서울대 전병곤 교수팀, 세계가 인정한 AI 시스템 연구로 ‘구글 리서치 어워드’ 수상

올해 10월 수상 발표, 3만 달러(USD) 연구 기금 지원
인공지능 시스템 성능과 사용성 높이는 연구 성과 인정

2020-11-23 17:00
  • 왼쪽부터 구윤모 석사과정, 정은지 박사과정, 전병곤 서울대 컴퓨터공학부 교수, 김태범 석사과정

    왼쪽부터 구윤모 석사과정, 정은지 박사과정, 전병곤 서울대 컴퓨터공학부 교수, 김태범 석사과정

서울--(뉴스와이어) 2020년 11월 23일 -- 서울대학교 컴퓨터공학부 전병곤 교수 연구진이 인공지능(AI) 시스템 연구에 대해 10월 ‘구글 연구상(Google Research Award)’을 수상했다. 스탠퍼드 대학교에서 시작된 구글(Google)은 학계와의 기술적 교류를 매우 중요하게 여겨 전 세계의 많은 연구 그룹 가운데 뛰어난 연구를 수행하는 팀을 선정, 상을 수여하고 있다.

전병곤 교수 연구진은 이번 수상과 더불어 3만 달러(USD) 상당의 연구 기금을 구글로부터 지원받게 된다.

이번 수상의 바탕이 된 기초 연구는 인공지능 시스템의 성능과 사용성을 높이기 위한 연구다. 최근 인공지능 기술이 매우 빠르게 발전하면서 영상처리, 음성처리 등 많은 분야에서 인간에 필적하는 성능을 보여주고 있다. 이러한 발전에는 인공신경망 모델을 쉽고 빠르게 학습시키는 인공지능 시스템의 역할이 매우 중요하다.

그러나 인공지능 시스템에서 모델을 쉽게 표현하는 것과 빠르게 학습시키는 것은 서로 상충 관계에 있다. 인공신경망 모델의 수학 연산을 실행하는 방법은 크게 두 가지로 나뉘는데, 첫 번째인 심볼릭 그래프(symbolic graph, 연산을 기호화한 그래프를 생성하고 실행하는 방법) 기반 시스템의 경우 고정된 구조의 인공신경망 모델을 빠르게 학습시킬 수는 있지만, 다양한 구조의 모델을 쉽게 표현하기는 어렵다. 반대로 명령형(imperative, 연산을 즉시 실행하는 방법) 시스템에서는 다양한 인공신경망 모델을 쉽게 만들 수는 있지만 이를 학습시키는 데는 시간이 더 오래 걸린다.

전병곤 교수 연구진은 2017년부터 양쪽 시스템의 장점을 합치는 연구를 해 왔다. 해당 연구는 아마존(Amazon), 삼성전자 등의 글로벌 기업의 지원 속에 진행됐으며 2019년에는 인공지능 연구를 쉽게 수행할 수 있으면서도 실험에 걸리는 시간을 획기적으로 단축할 수 있는 ‘야누스(Janus)’라는 시스템을 개발하기도 했다. 연구진은 이번 연구상 수상 및 구글과의 기술 교류를 발판삼아 연구 내용을 더욱 고도화해 새로운 시스템을 개발할 예정이다.

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