이번 뉴스레터의 연구실 소개는 김영훈교수편으로 인터뷰를 통하여 연구실에서 추구하는 운영방향과 연구 분위기를 생생하게 리뷰해 보았습니다. 김영훈교수님은

서울대학교 전기·정보공학과에서 박사학위를 받으신 후, 현 한양대ERICA 인공지능학과 교수로 부임하셨습니다. 현재 산업통상자원부와 중소벤처기업부 등에서 많은 AI융합 연구개발과제를 수행하고 있습니다. AI융합으로 미래를 열어가는 김영훈교수 연구실이 창의적인 연구실로 거듭나기 위한 도전적인 활동에 대하여 알아보겠습니다.

Q1. 현재 진행 중인 산학 과제에 대한 소개 부탁드립니다.

현재 저희 연구실에서는 두 가지 주요 산학 협력 과제를 활발히 진행하고 있습니다. 먼저, "전략기술형(글로벌수요연계형) 인공지능 데이터분석 및 모니터링 시스템 기반 휴먼케어 솔루션" 과제는 고령화 사회에 필요한 맞춤형 휴먼케어 서비스를 개발하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이 과제는 한국산업기술진흥원에서 주관하는'전략기술형 국제공동기술개발사업'의 일환으로, 해외 우수 연구개발 기관과의 협력을 통해 첨단 기술을 확보하는 것이 사업의 목적입니다. 저희 연구실은 이러한 사업 목표에 발맞춰, 고령화 사회의 주요 과제인 맞춤형 건강 관리 및 생활 지원에 인공지능 기술을 접목하여 혁신적인 휴먼케어 솔루션을 개발하고자 합니다. 두 번째로 진행 중인 과제는 중소벤처기업부의 중소기업기술개발 지원사업TIPS(Tech Incubator Program for Startup) 과제인"2D/3D Hybrid Virtual Try-on 엔진 개발을 통한, 글로벌 가상피팅 커뮤니티 플랫폼 구축"입니다6. TIPS는 중소벤처기업부가 선정한 운영사가 민간의 전문성과 역량을 활용하여 창업기업을 발굴하고 정부가 기술개발(R&D) 및 창업사업화 자금 등을 연계 지원하는 대표적인 창업 지원 프로그램입니다6. 저희 연구실은 이TIPS 과제를 통해2D 가상 피팅룸을 기반으로 한 새로운 형태의 커뮤니티 기반 패션 쇼핑 플랫폼을 세계 최초로 구축하고, 이를 스타일박스를 통해 상용화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 플랫폼은 단순한 가상 피팅 기능을 넘어, 사용자 간의 소통과 정보 공유를 촉진하여 더욱 풍부하고 즐거운 쇼핑 경험을 제공할 것으로 기대됩니다.

[김영훈교수 인공지능연구실 연구원소개]

Q2. 인공지능 연구실 멤버를 소개해 주신다면?

우리 연구실에는 뛰어난 연구 역량을 갖춘 여러 박사과정 학생들이 활발하게 연구를 수행하고 있습니다. 그중에서도 주목할 만한 연구성과를 낸 연구원들을 소개해 드리겠습니다.

이재영: 이미지 생성 모델을 연구하고 있으며, 패션사진의‘좋아요’ 데이터를 활용한 인스타그램 사용자 임베딩, 이미지 컨텍스트가 포즈 추정 성능에 미치는 영향 분석, 그리고 의료 영상의 장기 분할을 위한 최소한의 라벨링 기법 등을 다룬 연구를 발표했습니다. 최근에는 가상 피팅 기술을 고도화하기 위한"MT-VTON: Multilevel Transformation-Based Virtual Try-On for Enhancing Realism of Clothing" 연구를 진행하고 있습니다.

이문현: 이미지 및 비디오 생성 모델의 이상점 수정에 관한 연구를 수행 중입니다. 특히, 텍스트 기반3D 모델 생성에서 복합적 속성 프롬프트 조합을 최적화하는 연구와 의료 영상에서 그라운드 트루스 없이 상호작용적으로 세그멘테이션을 수행하는"Pixel Diffuser" 모델을 발표하며 주목받고 있습니다.

지준영: 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 향상시키는 연구를 진행하고 있습니다. in-context learning, RAG(Retrieval-Augmented Generation), CoT(Chain-of-Thought) 추론 등 다양한 기법을 탐색하며, 설문 데이터의 결측치를 보완하기 위한"Predicting Missing Values in Survey Data Using Prompt Engineering for Addressing Item Non-Response" 연구를 발표했습니다.

윤승한: 의료 영상에서의 세그멘테이션 기술을 연구하며, 전이 학습을 이용한 근육량 추정 모델을 개발했습니다. 특히, "Accelerated Muscle Mass Estimation from CT Images through Transfer Learning" 연구를 통해 의료AI 분야에서 실질적인 성과를 창출하고 있습니다.

이처럼 우리 연구실은 다양한 분야에서 인공지능의 발전을 선도하는 연구를 수행하고 있으며, 각 연구원들이 각자의 전문성을 살려 의미 있는 성과를 내고 있습니다.

[인공지능연구실의 활발한 소통과 활동]

Q3. 효과적인 연구성과를 위한 연구실 분위기 및 연구 방법이 있다면?

우리 연구실은 연구원들에게 주제 선정의 자율성을 최대한 보장하는 것이 특징입니다. 예를 들어, 대규모 언어 모델(LLM) 연구를 수행하는 경우, in-context learning이나PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning) 등의 연구 방향만 제시하고, 세부적인 연구 주제와 문제 설정은 연구원들이 스스로 탐색할 수 있도록 합니다. 이와 같은 방식은 연구원들의 창의성과 독립성을 증진하는 데 큰 도움이 됩니다.

연구실 운영 방식도 자유로운 편입니다. 연구 활동 외적인 부분에서는 지도교수가 간섭하지 않으며, 연구원들이 자율적으로 연구실 생활을 꾸려갑니다. 다만, 랩장이 솔선수범하여 출퇴근 시간을 관리하고, 연구실 청결 유지에 대한 잔소리는 가끔 하기도 합니다.

별도의 노하우라기보다는, 연구실 멤버들이 매우 성실하고 적극적으로 연구와 과제 수행, 그리고 연구 제안서 작업에 참여하는 것이 연구 성과의 비결입니다. 그럼에도 불구하고 연구실 분위기는 수직적인 위계질서 없이 서로를 존중하는 협력적인 환경을 유지하고 있습니다.

Q4. 2025년 인공지능 연구실 발전을 위한 제언이 있다면?

현재 인공지능 기술의 발전 속도는 그야말로 급격합니다. 최신 기술을 따라잡기만 해도 방대한 학습이 요구되기 때문에, 연구원들에게는 선택과 집중이 무엇보다 중요합니다. 단순히 최신 트렌드를 좇기보다는, 연구실이 강점을 가질 수 있는 특정 분야를 전략적으로 선정하고 심도 있는 연구를 지속하는 것이 필요합니다.

AI융합연구센터에서도 지나치게 광범위한 목표를 설정하기보다는, 연구실의 특성과 강점을 고려하여 특성화된 방향성을 제시해 주신다면 보다 현실적이고 실질적인 연구 성과를 도출할 수 있을 것이라 생각합니다. 앞으로도 연구실이 지속적으로 발전할 수 있도록 연구 환경 조성 및 지원이 이루어지기를 기대합니다.

이상으로 인터뷰에 응해주신 김영훈교수님께 감사드리며, 자율성을 중심으로 연구원이 스스로 탐색하고 이를 통해 창의성과 독립성을 증진하는 데 집중하여 큰 성과를 창출하고 있는 인공지능연구실이 우수한 연구성과를 바탕으로 더욱 큰 성장하시길 기원하겠습니다.

(작성편집 : AI융합연구소 산학협력중점교수 안병룡)