 자문위원을 시작으로 2009년부터 2010년까지는 국방기술품질원 전문위원으로 활동하였고 이외에도 현재까지 다양한 정부기관 및 산업체의 자문위원으로 활동하고 있습니다. 학회활동에도 일부 참여하고 있습니다. 한국정보과학회에서는 이사 및 논문지 편집 위원 등을 역임하였으며, 데이터베이스소사이어티에서도 이사로 활동하였습니다. 뿐만 아니라 2022년에는 Korean DataBase Conference 프로그램위원장 역할을 수행하기도 했습니다.

제 연구 관심분야는 빅데이터 처리 및 분석과 딥러닝 기반 자연어 처리 기술을 바탕으로 개인 민감정보를 자동으로 인식하고 비식별화는 연구, 그리고 사람이 많은 포함된 이미지나 비디오에서 특정 인물을 비식별화하는 비전 기술을 연구하고 있습니다. 이외에는 최근 생성형 AI기술을 디지컬 헬스케어 서비스에 활용하는 연구도 진행하고 있습니다. 이러한 분야에서의 다양한 연구와 경험을 토대로 학생들에게 깊이 있는 지식과 실무적인 역량을 전달하고자 노력하고 있습니다. 더불어, 미래의 기술과 산업에 기여하기 위해 끊임없이 연구와 개발에 참여하고 있으며, 학문의 발전과 학생들의 성장에 애쓰고 있습니다.

[산학교수] 지금 진행 중인 산학과제에 대해 소개해 주세요

[이동호 학장] 현재 두 개 정도의 산학연구과제를 진행하고 있습니다. A사와는 최신 능동 학습(Activie Learning)기술을 이용하여 모든 AI서비스의 근본이 되는 정답 데이터, 즉 학습데이터를 효과적으로 생산하는 연구를 진행하고 있습니다. 거의 모든 AI 서비스를 위해서는 학습을 위한 정답 데이터를 태깅(Tagging)하는 작업이 필요합니다. 기존에는 이 태깅 작업을 많은 부분 사람들의 수작업(Annotation)에 의존했지만 최근에는 능동 학습 기술을 활용하여 자동으로 생성하려는 연구를 진행하고 있습니다. 우리 연구실에서는 보다 빠르고 획기적인 태깅 작업을 위해서 최신 능동 학술 기법을 활용한 Dynamic Annotation 기술을 개발하고 있습니다.

두 번째 과제는 헬스케어 서비스를 제공하는 B사와 함께 환자의 증상을 통해서 질병을 예측하는 AI닥터를 개발하고 있습니다. 환자가 병원을 방문하여 의사에게 자신의 증상을 설명하면 의사는 연관된 증상을 추가적으로 물어보면서 문진 과정을 진행합니다. 이런 과정을 통하여 최종적으로 의심되는 질병을 예측하고 관련 약을 처방하게 됩니다. 이러한 점진적인 문진 과정과 이를 통해서 가장 가능성이 높은 질병을 예측해주는 작업을 해 줄 수 있는 AI를 개발한다고 보시면 됩니다. 이 연구의 결과는 최근 저명한 국제학술대회인 2023 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine에 발표되기도 했습니다. 아직, 서비스는 정식 오픈되지는 않았지만 조만간 정식으로 오픈될 예정입니다.

이외에도 그 동안 ETRI, LG전자, 롯데정보통신, 다우기술, 지란지교소프트 등 다양한 국책연구소와 대기업, 중소기업 등과 협력 연구를 진행해 왔으며 앞으로도 한양대학교의 학풍인 실용연구를 지향하기 위해서 다양한 회사들과 협업을 진행해 나갈 예정입니다.

[산학교수] 앞으로 다른 산학과제를 진행하신다면 어떤 분야에 관심이 있으신지요?

[이동호 학장] 제가 이끌고 있는 한양대학교 DB&AI 연구실은 빅데이터 처리, 분석, 예측 그리고 인공지능과 관련된 연구라면 어떤 종류의 산학연구도 진행할 준비가 되어 있습니다. 빅데이터 처리 및 예측 연구는 기본이고 최신의 AI기술을 활용하여 자연어나 이미지, 비디오, 오디오를 분석하고 예측하고 서비스하는 연구라면 어떤 연구도 가능할 것 같습니다. 저는 기본적으로 우리 대학원 학생들에게 어떤 연구를 강요하지 않습니다. 자신들이 하고 싶은 연구를 자유롭게 찾도록 권장을 하는 편인데 그러다보면 학생들의 관심 영역들이 참 다양해서 자연스럽게 다양한 분야를 연구하게 되었습니다. 그래서 이미지나 비디오와 관련된 연구도 오래전부터 많이 수행해 왔습니다.

[산학교수] 교수님과 함께 산학과제(연구)를 수행하고 싶은 기업이 있다면 어떤 조건들이 필요할까요?

[이동호 학장] 특별한 조건은 없습니다. 다만, 관련된 데이터를 확보하고 이를 활용할 수 있게 해 줄 수 있는 기업이라면 더 좋을 것 같습니다. 과거 대기업과 산학연구를 많이 진행을 했는데 처음에는 업체에서 보유하고 있는 데이터를 적극 제공을 해 주시겠다고 했는데 막상 프로젝트를 진행하다 보면 외부 유출이 안된다는 이유로 데이터 자체를 저희가 새롭게 만들어야 하는 경우가 많았습니다. 최신 머신러닝이나 딥러닝 알고리즘들은 거의 모두 오픈되어 있어서 오히려 최신 알고리즘을 활용하는 것은 어렵지 않은데 데이터는 자산이라는 인식이 강해지면서 오픈을 꺼리는 경향이 많아서 오히려 데이터를 확보하는 것이 더 어렵습니다. 물론, 오픈이 안되는 데이터인 경우에도 저희가 여러 방법을 통해서 자체 수집 및 생성해서 연구를 진행할 수는 있는데, 가능하다면 보유하고 계신 데이터를 활용할 수 있도록 해주신다면 산학프로젝트 진행 속도가 훨씬 빠르고 연구개발의 결과물도 훨씬 좋을 것입니다.

[산학교수] 마지막으로, 연구실 소개를 부탁합니다.

[이동호 학장] 앞선 설명을 통해서 대충 저희 연구실의 연구주제를 설명한 듯 싶습니다. 저희 DB&AI 연구실은 데이터베이스를 기반으로 빅데이터 처리 및 분석, 예측과 관련된 다양한 연구와 최신의 딥러닝 기반의 인공지능 기술을 활용한 다양한 연구(자연어 처리, 비전 기술)들을 진행하고 있습니다.

최신의 머신러닝과 딥러닝 기술을 활용하여 다양한 빅데이터를 분석하고 특정 목적에 맞는 예측 모델을 개발하거나 최적화하는 방법을 연구합니다. 또한, 최신 생성형 AI기술을 활용한 다양한 서비스 개발 연구도 진행하고 있습니다. 앞서 말씀드린 환자의 증상 정보를 바탕으로 질병을 예측하는 AI닥터 연구나 사람이 많이 포함된 이미지나 비디오에서 사람의 수를 예측(crowd counting)하거나 특정한 사람의 얼굴 이미지를 비식별화하는 등의 비전 처리 기술도 연구하고 있습니다.

2004년 3월 연구실을 오픈한 이래로 현재까지 박사 8명, 석사 26명이 졸업을 했으며 박사 졸업생들은 서울과학기술대학, 경상국립대학, 강남대학교, 백석대학교 등의 대학이나 국립암센터, SK하이닉스와 같은 대기업에 근무하고 있으며 석사들도 대부분 국내 대기업이나 중소기업 등에 근무를 하고 있습니다. 현재는 박사과정 4명, 석사과정 4명 이외에도 다수의 학부연구원들이 연구실의 불을 밝히며 열심히 연구를 하고 있습니다.