기계학습(Machine Learning) 분야의 세계적인 권위자

“구글, 마이크로소프트와 비견될 기업을 이끌 인재 양성하고파”

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어렸을 적 인하대 건축학과 교수였던 아버지가 이른 새벽 책을 읽고 학생들의 시험지를 채점하는 모습을 잠결에 지켜보던 최승진 교수에게 교수란 직업은 자연스럽게 스며들었던 것 같다. 그는“어렸을 때의 꿈을 이루고 하고 싶은 연구를 대한민국 최고의 학생들과 마음껏 하고 싶어서 포스텍으로 왔습니다”라고 현재 강단의 서 있는 자신의 모습을 소개했다. 기계학습 분야 세계적인 권위자이며 포스텍 스타과학자라는 타이틀이 무색 할 만큼 솔직담백하고 소탈한 모습을 보이는 최승진 교수. 제자들과 함께 있을 때 행복해 보이는 그는 천생 교육자다. 

전기전자공학에서 컴퓨터공학까지
최승진 교수의 원래 전공은 전기전자공학이었다. 그는 University of Notre Dame에서 1990년 박사과정을 시작하며, independent component analysis(ICA)라는 방법에 대해 연구를 시작했다. 그 당시 전 세계적으로 아주 극소수의 사람들만이 연구를 하던 다변수 데이터 분석의 새로운 방법이었다. 그는 “워낙 이 분야가 새로운 분야였던지라 박사를 받을 1996년 당시, 이미 세계적인 전문가로 인정을 받고 있었습니다”라고 소개했다. 1997년 1월 일본 이화학연구소로 부임해간 최 교수는 ICA연구 외에 신경회로망, 신경과학분야 연구자들과 교류 하며 그만의 새로운 지식과 분야를 만들어 나갔다. 그 후 한국에 돌아와 충북대학교 교수로 3년의 시간을 보낸 뒤, 포스텍 컴퓨터공학과에서 새롭게 교수 생활을 시작하게 된다. 전기전자공학에서 컴퓨터공학으로 전향하기까지 힘든 결정이었지만 일본 이화학연구소의 세계적 석학 Shunichi Amari 교수가“너는 한 분야를 잘 했기에, 또 다른 분야도 잘 할 수 있을거다”라는 말에 용기를 얻었다는 최 교수는“컴퓨터공학에서 제가 잘 할 수 있는 분야가 무엇인가 살펴보던 중, 예전에 취미로 연구했던 machine learning (기계학습)을 만나게 됩니다”라고 말하며 당시 그가 느꼈던 흥분과 전율을 전했다. 기계학습은 인공지능의 한 분야로 출발했지만, 2000년대에 들어와 statistical machine learning(통계적 기계학습)으로 패러다임이 바뀌며, 확률과 통계에 기반한 알고리즘 연구가 관심을 끌게 된다. 그는 “제가 ICA연구를 하며, 다양한 이론을 습득한 덕에, 기계학습 연구가 저에게 잘 맞았고, 저도 많은 재미를 느끼며 연구를 시작했습니다. 지금은 빅데이터, 지능시스템, 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 많은 컴퓨터관련 분야에서 필요로 하는 요소 기술이 되어, 급성장하고 있는 분야가 되었습니다”라고 소개했다. 일본 석학이 예견한 대로 최 교수는 ICA에 이어 기계학습분야에서도 권위자가 되었다. 그는 “돌이켜보면, 제가 운이 좋은 사람이기도 하지만, 또 다른 각도에서 보면, 관심을 갖고 자기 자신을 믿으며 한 분야만을 집중적으로 하다 보니 인정받는 행운을 누릴 수 있었던 것 같습니다”라고 술회했다.

목표는 인간처럼, 생각하고, 보고, 들을 수 있는 컴퓨터
기계학습 연구실의 주 연구는 기계학습과 관련된 방법론 및 알고리즘으로 활용연구로는 컴퓨터 비전, 데이터 마이닝, 뇌-컴퓨터 인터페이스이다. 최 교수는“저희 연구는 학습의 대상이 사람이 아니라 컴퓨터입니다. 즉 사람이 학습을 통해 지식을 얻어, 문제를 해결하고, 보고 듣는 것처럼, 컴퓨터가 데이터로부터 학습을 할 수 있는 방법과 알고리즘을 만드는 것이 기계학습입니다”라고 강조했다. 그 세부 연구내용을 보면, 확률 그래프 모델과 확률 추론에 대한 연구가 주를 이루고, 베이지안 행렬 분해를 이용한 추천시스템, 멀티모달 딥 러닝, 토픽모델, 비모수 베이지안 학습, 멀티 뷰 러닝 등이 있다. 추천시스템에 대한 연구는 지금 많이 진행되고 있는데, 연구실은 이것을 베이지안 행렬분해를 이용해 해결하는 연구를 지난 몇 년간 진행해왔고, 인공지능 분야에서 가장 영향력 있는 국제학술대회에 발표한 국내에서는 유일한 연구 그룹이다. 멀티모달 딥 러닝은 음성과 텍스트, 음성과 이미지 등과 같이 여러 모드의 데이터를 활용할 수 있는 기술로 2013년 MIT Technology Review에서 10대 기술로 선정된 기계학습의 한 방법이다. 연구실은 뇌-컴퓨터 인터페이스와 관련해서 glossokinetic potentials를 이용한 tongue-machine interface (혀-기계 인터페이스)라는 세계적인 연구 성과를 발표했다. 이는 혀를 조이스틱처럼 이용할 수 있게 하는 기술로 연구실은 혀가 윗잇몸에 닿는 위치에 따라서 뇌신호가 틀려진다는 사실을 처음으로 발견했다. 최 교수는“왼쪽부터 오른쪽까지 혀가 닿는 잇몸 위치를 약 20도의 간격으로 추정하는 기술을 개발해 전동 휠체어를 혀만을 이용해 제어하거나 휴머노이드 로봇을 조정하는 인터페이스를 개발했습니다. 이는 세계에서 저희만이 가지고 있는 유일한 기술입니다”라고 설명했다.

후학들이 꿈을 펼칠 수 있도록 우산역할 하겠다
“한 우물을 파라”“학문엔 지름길이 없다. 최고의 방법은 끊임없이 그 문제를 스스로 생각하는 것이다”“책 또는 논문을 읽다가 막히면 처음 페이지로 가서 다시 읽기 시작해라”라는 세 가지 조항을 제자들에게 강조하는 최승진 교수는 이미 그렇게 자신을 지금까지 단련해왔다. 그는“제가 일하고 있는 기계학습은 한국이 취약한 분야입니다. 항상 부러웠던 것은 가까운 일본만 보더라도, 분야의 대가인 노학자가 있고, 젊은 연구자들은 그 우산 아래에서 성장하며 조금은 더 쉽게 세계적으로 인정을 받습니다”라며“한국에는 그 우산 역할을 하는 사람이 없습니다. 제가 얼마나 더 연구를 해서 성공할지는 모르겠지만, 제 희망은 후학들의 우산 역할을 할 수 있는 학자가 되는 것입니다”라고 자신의 희생과 봉사로 한국에도 튜어링 어워드(컴퓨터공학의 노벨상)가 나오기를 소망했다. 학자라면 이렇게, 교육자라면 이렇게 라는 본보기를 보여주는 최승진 교수의 연구와 삶을 다 담아낼 수 없는 지면의 한계가 아쉽지만 그와의 인연이 이번만은 아니리라. 세계적 연구를 하는 그와 그의 제자들의 또 다른 성과로 다시 한 번 그의 연구실을 소개하는 날이 오기를 기대해본다. 

임성희 기자 다른기사 보기