서울대 전병곤 교수팀, 구글 10월 연구상 수상
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서울대학교 컴퓨터공학부 전병곤 교수 연구팀은 인공지능(AI) 시스템 연구로 '10월 구글 연구상(Google Research Award)'을 수상했다고 23일 밝혔다.
전병곤 교수 연구진은 수상과 더불어 3만달러 상당의 연구 기금도 구글에서 지원받는다.
이번 수상의 바탕이 된 기초 연구는 인공지능 시스템의 성능과 사용성을 높이기 위한 연구다.
연구진은 이번 연구상 수상 및 구글과의 기술 교류를 발판삼아 연구 내용을 더 고도화해 새로운 시스템을 개발할 예정이다.
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(지디넷코리아=방은주 기자)서울대학교 컴퓨터공학부 전병곤 교수 연구팀은 인공지능(AI) 시스템 연구로 '10월 구글 연구상(Google Research Award)’을 수상했다고 23일 밝혔다. 스탠포드 대학교에서 시작한 구글(Google)은 세계 많은 연구 그룹 중 뛰어난 연구를 수행하는 팀을 선정, 상을 주고 있다.전병곤 교수 연구진은 수상과 더불어 3만달러 상당의 연구 기금도 구글에서 지원받는다.
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 시스템 역할이 중요하다.
그러나 인공지능 시스템에서 모델을 쉽게 표현하는 것과 빠르게 학습시키는 것은 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 시스템은 고정된 구조의 인공신경망 모델을 빠르게 학습시킬 수 있지만 다양한 구조의 모델을 쉽게 표현하기는 어렵다.
반대로 명령형(imperative, 연산을 즉시 실행하는 방법) 시스템은 다양한 인공신경망 모델을 쉽게 만들 수는 있지만 이를 학습시키는 데 시간이 오래 걸린다.
전병곤 교수 연구팀은 지난 2017년부터 양쪽 시스템의 장점을 합치는 연구를 해 왔다. 이 연구는 아마존(Amazon), 삼성전자 등 글로벌 기업 지원 속에 진행됐고, 지난해에는 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 더 고도화해 새로운 시스템을 개발할 예정이다.
방은주 기자(ejbang@zdnet.co.kr)
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