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라이징스타

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국내외의 전자정보 분야의 우수 연구자를 선별하여 소개합니다.
연구자의 연구 경험담 및 관련 분야 동향까지 연구활동에 대한 전반적인 내용을 인터뷰하여 정리하였습니다.

  • 김승룡
  • 고려대학교 컴퓨터학과
  • seungryong_kim@korea.ac.kr

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▶ 간략한 소개 부탁드립니다. 


안녕하세요, 고려대학교 컴퓨터학과에서 조교수로 재직 중인 김승룡입니다. 저는 2018년도에 연세대학교 전기전자공학과에서 박사를 받았고, 2020년에 고려대학교로 임용되기 전에는 스위스 로잔연방공과대학(EPFL)에서 2019년부터 2020년까지 박사후 연구원으로 재직하였으며, 2018~2019년에는 연세대학교에서 박사후 연구원으로 재직하였습니다.    



▶ 주 연구 분야에 대한 소개 및 동향에 대해 말씀 부탁드립니다.


제 연구 분야는 컴퓨터비전, 기계학습, 인공지능입니다. 인간의 가치를 높이는 인공지능 개발을 목표로 인공지능의 핵심 분야 중 하나인 컴퓨터비전에 관한 연구를 폭넓게 수행하고 있습니다. 인공지능이 인간의 수준으로 시각의 세상을 인지하고 의사 결정을 내리며 인간과 협업하는 기술 개발을 목표로, 3D Computer Vision, Visual Correspondence, Scene Understanding, Multi-modal Learning, Deep Representation Learning, Image Generation, Image Restoration 등의 다양한 주제를 연구하고 있습니다. 또한 이를 위한 그래픽스, 로보틱스, 자연어 처리, 음성 처리, 뇌과학 및 인지과학 등과의 융합 연구도 활발하게 수행하고 있습니다.




▶ 국내뿐만 아니라 스위스 EPEL(로잔연방공과대학)에서도 박사후연구원으로 재직하셨습니다. 연구활동을 하시면서 특별히 느끼신 점이 있다면 말씀해 주세요. 


고려대학교로 임용되기 전에 스위스 로잔연방공과대학(EPFL)에서 2019년부터 2020년까지 박사후 연구원으로 재직하였는데요, EPFL컴퓨터비전 연구실(Computer Vision Lab)시각표현 연구실(Image Visual Representation Lab)Sabine Susstrunk, Pascal Fua, Mattieu Salzman 등 세계적인 컴퓨터비전 및 인공지능 학자분들과 연구를 같이 할 수 있었습니다. 다들 예상은 하시겠지만, 스위스는 특별히 자연경관이 빼어나기로 유명한데요, 로잔연방공과대학 또한 프랑스와 맞닿아 있는 로잔 호수를 바라보고 있습니다. 학교의 테라스에서 로잔 호수를 바라보며 평화롭게 논문을 읽고 토론하고 연구하던 기억이 많이 납니다. 이러한 스위스의 환경 덕분인지 연구자들의 연구 스타일 또한 매우 자유로우면서도 자연스러웠습니다. 랩미팅 시간도 딱딱하지 않고 편안한 분위기에서 본인들의 연구 내용과 방향들을 발표하고 서로 의견 교환이 되었고, 커피 타임에도 자연스럽게 연구 토론으로 진행되는 모습이 매우 인상 깊었습니다. 학교의 시설들 또한 이러한 분위기를 조성하는 데 도움이 되어 준 것 같은데요, "이런 곳에 왜 칠판이 있지?"라고 생각하는 순간 누군가는 거기서 연구 및 토론을 하고 있는데, 연구를 단순히 일로써 하는 것이 아니라 진정으로 즐기는 모습들이 정말 인상 깊었습니다. 그래서 저도 그렇게 연구자의 길을 가고 싶다는 생각을 참 많이 했던 것 같습니다.   



 


▶ 급변하는 사회 환경 변화 속에서 AI의 활용에 대한 기대가 높아지고 있습니다. 앞으로 연구방향이나 시도하고 싶은 연구가 있다면 말씀해 주세요.


4차 산업혁명 시대에 인공지능과 컴퓨터비전의 중요성은 제가 굳이 언급하지 않아도 모두가 공감하시지 않을까 싶습니다. 이러한 상황에서 저희 연구실은 컴퓨터비전이라고 하는, 단순히 분야 specific 방법론을 개발하는 것이 아니라 수많은 멀티모달(자연어, 오디오 등)을 모두 다룰 수 있는 fundamental한 인공지능 기술들을 개발하기 위해 노력하고 있고, 이를 위해 그래픽스, 로보틱스, 자연어 처리, 음성 처리, 뇌과학 및 인지과학 분야들과의 협업도 매우 즐겁게 하고 있습니다. 즉 다양한 모달러티와 다양한 적용 분야에 일반적으로 활용될 수 있는 Artificial General Intelligence를 연구하고 개발해 나아가는 것이 연구 목표입니다. 그리고 현대의 인공지능의 가장 큰 hurdle이라고 알려져 있는 문자, 교사 학습 기반의 문제들을 해결하기 위한 Data Efficient Learning에 매우 관심이 많은데, 어떻게 사람이 만들어야 하는 라벨을 최소화 하면서도 사람을 뛰어넘을 수 있는 인공지능을 학습할 수 있을까라는 주제로 Self-Supervised Learning, Semi-supervised Learning, Few-shot Learning, Domain Adaptation 기술 등을 연구하고 있습니다. 또한 개인적으로는 메타버스 시대의 도래를 계기로 가상현실에 매우 관심이 많습니다. 현실의 수많은 장면과 상호 작용을 4차원 가상현실 세계로 옮기는 것은 그 파급력과 가치가 무한하며, 현대의 기술이 조금씩 이러한 가상현실이 실제로 가능하다는 것을 보여주고 있습니다. 특히 컴퓨터비전 분야에서의 3차원 컴퓨터비전 기술들이 이에 해당되며, 최근의 NeRF(Neural Radiance Fields)라고 하는 기술은 3차원 공간을 간단한 뉴럴 네트워크로만 표현하는 것을 보여주면서 그 가능성을 비추고 있습니다. 이렇듯 꿈으로만 여겨왔던 현실감 있는 가상세계를 만들기 위한 3차원 컴퓨터비전 기술 개발에 매우 관심이 많습니다. 



▶ 수업이나 학생 지도방식 등에 있어서 교수로서의 포부가 있다면?


저는 현재 학부에서 '선형대수'와 '딥러닝'을 가르치고 있고, 대학원에서 '컴퓨터비전 응용'과 '고급 컴퓨터비전'을 가르치고 있습니다. 제 전공 분야인 '인공지능'과 '컴퓨터비전'에 관련된 내용들을 가르치고 있으며, 인공지능의 기초인 '선형대수'를 기초 소양으로 컴퓨터학과 1학년 학생들에게 가르치고 4학년 학생들에게 '딥러닝' 과목을 전공 선택으로 가르치며 인공지능 시대에 살고 있는 우리가 현재 어디까지 와 있는가 그리고 앞으로 어디로 갈 것 인가를 같이 고민해보고 있습니다. 대학원 학생들에게는 '컴퓨터 비전' 관련 심화 내용을 가르치며 기초 컴퓨터비전 관련 알고리즘들부터 시작해서 바로 전날 나온 최근 컴퓨터비전 알고리즘들을 같이 고민해보며 심화된 컴퓨터비전 기술들에 대해서 실제 공부하고 이의 적용 방안에 대해서 고민해보고 있습니다. 특별히 제가 강의하는 수업들에서는 인공지능 이론뿐만 아니라  실제적인 적용을 위한 코딩 교육 및 실제 인공지능 코드들을 서로 리뷰하는 시간을 갖습니다. 이를 통해 단순한 이론 전달뿐만 아니라 실제 적용 및 확장까지 가능한 인재를 양성하기 위해 노력하고 있습니다. 또한 저희 연구실은 현재 20명 정도의 대학원생으로 이루어져 있고 최신의 컴퓨터비전 및 인공지능 기술들을 이해하고 발전시켜 나가기 위해서 열심히 연구하고 있습니다. 포부가 있다면 제 수업을 들었던 많은 학부 및 대학원 학생들, 그리고 저희 연구실을 거쳐갈 많은 학생들이 인공지능 및 컴퓨터비전에 대해서 흥미를 느끼고 사랑하고 이 일을 계속하는 연구자가 되어 또 이 길을 가게 된다면 제 자리에서 아주 작게나마 의미있는 일을 하지 않나 생각이 됩니다.



▶ 특별히 기억에 남는 본인의 논문을 꼽는다면?


박사과정 동안 연차는 늘어가는데 이렇다 할 소위 Top-tier 논문이 없다 보니 "내가 연구하는 게 맞나, 이 방향이 맞나" 등 많은 고민을 했던 시절이 있었습니다. 그때는 같이 일하는 동료들, 선후배들과 저녁 식사 후 산책을 하면서 잡담 비슷하게 이런저런 얘기를 하는 시간이 많았는데, 어느 날 학교 운동장을 돌다가, Multimodal Matching에 관한 연구 얘기를 하던 중, 갑자기 "어라, 이렇게 해보면 어떨까"라는 아이디어가 떠올랐고, 그날부터 그 아이디어를 구체화하고 정리하여 컴퓨터비전 분야 Top-tier 컨퍼런스인 CVPR 2015에 논문*을 제출하고 최종 억셉까지 받을 수 있었습니다. 당시 제 연구 라이프의 첫 Top-tier 논문이자 연구라는 것에 눈을 뜨게 만들어 준, 그리고 연구의 참맛을 알려준 의미 있는 논문이라 이 논문을 꼽고 싶습니다.   


*DASC: Dense adaptive self-correlation descriptor for multi-modal and multi-spectral correspondence』 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)



▶ 교수님에게 영향을 미친 인물 또는 귀감으로 삼으시는 연구자가 있다면?


먼저 저를 여기까지 있게 만들어주신 손광훈 교수입니다. 제 박사과정 시절 지도교수님이시며, 현재 한국컴퓨터비전 연구회 회장을 맡고 계십니다. 저는 자대 학부를 마치고 대학원에 입학하여 석박사 통합과정과 박사후 연구원까지 7년 동안 손광훈 교수님 밑에서 배우고 연구했습니다. 연구라는 게 무엇인지를 처음으로 알게 해주셨고, 연구자의 삶이란 무엇인가, 그리고 교수의 삶은 무엇인지를 몸소 보여주셨습니다. 박사과정 동안 교수님께서 매주 미팅해주시고, 주말에도 저희와 교류하고 연구하며 성실과 진심으로 지도해 주신 그 모습들이 당시에는 당연하게 생각되었는데, 모든 일이 그렇듯이 시간이 지나고 제가 교수라는 직업을 하다 보니 얼마나 어렵고 대단하셨는지를 깨닫고 나니 교수님에 대한 존경심이 더 커지는 것 같습니다.

그리고 또 한 분이 계시는데요. 제가 2015~2016년 박사과정 기간 동안 Microsoft Research Asia (MSRA)에서 인턴 과정을 밟은 적이 있는데, 그때 제 멘토이신 Steve Lin 박사입니다. 진정한 연구란 무엇인지에 대해 고민하고 방황하던 시절 만났던 Steve 박사님은 연구자로서 어떻게 연구를 하고 논문을 작성하는지에 대한 디테일한 부분부터 연구를 대하는 자세, 사람을 대하는 태도, 연구자로서 겸손함 등을 몸소 보여주셨고 많은 가르침을 받았습니다. 정말 제가 운이 좋은 사람이라고 생각이 드는 것은 이 두 분 외에도 저와 같이 연구를 진행한 이화여자대학교 민동보 교수님, 연세대학교 함범섭 교수님 등 국내외 많은 연구자들과 연구해온 경험들이 지금의 저를 있게 한 것 같습니다.  



▶ AI 분야로 진출하려는 후배들에게 조언을 부탁드립니다.


저는 제 연구실에 들어오려는 학생들에게 항상 물어보는 질문이 너의 "모티브는 무엇이냐?" 입니다. 다들 잘 아시겠지만 인공지능의 발현 후 이 분야의 Society는 끝이 없이 확장되어 가고 있고 인공지능 및 컴퓨터 비전의 중요성과 그 파급력은 우리의 상상을 뛰어넘고 있습니다. Arxiv에 논문을 올리면 일주일이 되지 않아서 outdated 되어가는 시대를 우리는 살고 있는데, 그만큼 파급력이 있고 중요한 연구와 개발을 하고 있구나라는 생각이 들다가도, 다시 생각하면 이러한 분야에서 소위 살아남고 의미 있는 발자취를 남긴다는 것은 그렇게 쉬운 일이 아닐 것입니다. 이러한 무한 경쟁 속에서, 하나의 데드라인이 지나가면 또 다른 데드라인이 다가와서 새로운 연구를 진행하는 경쟁 속에서, 단순히 인공지능 분야의 필요성을 보고 의무적으로 연구를 시작한다면 그 무한 사이클의 늪에 빠져 내가 가는 길을 잃기 너무 쉬운 시대가 지금이 아닐까 싶습니다. 이럴 때일수록 내가 이러한 인공지능 분야를 연구해야 하는 모티브가 제일 중요하지 않을까 합니다. "내가 정말 인공지능 분야를 연구하면서 또는 평생 이 연구를 하다 보면 내가 희열을 느끼고 행복을 느낄 수 있을까?"가 스스로에게 던지는 가장 중요한 질문이 될 것 같습니다. 본인들이 스스로 질문을 던졌을 때 정말 그렇다고라고 답할 수 있다면 인공지능 분야에서의 연구자의 삶은 정말 뜻깊고 의미 있는 길이 될 거라 확신합니다.      



▶ 앞으로 계획이 있다면 말씀해 주세요. 


제가 고려대학교에 임용된 지 2년 반이 지나고 있는데, 말씀드렸듯이 저는 현재 고려대학교 컴퓨터학과의 컴퓨터비전 연구실을 운영하며 폭넓은 컴퓨터비전 및 인공지능 관련 기술을 연구하고 있습니다. 앞서 말씀드렸듯이 사람이 세상을 인지하는 과정이 그렇듯, 저는 컴퓨터비전이라고 하는 게 단순한 분야의 specific 방법론을 개발하는 것이 아닌 수많은 멀티모달(자연어, 오디오 등)을 모두 다룰 수 있는 fundamental 한 인공지능 기술들을 개발하기 위해 노력하고 있고, 이를 위한 수많은 다른 분야들과의 협업도 매우 필요하고 즐겁게 생각하고 있습니다. 저희 연구실의 이름은 컴퓨터비전 연구실이지만 차세대 인공지능의 핵심 요소 기술들을 개발하는 데 주력할 예정입니다. 



▶ 그 밖에 하시고 싶은 이야기


저는 박사과정부터 박사후 연구원을 거쳐 현재 조교수로 재직하기까지 인공지능 및 컴퓨터비전이라는 연구를 바라보며 살아오고 있습니다. 연구를 하면서 현재의 아내도 만났고, 삶이 연구이고 연구가 삶인 인생을 살아가고 있는 것 같고, 앞으로도 그렇게 살 생각입니다. 누군가는 불행하다고 생각할 수 있지만, 저는 제가 좋아하고 희열을 느끼고 사랑하는 연구와 동행하는 삶이 그렇게 썩 나쁘지 않은 것 같고, 기회가 된다면 평생 이렇게 살고 싶습니다. 그렇다고 제가 엄청난 연구 업적을 남긴 것도 없지만, 지금 제가 가고 있는 한 걸음 한 걸음이 누군가에게 아주 작은 이정표만 되어 주어도 만족하고요, 이렇게 묵묵히 성실하게 연구자의 길을 가다 보면 정말 세상을 바꿀 연구를 할 수도 있지 않을까 하는 기대도 품으며 살아가고 있습니다. 혹시라도 연구자의 길을 생각하시는 분이 있다면 꼭 여러분이 좋아하시고 행복한 연구를 하시고 즐겁게 그 길을 가셨으면 좋겠습니다.


연구자 정보 >>

2022년 6월