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[기획연재]① 내년 모집 정원 2배 늘린다, 세계 AI연구 주도하는 KAIST AI대학원

작년 NeurIPS(뉴립스) 한국 논문 53편 중 31편 KAIST에서 나와
"전임교수 확보 가장 잘한 일"...출범 당시 7명에서 14명으로 늘려
AI 인재 빠른 보급 위해 석사도 집중 양성
승인 2021.06.25 12:58
2021 인터넷신문 언론대상 공모작

[보도일 2021.05.04 11:12]

[(사진=카이스트 홈페이지, 편집=박성은기자)]

[AI타임스=박성은 기자] KAIST 인공지능대학원이 한국의 인공지능대학원을 대표한다고 해도 과언은 아니다. 고대ㆍ성대와 함께 가장 먼저 국책대학원으로 선정돼 설립 3년차를 맞았다.

KAIST 인공지능대학원을 이끄는 정송 원장에게 미디어는 '저돌적'이란 세평을 보탰다. 인공지능(AI) 원천 연구에 주력하겠다는 설립 목표 달성을 위한 그의 헌신이 생성한 '부캐'인 듯하다.

인공지능대학원 설립 이후 KAIST가 거둔 실적은 칭찬받을만 하다.
지난해 세계적인 AI 학술대회 NeurIPS(뉴립스)에서 한국이 발표한 논문 수는 세계 9위. 채택된 한국 논문 53편 중 31편은 KAIST에서 나왔다. 이중 20편은 KAIST 인공지능대학원이 담당했다.

국내 AI 연구를 선도하는 것을 넘어 국제 경쟁에서도 두각을 보이고 있다. 2020년 ICML, 뉴립스 채택된 기관별 논문 수로 KAIST는 세계 7위, 아시아 1위를 차지했다.

교수 개인 성과도 미국, 유럽 등 주요 국가 연구자에 뒤지지 않는다. 작년 ICML, 뉴립스, ICLR에 공개한 논문 수로 전세계 AI 연구자들의 순위를 매겨본 결과, KAIST 인공지능대학원 황성주 교수가 6위, 신진우 교수가 8위를 기록했다.

인공지능대학원 역량을 평가하는 중요한 기준 중 하나는 겸임교수 이외 전임교수를 얼마나 확보했는지다. 전임교수는 현13명이며 1명이 추가 확정되어 있다. 대학원 출범 당시 7명으로 출발해 2년이 안 되는 기간 동안 전임만 2배로 늘었다.

기부도 뒤따랐다. 지난해 12월 김재철 동원 명예회장은 KAIST에 500억을 쾌척했다. 김 명예회장이 AI 인재 육성을 당부함에 따라 기부금은 전액 인공지능대학원에 돌아갔다.

정송 원장은 우선 학생들이 가장 필요로 하는 장학금을 확대하는데 기부금을 사용할 예정이다. 다음으로는 개발자 부족 문제가 크게 대두되는 시대인 만큼 학생 모집인원을 대폭 늘린다.

현재 석사, 박사, 석박사통합과정을 합쳐 60명을 뽑는다면 내년부터는 최대 130명까지 확대할 계획이다. 특히 사회에 빠르게 기여할 수 있는 석사 모집을 집중 확대할 가능성이 높다.

소위 ‘이루다 사건’이 전국민에게 이슈가 된 만큼 AI 윤리 교육도 시작한다. 이번 가을학기부터 KAIST 인공지능대학원생들은 오혜연 교수의 AI 윤리 과목을 들을 수 있다.

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작년 뉴립스(NeurIPS)에 채택된 한국 논문 60%는

KAIST에서 나왔습니다.

-KAIST 인공지능대학원 정송 원장-
"

[정송 KAIST 인공지능대학원장(사진=박성은기자)]

Q. 올해로 3년차를 맞게 된 소감이 궁금하다.

시간이 어떻게 흐르는지도 모르게 바쁘게 지나왔다. 대학원장으로서 80~90% 시간은 전임교수를 모으는데 사용했다. 7명 전임교수로 2019년 가을 개원했는데 현재 13명으로 늘었고 1명이 추가로 오기로 확정됐다. 어려운 상황 속에서도 성공적으로 교수들을 영입했다고 보기에 스스로 만족스럽다.

Q. 새로 섭외한 1명 교수는 어떤 사람인지 말해줄 수 있나?

자세히는 말해줄 수 없지만 미국 유명 대학에 있던 교수다. 아주 젊은 교수로 AI계 떠오르는 별로 얘기되는 사람이다. 이 교수가 우리 학교에 온다는 소식이 알려지면 많은 사람들이 깜짝 놀랄 것이다.

Q. 앞으로 전임교원수는 어느 정도까지 늘릴 계획인지?

올해 안에 3명을 추가로 영입해 17명을 확보할 예정이다. 이후 내년 5명, 내후년 5명을 추가해 2023년이 되면 전임교수가 총 27명이 될 것으로 기대한다.

Q. 코로나19 유행으로 인공지능대학원뿐만 아니라 전체 교육계가 마비됐다. 관련해서 어려움은 없었나?

상황이 반전돼 코로나19 사태가 오히려 좋은 교수들을 영입하는데 도움을 준 것 같다. 코로나 초창기 미국, 유럽 등 AI 인재가 많은 나라들의 코로나19 대응이 우리나라보다 훨씬 미진한 모습을 보이면서 해외에 있던 많은 AI 연구자들이 ‘과연 내가 여기서 살 수 있을까’ 생각하게 됐다. 해외 우수 인력들이 한국에 오는데 도움을 준 셈이다.

Q. 해외 대학, 기관들과의 협력에는 지장이 없었는지?

아쉬운 점이 있다면 글로벌 AI 학회가 전부 온라인 방식으로 대체된 것이다. 이전에는 미국에서 열리는 학회에 직접 가서 좋은 교수 후보들을 많이 만났는데, 작년 1월 이후부터는 한 발짝도 나가지 못했다.

연구 협력에서는 어려움이 없었다. 오히려 많은 교수들이 온라인으로 일하는 방식에 익숙해지면서 소통이 간편해져 나아진 측면도 있다. AI 연구 특성상 실험실에 모여 직접 실험을 진행하지 않아도 되기 때문이다.

Q. 코로나19 이외 다른 주요 이슈로 AI 개발자 수요 급증을 꼽을 수 있다. 사회 니즈에 따라 모집인원을 늘릴 계획이 있나?

기존에는 석사 40명, 박사 20명으로 최소 60명을 선발하고 있다. 내년부터는 석사, 박사, 석박사통합 과정을 합쳐 기존 수의 2배가 넘는 100명에서 최대 130명까지 모집정원을 확대할 예정이다. 이런 일이 가능해진 이유는 김재철 동원그룹 명예회장이 통 큰 기부를 한 덕이다.

Q. 김재철 명예회장이 500억원 기부금을 쾌척했다. 어마어마한 금액인데 어떻게 활용할 예정인지?

우선 기부금의 많은 부분은 학생들 장학금으로 사용할 것이다. 앞서 말했듯 학생 모집정원을 늘리는데 특히 석사생을 확대할 계획이다. 김 명예회장이 속도감 있게 AI 인재를 사회에 공급할 것을 강조한데 따른 방침이다.

Q. AI 연구자들의 윤리교육에 힘써줬으면 좋겠다는 김 명예회장의 당부도 있었다. AI 윤리 관련 새로운 계획이 있다면?

오혜윤 전산학부 교수를 겸임교수로 초빙, AI 윤리 과목을 새로 개설했다. 해당 과목은 작년 가을 처음 공개됐으며, 인공지능대학원생들은 이번 가을부터 학과목 공유 제도를 통해 수강할 수 있다.

Q. AI 원천연구에 집중하는 학교로서 기업과 협력하는 방식에도 남다른 부분이 있을까?

교수가 보다 직접적인 어드바이저로 나서서 기업 연구원들을 직접 이끄는 식의 산학협력도 진행하고 있다. 앞으로는 개인 교수별로 연구과제 하나씩 수주하는 단순한 방식이 아닌 전략적인 협업을 할 계획이다. 기업과 대학이 서로 가진 것을 나누는 것이다. 대학은 교수와 학생 인력을, 기업은 컴퓨팅 인프라, 데이터 등을 제공하는 식이다. 우리 대학뿐만 아니라 국내 대학이 모두 이런 방향으로 갈 것으로 본다. 미국에서 겸직 교수가 많은 것도 같은 이유에서다.

Q. KAIST 인공지능대학원에서는 겸직을 권장하는 입장인지?

우리는 겸직을 하는 방향으로 가려한다. 겸직을 권장하는 이유는 학교에서 얻을 수 없는 것들이 현장에 있기 때문이다. 예를 들어, 페이스북 AI 연구소에서 겸직을 하는 교수는 페이스북 데이터와 컴퓨팅 인프라를 사용할 수 있다. 학계와 기업 현장에서 나오는 과제들도 각기 다르다.

이를 실현하기 위해서는 우선 문화적인 변화가 필요하다. 현재 기업과 학교 모두 근로자가 100%가 아닌 시간 일부만 할당해 일하는 것에 익숙하지 않다. 겸직이 제도적으로 허용됨에도 불구하고 아직 더디게 진행되는 이유다. 적응기간이 필요하겠지만 점차 사회 전반적으로 사례가 늘어날 것으로 예상한다.

Q. 현재 KAIST 인공지능대학원에서 진행 중인 주요 프로젝트를 소개바란다.

기상청과 함께 날씨 예측 AI 프로젝트를 수행하고 있다. 갑작스러운 폭우와 같은 날씨 변화를 미리 예측해 사회적 비용을 줄이는 것이 목표다. 우리끼리는 알파웨더라고 부른다. 서울시 스마트시티 프로젝트에서는 도시 스케일에서의 공공데이터를 관리하고 교통체계를 미리 예측하는 AI 기술을 개발 중이다.

서울아산병원, 분당서울대병원과는 의료 AI 연구를 하고 있다. 우리나라 주요 대학병원 교수들은 주로 해외에서 연수를 받는데, 의료 AI가 각광받으면서 이제는 KAIST에 1년씩 연수를 오기도 한다. 경영대학원이 주도하는 디지털금융 사업에도 참여해 금융 분야 AI 분석 연구를 진행하고 있다.

국가 사업 중에서는 최재식 교수가 이끄는 설명가능한 AI 프로젝트를 꼽을 수 있다. 최 교수는 최근 미국 국방성과 설명가능한 AI 관련 미팅을 가지기도 했다. AI가 정말 중요한 결정 영역에 들어오려면 꼭 필요한 것이 설명가능한 AI다. 예를 들어, 회사 명운이 달린 중요한 결정에 AI 분석 내용을 사용하기는 쉽지 않다. 설명가능 기능을 탑재하게 된다면 좀 더 믿음을 가지고 AI 기술을 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

Q. AI 관련 정부 정책이 최근 많이 늘었는데 어떻게 평가하는지 궁금하다.

연구 임팩트 커브란 것이 있다. 왼쪽은 AI 원천핵심기술, 오른쪽은 AI 응용기술이다. 양 극단은 일류 기업, 대학, 연구소가 이끄는 임팩트가 큰 연구들이다. 문제는 중간에 분포한 임팩트가 적은 어정쩡한 연구들이다.

우리나라 AI R&D 정책은 가운데 어설픈 사업들까지 가리지 않고 지원하는 것이 문제다. 원래 잘 하는 산업군인 제조업, 반도체에 AI 원천기술을 합쳐야 최고 성과가 나온다. 원천기술도 아니고 제대로 된 산업 응용기술도 아닌 사업에 대거 지원하는 점이 아쉽다.

Q. 작년 인터뷰에서는 컴퓨팅 관련 문제를 꼽았는데, 이후 개선된 점이 있나?

지난 번에도 강조했듯 컴퓨팅 인프라 없이 AI 연구는 힘들다. 최근 GPT-3와 같은 대규모 AI가 나오고 있는데, 부족한 컴퓨팅 인프라 아래 이런 AI를 개발하려면 수십세대가 지나도 학습 한 번이 끝나지 않을 것이다.

좋은 컴퓨팅 인프라를 확보하기 위한 가장 손쉬운 방법은 기존 글로벌 회사 제품을 사용하는 것인데 비용이 많이 든다. 많은 기업들이 직접 개발에 뛰어들지, 기존 제품을 사용할지 중대한 결정 기로에 서 있다. 하지만 학계에서는 방법이 없다. 국가가 해결 방안을 제시해주는 수밖에 없다.

Q. 현재 정부에서 대학 측에 제공하는 컴퓨팅 인프라 지원책은 없는 상황인지?

있지만 지원 규모가 아주 미미해서 해결책이 못 된다. 연구비 안에 GPU를 구입할 수 있는 비용을 제공한다. 하지만 요즘 AI 연구는 GPU 몇 장을 사모아서 진행할 수 있는 것이 아니다. 양자역학, 유체역학과 같은 거대과학뿐만 아니라 AI에도 슈퍼컴퓨팅이 필요함을 인지하고 지원책을 마련해야 한다.

Q. 올해 2개 학교가 국책 인공지능대학원으로 새로 선정됐다. 첫 선정학교로서 조언을 보내자면?

앞서 말한 연구 임팩트 커브를 인공지능대학원에서도 생각해야 한다. 각 학교마다 원천기술 혹은 AI 응용 연구에 집중할지 확실한 방향을 잡을 것을 추천한다.

예술에 AI를 접목하길 원하는 사람들의 문의가 많이 들어온다. 우리는 기본적으로 AI를 어느정도 할 수 있는 역량이 있지 않으면 힘들 것 같다고 대답한다. 경제학 전공자나 금융권 종사자가 AI를 활용해 해당 분야를 혁신하겠다고 나서는 경우도 있다. 이런 사람들을 지향하는 대학도 있을 것이다. 물론 KAIST처럼 AI계 난제 해결에 집중하는 것도 가능하다. 결국 학교가 분명한 방향성을 제시하면 관심이 맞는 학생들이 들어올 것이다.

[기자와 화상 인터뷰 중인 정송 원장(사진=박성은기자)]
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