▶ 교수님 소개 부탁드립니다.

   안녕하세요, 2021년 봄학기부터 성균관대학교 전자전기공학부 조교수로 재직 중인 박은병 입니다. 저는 서울대학교 컴퓨터공학부 이재진 교수님의 지도로 석사과정을 마쳤으며, University of North Carolina at Chapel Hill (UNC Chapel Hill) 에서 Alex Berg 교수님 지도아래 메타러닝 (Meta-learning) 관련된 연구 주제로 박사학위를 받았습니다. 박사 졸업 후에는 약 1년간 자율주행차 스타트업인 누로 (Nuro.ai)에서 연구원으로 근무하였으며, 후에 짧게 Microsoft에 다니다가 성균관대로 자리를 옮기게 되었습니다.

▶ 주요 연구 분야에 대한 소개 부탁드립니다.

   머신러닝과 컴퓨터 비전이 주 연구 분야입니다. 박사과정 동안에는 메타러닝을 통하여 데이터가 적은 환경에서 어떻게 좋은 머신러닝 모델을 만들어 낼 것인지, 그리고 온라인 러닝 상황에서 어떻게 하면 빠르게 모델을 학습시킬 수 있을지에 대한 연구를 진행하였습니다. 졸업 후에는 자율주행 환경에서 강화학습을 통하여 주변의 여러 상황에 전략전인 결정을 할 수 있는 멀티 에이전트 학습에 관하여 연구하였습니다. 현재 진행하고 있는 연구는 크게 저 차원 데이터 상에서의 딥러닝 학습에 관한 연구, 새로운 심층신경망 구조에 관한 연구, 그리고 컴퓨터 비전 응용인 이미지 생성 및 자율주행 응용에 관한 연구 등이 있습니다.

▶ 교수로 부임하시기 전 다양한 글로벌 IT기업에서 연구활동을 하셨습니다. 특별히 느끼신 점이 있다면 말씀해 주세요.

   박사과정부터 그리고 졸업 후까지 다양한 IT기업에서 연구를 할 기회를 가질 수 있었습니다. 박사과정 중에는 여름방학 및 학기 중에 연구인턴을 통하여 다양한 기업에서 연구 경험을 가지려고 노력 했습니다. 이를 통해 전세계 여러 나라에서 온 다양한 선배 및 동료 연구자들을 만날 기회를 가질 수 있게 되었고, 이런 경험들이 학문적으로나 그리고 인간적으로 저를 많이 성장시켰다고 생각합니다.

   여러 글로벌 IT회사를 경험하면서 학교와는 달리 다양한 백그라운드를 가진 엔지니어들과의 협력이 중요하다는 것을 배웠습니다. 회사에서는 상대적으로 규모가 큰 연구나 프로젝트를 진행하기 때문에 혼자서 할 수 있는 것은 매우 적으며 상호간의 협력을 통해 큰 시너지를 낼 수 있었습니다. 이전까지만 해도 혼자 연구하는 것으로 충분하며, 필요한 것이 있으면 내가 스스로 찾아서 하면 된다고 생각했는데, 그럴 수 없다는 것을 깨달았습니다. 

   또한, 다양한 동료 연구자들과의 교류가 의사소통적인 측면에서 많이 도움이 된 것 같습니다. 아무래도 학교에만 있다 보면 제한적인 생활 패턴 및 주변 환경에 의하여 여러 교류를 할 기회가 많지 않을 수 있는데요, 매 여름 방학 때마다 새로운 동료 연구자들을 만나고 같이 의사소통하면서 영어로 의사소통 하는 것에 대한 두려움(?)이 많이 없어진 것 같습니다. 

▶ 머신러닝은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 앞으로의 연구 방향이나 시도하고 싶은 연구가 있으신지 궁금합니다.

   자연의 물리현상을 기계학습을 통해 모델링하는 연구를 시도해보고 싶습니다. 전통적으로는 편미분방정식 등을 통해서 실제 현상을 시뮬레이션을 수행하게 되는데, 이런 분야에 기계학습이 큰 역할을 할 수 있다고 생각합니다. 또한 기존의 편미분방정식을 넘어서서 순수한 데이터와 기계학습 모델만으로 물리현상을 모델링 하는 연구도 의미가 있다고 생각합니다. 

   자율주행, 일반적으로는 로보틱스에 관한 연구도 지속적으로 진행하고자 합니다. 개인적으로는 아직도 사람과 같은 수준의 자율주행 및 로봇 제어 등은 극복해야 할 난관이 굉장히 많다고 생각합니다. 연구자로서 자신의 연구가 이렇게 직접적인 사람들의 생활에 기여할 수 있다는 것이 큰 동기 부여가 되는 것 같습니다.

▶ 수업이나 학생 지도방식 등에 있어서 교수로서의 포부가 있다면?

   수평적인 대학원 문화를 정착시키고 싶습니다. 학교에 와서 처음 학생들을 대면했을 때 들었던 생각이 학생들이 교수와의 의사소통 및 토론에 관해서 굉장히 경직되어 있다는 느낌을 많이 받았습니다. 아무래도 한국사회에서 교수와 학생의 관계의 특수성이 있기 때문이 아닐까 생각이 듭니다. 수평적인 문화가 좀 더 학생들의 자율적인 사고를 가능케 한다고 생각하고 이로써 더 좋은 연구가 나올 것이라고 믿습니다. 특히 인공지능과 같이 빠르게 변해가는 분야의 경우, 교수가 가지고 있는 지식이 빠르게 퇴화될 수 있다고 생각합니다. 교수 스스로도 끊임없이 계속 성장해야 하겠지만, 학생들이 실패에 대한 두려움 없이 끊임없이 연구를 개척할 수 있도록 환경을 만들어 주고 교수의 노하우 및 관련 전문지식이 이를 뒷받침해 줄 때 좋은 시너지가 된다고 생각합니다. 

▶ 교수님에게 영향을 미친 인물 또는 귀감으로 삼으시는 연구자가 있다면?

   제 인생에 큰 영향을 끼치신 분으로는 서울대학교에서 석사과정을 하는 당시 지도교수님 이셨던 이재진 교수님이 계십니다. 이재진 교수님을 통해 연구에 대한 열정이 무엇인지 알 수 있었습니다. 가장 먼저 출근해서 가장 늦게 퇴근하셨으며, 항상 세계 최고가 되어야 한다고 지도하셨습니다. 당시 학부 졸업을 마치고 처음으로 연구라는 것을 접해본 저에게는 힘든 순간도 많았지만, 지금 되돌아보니 당시의 경험이 지금까지 제 커리어에 큰 도움이 되었다고 생각합니다.

▶ 특별히 기억에 남는 자신의 논문을 꼽는다면?

   박사 과정 동안 제 1저자로 많은 수의 논문은 아니지만 대략 4편 정도의 논문을 출판하고 졸업을 하였는데요, 이 모든 논문의 모든 과정이 아직도 생생합니다. 그만큼 이 4편의 논문에 모두 애착이 담겨 있다고도 볼 수 있을 것 같습니다. 처음 1저자로 논문*을 출판한 것이 아마 제일 기억에 남습니다. 2015년 3월경으로 기억되는데요, 박사 1년차 2학기 즈음에 처음으로 아이디어를 도출하고 진행하는 연구에서 썩 괜찮은 실험 결과도 나와서 논문을 제출할 수 있을 것 같다고 지도교수님과 얘기를 나누었는데, 얼마 지나지 않아서 거의 동일한 아이디어 및 실험의 논문이 먼저 출판되는 바람에 관련 논문을 대폭 수정 및 보완하여 제출해야 했었습니다. 논문 리뷰 과정에서 응답을 하기 위해 여름방학 회사 인턴 중에 낮에는 인턴 업무를 하고 밤에는 리뷰 응답을 위해 추가 실험을 하는 등 열정을 담아 노력했지만, 안타깝게 선정되지 않았습니다. 후에 다른 학회에 제출해서 논문을 출판하기는 했으나 개인적으로 아쉬움이 많이 남은 논문입니다.

* 『Combining multiple sources of knowledge in deep CNNs for action recognition 』2016 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)

▶ AI 분야로 진학하려는 후배들을 위한 조언 부탁드립니다.

   어느 분야를 선택하든 해당 분야에 흥미와 열정이 있는지 깊게 생각해 볼 것을 권해드립니다. 단순히 취업이 잘 되니 AI분야를 선택하는 것은 말리고 싶습니다. 유망한 분야라고 알려진 만큼 그만큼의 경쟁이 불가피하다고 생각되구요, 이런 경쟁을 즐기면서 유의미한 목표를 달성할 수 있으려면 해당 분야에 대한 열정이 있어야 한다고 생각합니다.

그리고 제가 좋아하고 또 그렇다고 믿고 있는 문구를 인용합니다.

“I was an ordinary person who studied hard. There are no miracle people. It happens they get interested in this thing and they learn all this stuff, but they’re just people.” ― Richard Feynman

   이 세상에 특별한 재능을 가지고 태어나는 사람은 없다고 생각합니다. 하고 싶은 일을 발견하고, 또 그것에 열정을 다해 전진하다 보면 그 분야의 뛰어난 전문가가 누구나 될 수 있다고 생각합니다. 

▶ 앞으로 계획이 있다면 말씀해 주세요.

   개인적으로 새로운 분야에 도전하는 것을 좋아합니다. 박사를 시작하면서 석사과정까지 했던 연구와는 전혀 다른 연구 분야에 뛰어들었었는데, 굉장히 힘들었지만 그 과정에서 얻은 즐거움이 더 컸던 것 같습니다. 배우는 것을 좋아하고, 항상 새로운 분야에 도전할 때의 쾌감을 즐기는 것 같습니다. 갈수록 학문간의 경계가 모호해지고 있고, 특히 인공지능은 많은 분야에 적용이 가능한 학문이므로, 끊임없이 세상에 이로운 연구를 찾아내고 수행하고자 합니다. 

   최대한 제가 생각하기에 의미 있는 연구를 수행해 왔지만, 결과적으로 아직 부족한 점이 많은 것 같습니다. 교수의 길을 선택한 만큼 세상에 영향력 있는 연구를 하는데 전력을 다하고자 합니다. 훗날 제가 퇴직하는 순간이 왔을 때, 사람들이 제 이름과 몇 편의 제 연구를 기억해 줄 수 있다면 그걸로 만족할 수 있지 않을까 생각됩니다.

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