Q. 간단한 자기소개 부탁드립니다.
안녕하세요. 메이아이 AI chapter(AIC)에서 AI Researcher로 일하고 있는 박지승이라고 합니다. 저는 산업공학과에서 데이터 분석 및 관리 수업을 들었고 자연스럽게 머신러닝/딥러닝 분야에 관심이 생겨 인공지능 리서처로 일을 시작하게 되었습니다. 주로 회사가 직면하는 문제들을 인공지능/ 딥러닝 관점에서 해결하는 연구를 하고 있습니다.
Q. 메이아이에서 AI Researcher는 어떤 업무를 하나요?
매쉬에서 해결하고자 하는 문제를 파악하고 정의합니다. 문제를 정의한 후, 현재 인공지능에서 관련된 task/domain이 있는 지 조사하고, 관련 논문을 읽고 모델을 선택 및 구현합니다. 그 후 제품 환경에 맞게 모델을 변형, 튜닝시키는 작업을 하고 있습니다.
Q. AIC는 어떤 팀이고, 어떻게 프로젝트를 진행하는 지 궁금합니다.
AIC는 매쉬의 가장 기본적이면서도 핵심적인 부분인 영상 처리 인공지능을 개발하는 팀입니다. 기존의 인공지능 모델을 개선하기도 하고, 새로운 기능을 개발하기도 하고요. 일반적으로 메이아이 내 Client Silo(CLS) 또는 Product Silo(PDS)팀에서 분기마다 현재 버전의 매쉬에서 가장 해결되어야 하는 문제가 무엇인지 정리를 한 후, 그중에서 우선순위를 정하여 연구를 하는 방식으로 프로젝트를 진행합니다.
이때 다양한 task들 중 각자 잘할 수 있거나, 해 보고 싶은 task를 선택해서 진행하게 됩니다. 물론 task를 각자 진행한다고 해서, 서로 간의 교류 및 협업이 없는 것은 절대 아니에요. 인공지능은 분야가 굉장히 다양하기 때문에, AIC 팀 구성원마다 연구하고, 공부하는 논문도 분야가 모두 다릅니다. 따라서 AIC 내에서는 주로 ‘내가 연구하는 분야에서는 최근 이러한 방식의 기술을 쓰더라~’ 또는 ‘이렇게 한 번 써보는 건 어때요?’라는 방식으로 교류가 이루어지고 있습니다 .
Q. AIC 만의 특별한 문화가 있다고 들었어요.
매주 1회의 세미나를 진행하고 있습니다. 팀 구성원들이 순서대로 발제자가 되어 최근에 읽은 논문이나, 인공지능 또는 영상 처리 관련 수학적 지식들을 공유하는 시간입니다. 또한 세미나 이외에도 최신 논문이나, 흥미로워 보이는 논문들을 간단히 읽고 슬랙 채널을 통해 정보를 공유하고 있습니다. 인공지능 관련 논문은 하루에도 몇 십 편이 나올 만큼 트렌드가 매우 빨리 변하고 있기 때문에 정보를 공유하는 문화가 트렌드 또는 흐름을 따라가는 데 절대적으로 도움이 되는 것 같아요.
Q. 지승님이 진행한 세미나 주제 또는 흥미로웠던 세미나의 주제를 소개해 주세요.
개인마다 선정하는 주제는 매우 다양한 편인데요. 발제자로서 저는 인공지능에서 한 특정 task가 어떠한 흐름으로 연구가 진행되어 왔는지 논문들을 정리했었어요. 이를 survey라고도 부르는데, 본 세미나를 통해서 팀원들과 해당 task의 흐름과 트렌드를 쉽게 이해할 수 있는 기회가 되었습니다.
흥미로웠던 주제는 신호 처리 관련된 정보였는데요. 영상 처리를 위해 필수적인 신호 처리와 관련된 배경지식, 수학적 지식이 혼자서 이해하기에는 어려운 부분이 많았음에도 세미나를 통해 자세하게 들을 수 있어 매우 도움이 되었습니다.
Q. 진행했던 프로젝트 중 인상 깊은 프로젝트가 있나요?
현재까지도 진행 중인 프로젝트이기도 하고 장기간 진행할 사람-사물 인터랙션(Human-Object Interaction, 이하 HOI) 기술입니다. 체류 기반의 관심도를 측정하는 것을 넘어서 구체적으로 어떠한 체험을 했는지에 대해서 파악하고 싶다는 니즈가 있어요. 예를 들어 '매대 물건을 만져(touch) 보았나?' 또는 '침대에 직접 누워 보았나?', 등의 니즈 일 것 같은데요. 사실 이러한 니즈에 접근할 수 있는 분야가 행동 인식, 비디오 언더스탠딩, 그리고 사람과 물체 간 상호작용 탐지 등 매우 다양하게 접근할 수 있어요.
문제는 하나이더라도 해결할 수 있는 방법은 여러 가지일 수 있어요. 현재는 다양한 방법 중 하나인 HOI 기술로 문제를 해결하기 위해 진행하고 있고요. 갈 길이 멀지만 매쉬에 해당 기능이 추가된다면 행동 기반으로 분석할 수 있는 부분이 확장된다고 생각합니다.
Q. AI Researcher로서, 메이아이는 어떤 회사인가요?
저는 컴퓨터 비전 기술을 직접 제품에 도입할 수 있는 회사가 많지 않다고 생각합니다. 메이아이는 컴퓨터 비전 기술을 제품에 도입했고 본 기술이 매쉬의 근간이잖아요. 이 점이 매우 매력적이라 생각하고, 제품에 인공지능 기술이 적용된다는 점에 대해서도 책임감을 느끼면서 연구할 수 있습니다.
메이아이에서는 'accuracy 90% 이상 무조건 달성해!'식으로 목표를 설정하지 않고, 특정 기술 알파테스트 진행과 같이 러프하게 목표를 설정하고 있습니다. AI researcher라면 공감하겠지만, 아무리 열심히 연구를 한다고 해도 현재 인공지능 기술의 한계 또는 데이터의 문제 등 다양한 이유로 인해 연구가 성공으로 이어지지 못하는 경우가 있을 수 있잖아요. 저에게는 목표 정량화보다는 자발적인 연구 활성화 환경이 가장 큰 동기부여가 되고 있습니다. AIC팀 구성원 모두가 인공지능 연구를 하는 분들이기 때문에 서로 간의 소통도 좋은 연구 환경을 만드는 데 큰 역할을 합니다.
Q. 메이아이에서 꼭 이루고 싶은 일이 있다면?
내가 만든 모델이 매쉬에 적용하는 것이 1차 목표고요, 2차 목표로는 리서처로서 논문을 발표하고 싶습니다. 제품에도 적용하고 우리의 기술들을 논문으로 발표하면 정말 좋지 않을까요?
Q. 메이아이 AI Researcher로서 이것 만큼은 기대할 수 있다?
할 수 있는 것이 정말 무궁무진합니다. 연구할 것들이 너무나 넘쳐 나요! 스스로 문제를 정의하고 연구할 수 있는 자유로운 연구 환경을 기대할 수 있습니다. 혼자 공부하는 것과 다른 점이 무엇이냐고 할 수 있겠지만 완전히 다르죠. 특정 task를 설정한 후, 문제를 정의하고 문제 해결을 위한 효율적인 학습 방식을 스스로 결정할 수 있습니다. 다른 팀원들의 도움을 받으며 함께 연구하는 과정에서 자연스럽게 열정이 생기고, 동기가 부여되기도 하며, 개인적으로 엄청난 성장을 할 수 있다고 생각합니다.
Q. 새로운 히치하이커에게 기대하는 것이 있다면?
논문 읽는 것도 좋아하고 관심 있는 분야에서 활발히 지식을 공유할 수 있는 분을 기다리고 있습니다. mAsh에 적용된 기술들을 연구하셨던 분이면 좋겠지만, 그렇지 않더라도 인공지능에서의 특정 분야에 깊은 지식을 보유한 분이라면 좋겠습니다. ‘나는 object detection/ tracking 등을 해본 적이 없는데...’ 라기보다는 ‘나는 인공지능에서 특정 task에 대해서 연구했었고, 어떤 문제점들을 이러한 방식으로 해결해서 좋은 결과를 냈다'가 확실한 분이면 더욱 좋을 것 같아요. 각 분야의 맥락이 연결되어 있기 때문에 서로의 지식이 활용될 수 있을 것이라고 생각합니다.
