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세중한

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상의 심에 선 국 연구자
ACM / IEEE Fellow에 등록된 ICTㆍ융합 분야 연구자들을 정리하였습니다.

  • IEEE 2017
  • 최기영 (Kiyoung Choi)
  • 서울대학교 전기·정보공학부
  • kchoi@snu.ac.kr

1. 간략한 소개 부탁드립니다.

1978년 서울대학교 전자공학과를 졸업한 후 KAIS (한국과학원, 현 KAIST) 대학원에 입학함과 동시에 (주)금성사(현 LG전자)에 입사하였습니다만, 지금의 산학장학생이라고 생각하면 될 것 같습니다. 1980년 석사를 마치고 금성사 중앙연구소에서 근무하면서 메모리타자기, PC(IBM PC가 처음 나오던 시기) 등의 제품 개발을 하다가, 여러 가지로 부족함을 느껴 유학을 가게 되었습니다. 사실 그 당시만 해도 유학을 가는 사람이 많지 않아서 잘 모르는 상태에서 준비도 없이 그저 지원을 해 보았습니다만 운 좋게도 스탠포드대학 전기공학과에서 허가서가 와서 유학을 가게 되었습니다. 1989년 EDA (Electronic Design Automation) 분야로 박사학위를 받고 실리콘밸리 산타클라라에 있는 케이던스 사에서 근무를 하면서 Verilog라는 언어로 전자회로를 설계하는 도구를 개발하다가 1991년 서울대학교 반도체공동연구소와 전자공학과에 겸임으로 채용이 되어서 귀국을 하게 되었습니다. 현재 서울대학교 전기정보공학부에 근무 중이고, NPRC(뉴럴 프로세싱 연구센터) 센터장으로 있습니다.
서울대학교에서는 EDA 분야에서 오랫동안 연구활동을 해 왔으며, 한편으로는 컴퓨터 구조에 대한 연구도 하였습니다. 최근에는 인공 신경망을 잘 구현할 수 있는 계산기 구조에 대해 연구를 집중하고 있습니다. 주요 논문은 저전력 시스템 설계 방법, 동적 재구성 계산기 구조, 차세대 메모리를 이용한 계산기 구조, 확률 연산을 이용한 심층 신경망 구현, 심층 신경망 구조 변환 등을 주제로 하고 있습니다. 지금까지 국제학술지와 국제학술대회를 합쳐 200여편의 논문을 발표한 바 있고, 20여건의 특허, 10건의 책/북챕터 저술/편집이 있습니다. 연구실 명칭은 설계자동화연구실(Design Automation Lab)이며 박사후과정 학생, 박사과정 학생, 석사과정 학생, 학사과정 인턴 등 다양한 구성원이 있고, 현재 학습 알고리즘, 계산기 구조, 저비용 저에너지 구현 등 주로 인공 신경망에 대해 연구를 집중하고 있습니다.


[ 연구실 구성원 ]


2. 관심 분야 소개 및 동향, 전망을 설명해주세요.

현재 주 관심 분야인 인공 신경망, 특히 심층 신경망은 요즈음 매우 뜨겁게 다루어지고 있는 분야이어서 따로 소개가 필요 없겠지만, 우리가 연구를 진행하고 있는 분야로 국한해서 소개하자면 다음과 같습니다.
세계적으로 많은 기업, 대학 연구소에서 심층 신경망을 활용하고 있습니다만 대부분 기존의 폰노이만 컴퓨터 구조로 구현하는 방법을사용하고 있습니다. CPU 코어의 배열 구조를 사용한다거나, GPU를 이용하여 가속하기도 하고, ASIC으로 가속기를 만들어 사용하기도 합니다. 이러한 방법은 이미 많은 회사들이 경쟁적으로 채택하여 개발하고 있으며 좋은 성과를 보이고 있습니다. 그러나 여전히 폰노이만 구조를 사용하고 있기 때문에 에너지 소비가 너무 커서 주로 서버에서 사용하고 있고, 서버 조차도 소비전력이나 에너지가 너무 커서 문제가 되고 있습니다. 당장은 좋은 결과를 보이지만 에너지 소비로 인한 확장성 문제가 있을 것으로 예상됩니다.
한편 사람 두뇌의 신경세포 연결 구조를 좀 더 가깝게 모방하여 소비 에너지를 줄이고자 하는 노력도 많이 하고 있는데 아직 이렇다 할 상용 제품은 나오지 않고 있습니다. 현재 디지털 계산으로 이러한 모방을 하는 칩들이 개발되고 있습니다만 실험용에 그치고 있습니다. 또한 차세대 메모리를 활용하여 아날로그 계산으로 효율성을 높이는 연구도 많이 하고 있습니다만 아직 많은 연구와 개발을 필요로 하는 상황입니다. 또한 추론(inference)이 상대적으로 쉬워서 많은 경우 이에 집중하고 있으며, 학습(training)을 이러한 구조에서 하는 방법에 대한 연구도 일부 이루어지고 있습니다. 당장은 정확도가 많이 떨어지지만 앞으로의 연구 방향으로는 좋을 것 같습니다.
우리 연구실에서는 현재 위 두 접근 방법의 중간을 취하는 연구를 하고 있는데, 기존 폰노이만 구조의 심층 신경망에서 잘 개발된 학습 기술과 아날로그 구현의 효율성을 조합하는 것에 초점을 맞추고 있습니다. 이러한 방법은 과도기에서 좋은 접근 방법이라고 생각됩니다.


[ FPGA에 구현된 확률 연산 신경망의 시연 내용 ]


3. 연구활동을 하시면서 느끼신 점이 있다면?

무엇보다도 좋은 아이디어가 생각 나면 살짝 흥분이 되고, 그 아이디어를 구현하여 실험했을 때 좋은 결과가 나오면 행복감과 함께 보람을 느낍니다. 물론 좋은 학술대회나 학술지에 논문 발표가 결정될 때와 제자가 졸업하고 사회에 진출하면서 좋은 직장을 얻었을 때, 그리고 그곳에 가서도 좋은 성과를 보일 때에는 큰 보람을 느낍니다.
반면에 좋은 아이디어라고 생각했는데 실험결과가 예상대로 나오지 않을 때, 좋은 논문이라고 생각하는데 발표를 거절당할 때, 그리고 제자들의 일이 다양한 면에서 잘 안 풀릴 때에는 실망도 크고 심적으로 상처를 받기도 합니다. 그러나 이런 것들은 모두 연구, 교육 활동에서 필히 나오는 부수적인 것들이라고 생각합니다. 전체적으로 좋은 환경에서 좋은 사람들과 함께 원하는 연구를 마음대로 할 수 있어서 크나큰 행복과 감사한 마음을 갖고 있습니다.

 

4. 본인에게 영향을 미친 다른 연구자나 논문이 있다면?

가장 영향을 미친 분들은 주변 은사, 선배, 동료, 후배, 제자들입니다. 지금까지 정말 많은 훌륭한 분들을 스쳐오면서 큰 자극과 도움을 받았습니다. 특히 지금은 돌아가신 KAIST 은종관 교수님은 석사과정 은사로서 저에게는 많은 것을 가르쳐 주신 분입니다. 지금도 학생들과 논문 준비를 하다 보면 종종 생각나는 분이기도 합니다.

 

5. 이 분야로 진학하려는 후배들(또는 유학 준비생)에게 도움이 되는 조언이 있다면?

무엇보다도 전공을 정할 때 하고 싶고, 자신 있는 것을 하라고 권하고 싶습니다. 많은 학생들이 앞으로의 전망을 걱정하는데, 모든 분야가 사이클이 있어서 당장 좋아 보이는 분야도 지나다 보면 전망이 다시 어두워지는 경우가 허다하기 때문에 어느 분야가 좋다고 쉽게 말할 수 없습니다. 그런데 전기, 전자, 컴퓨터 분야는 무엇을 하더라도 열심히 하기만 하면 최소한 먹고 사는 데에는 지장이 없을 것이라고 생각합니다. 거기에 더해서 하고 싶은 것을 할 수 있으면 그것으로 충분하지 않을까요? 유행하는 분야라면 경쟁도 심할 텐데 거기에서 하기 싫은 연구를 억지로 한다면 그것은 인생을 불행하게 사는 길인 것 같습니다. 물론 그 분야가 꼭 하고 싶은 분야라면 당연히 도전해 보기를 권합니다.


 

6. 연구활동과 관련하여 앞으로 계획이 있으시다면?

은퇴할 날이 그다지 멀지 않기 때문에 연구활동에 대해 많은 계획을 갖고 있지는 않습니다. 그러나 지금 하고 있는 연구가 무척 재미있고 보람도 있어서 어쩔 수 없이 그만 두어야 할 때까지는 열심히 연구활동을 하게 될 것 같습니다.


 

7. 그 밖에 하시고 싶은 이야기들...

지금까지는 공학 분야에 종사하고 있는 사람들은 사람 사는 세상에 대한 생각을 할 기회가 적었고 따라서 관련한 공부도 소홀한 편이었습니다. 그러나 이제는 공학을 하는 사람들도 인문, 사회학을 하는 사람들 못지 않게 관련 공부도 하고 관심을 많이 가지기를 바랍니다. 특히 다른 사람들을 배려하고 더불어 함께 잘 사는 세상을 만드는 노력을 많이 하게 되기를 바랍니다. 앞으로는 과학, 기술이 일상 생활에 미치는 영향이 훨씬 커질 것이기 때문에 더욱 그렇습니다.


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