본교 SW 기자단에서는 분기당 1개의 S-Lab 탐방을 진행하고 있습니다.
이번 S-Lab 탐방에서는 소프트웨어 4차 산업 혁명에서 주목받고 있는 인공지능 분야의 MI-Lab 을 만나보았습니다.
1. S-lab의 이름과 뜻은 무엇인가요?
MI-Lab 은 Machine Intelligence Lab의 줄임말입니다. 저희 S-Lab은 Deep learning과 관련된 연구들을 주로 하고 있지만 그 이외에도 다양한 머신러닝 알고리즘 및 학습 방법에 관심을 가지고 있습니다. MI-Lab은 이러한 저희의 관심 연구 분야들을 포괄적으로 표현하며 저희 연구의 궁극적인 목표를 보여줄 수 있는 이름입니다.
2. 지도 교수님에 대해서 소개해주세요.
저희 MI-Lab의 지도 교수님은 최희열 교수님 이십니다. 교수님께서는 포항공대에서 학, 석사를 마치시고 Texas A&M에서 박사학위를 받으셨습니다. 주요 연구 분야는 Deep learning이시고 그 외에도 인공지능과 관련된 다양한 분야들에 관심을 가지고 연구하고 계십니다. 한동대학교에는 2016년도 2학기에 부임하셨고 머신러닝, 컴퓨터 구조, 데이터 구조 등 다양한 강의를 하고 계시며 MI-Lab의 지도 교수님을 맡고 계십니다. 최희열 교수님께서는 MI-LAB 학생들과의 소통에 매우 적극적이시며 최대한 학생들이 스스로 연구분야를 정하고 주도적으로 연구를 진행할 수 있도록 도와주시고 계십니다.
3. 구성원들과 S-lab의 장점을 소개해주세요.
현재 MI-Lab에는 지도 교수님이신 최희열 교수님과, 3명의 대학원생 그리고 14명의 학부생들이 함께 소속되어 있습니다. 대학원생들은 Deep learning과 관련된 다양한 연구 주제들을 가지고 함께 연구하고 있고 또한 교수님께서 진행하고 계신 여러 과제들에 함께 참여하고 있습니다. 학부생들은 주로 Deep learning 관련 캡스톤 또는 공학 프로젝트 기획을 진행하고 있는 학생들이 다수이며 그 외에 Deep learning 및 머신러닝에 관심을 갖고 S-Lab으로 참여하고 있는 학생들이 있습니다. 저희 MI-Lab의 최고의 장점은 소속 학생들간의 친밀한 관계와 자유롭고 주도적인 연구환경 이라고 할 수 있습니다. 그리고 연구실에 간식이 많은 것도 장점이라고 할 수 있습니다.
4. S-lab의 주된 분야와 목표를 소개해주세요.
저희 MI-Lab은 Deep learning을 주된 분야로 연구 및 프로젝트를 진행하고 있으며, Deep learning 이외에도 머신러닝과 관련된 다른 다양한 주제들에 대해서도 관심을 가지고 있습니다. 저희 MI-Lab의 목표는 현재 널리 사용되고 있는 다양한 머신러닝 알고리즘들에 대한 심층적인 이해와 이를 활용하여 다양한 문제들을 해결할 수 있는 소프트웨어 개발 입니다. 결국 궁극적으로는 하나님께서 창조하신 사람의 학습 메커니즘을 연구하여 사람을 더 깊이 이해하고 이를 활용하여 사람의 학습 방법과 좀 더 유사하게 학습이 가능한 지능형 머신러닝 알고리즘을 개발하는 것입니다.
5. 현재 진행중인 S-lab 프로젝트들에 대해서 소개해주세요.
현재 저희 MI-Lab에서 현재 진행중인 프로젝트들은 다음과 같습니다.
1. Deep learning 학습 알고리즘들에 대한 새로운 해석(연구재단)
2. Deep learning을 활용한 공장 자동화 시스템 개발(POSCO)
3. Deep learning 모델 경량화(VADAS)
4. 인공지능 기반 가상 네트워크 관리기술 개발(과기부)
5. Deep learning을 활용한 번역 시스템 개발(캡스톤)
6. 대화형 챗봇 시스템 개발(캡스톤)
7. Deep learning을 활용한 네트워크 이상 감지 시스템 개발(캡스톤)
위의 프로젝트들에 대해서 좀 더 자세한 내용이 궁금할 경우 뉴턴홀 316호로 찾아오시면 프로젝트에 참여하고 있는 학생들이 해당 프로젝트에 대해 좀 더 자세하게 설명해드리도록 하겠습니다.
6. 현재까지 완성된 S-lab 프로젝트 중 하나를 소개해주세요.
작년에 캡스톤팀과 함께 진행했던 Deep learning을 이용한 공장 자동화 시스템 개발 프로젝트 가 있었습니다. 이 프로젝트는 공장의 생산라인에서 작업자들이 수동으로 제어하던 기존의 방법이 아니라 다양한 센서들을 통해 측정된 값들을 보고 Deep learning 모델이 적절한 제어 값을 예측하도록 하여 작업자들의 수동 작업 횟수를 줄일 수 있도록 하는 것이 목표였습니다. 실제 공장에서 사용되는 모델을 개발하면서 교과서에서는 배울 수 없던 다양한 문제들에 대한 해결방법들을 배울 수 있었고 저희가 개발한 모델이 실제로 공장에 적용되고 작업의 효율이 향상되는 것을 보면서 성취감과 보람도 느낄 수 있었던 프로젝트였습니다.
7. S-lab에 참여하고 싶으면 어떻게 해야하나요? 제약사항 같은 것이 있나요?
저희 MI-Lab에 참여하고 싶은 학생들은 먼저 최희열 교수님께 메일로 참여의사를 보내드리고, 교수님 또는 대학원생들과의 간단한 면담을 진행하면 됩니다. 특별한 제약사항은 없으며 성실하고 주도적으로 연구에 참여하고 함께 공부하고 재미있게 지낼 수 있는 학생들은 누구나 환영입니다.
SW기자단 최선웅 기자
