▲곽노준 교수 (서울대학교 융합과학기술대학원 지능형융합전공)
1. 교수님 안녕하세요! 전기공학을 공부하시고 현재 다양한 분야에서 연구활동을 하고 계신데요, 주요이력이 궁금합니다.
안녕하세요? 만나게 되어 반갑습니다. 먼저, 저는 서울대학교에서 전기공학을 전공했어요. 학교를 다니면서 박사 과정을 거치던 중에 UIUC에서 공부할 수 있는 기회가 생겨서 1년동안 파견되어 미국에서 공부를 했죠. 졸업 이후에는 삼성에 들어가게 되어 3년 반정도 일을 했어요. 처음에는 홈네트워크 부서에서 홈서버에서 필요한 기술들을 연구했고, 이후에 GPP라는 Third generation 프로젝트 파트도 거쳤죠. 그 이후에는 핸드폰 표준 팀에 합류해서 네트워크 표준과 망을 구축하고 다루는 일을 했어요.
그러다가 2006년 9월에 서울대 전기공학부에 BK교수로 오게 되었어요. 그러다가 아주대학교에서 offer가 들어와서, 2007년 3월에 전기공학부 주임으로 부임하게 되어 학생들을 가르치기 시작했어요. 그렇게 약 6년간 아주대에서 학생들을 지도하다가, 작년 9월에 융대원과 연이 닿아 부임하게 되었어요.
현재 MIPA랩에서는 기계학습 및 패턴인식과 관련된 각종 알고리즘을 영상처리와 컴퓨터비전 분야에 적용하는 연구를 주로 하고 있어요. 학생들이 주도적으로 공부하고 연구하는 것을 권장하고 있고, 연구분야와 관련된 여러 프로젝트도 함께 하고 있어요. 최근 로봇 챌린지에서는 사물 detecting을 처리해서 재난 상황을 가정하여 로봇의 눈으로 문고리를 인식하고, 밸브를 찾고 계단 등의 depth를 파악해서 로봇이 넘어지지 않고 올라가게 하는 연구를 진행했어요.
▲연구실에서, 인터뷰 중인 곽노준 교수
2. 서울대 융합과학기술대학원의 인연은 어떤 계기로 맺게 되셨나요?
융대원을 본격적으로 알게 된 건, 융대원 세미나에 초청받아서 지능형융합전공 세미나의 연사로 오게되면서였어요. 그 전에도 자동차 공학회 일을 하면서 홍성수 교수님을 자주 뵈며 친분을 쌓았고, 2011년에는 융대원 디지털융합전공의 이교구 교수님께서 아주대에서 세미나 연사로 오셔서 식사자리를 가졌었죠. 그러다가 좋은 기회가 생겨 융대원에 발을 들이게 되었고, 현재 MIPA Lab을 담당하고 있습니다.
▲MIPA Lab 소개 페이지
3. MIPA 랩에서는 패턴인식과 기계학습 알고리즘을 바탕으로 컴퓨터 비전과 관련된 융합연구를 하는 것으로 알고 있는데요, 주력하시는 분야는 어떤 분야인가요?
저희 랩에서는 확률 및 통계적인 방법을 이용해 특징을 추출하고 이를 이용해 주로 영상에서 물체를 검출하고 분류하여 인식하는 연구를 수행하고 있어요. 기본적으로 하는 공부는 머신러닝쪽 알고리즘을 연구하고 응용하는 거죠. 그러다보니 영상처리나 컴퓨터비전, 패턴인식쪽으로 자연스레 연결되는 것이구요.
현재는 학생들이 주도적으로 딥러닝(Deep learning)을 공부하고 있고, 저 개인적으로는 현재 커널 메소드에 가장 관심이 있어요. 커널에서의 클래시피케이션이나 클러스터링에 관심있고 이를 가지고 커널메소드를 어떻게 잘 해석할 수 있을지에 대한 연구를 하고 있죠. 이전에는 어떤 데이터에서 어떤 특징을 뽑아낼지 Feature extraction에 대한 연구를 많이 했었어요. 분야 특성상 지금은 점차적으로 딥러닝쪽으로 무게중심이 옮겨지고 있는 추세에요.
딥러닝은 신경회로망에서 가장 대준중화 한 것인데요, 쉽게 말하자면 다층 레이어를 다루는 것이라 볼 수 있죠. 보통 딥 네트워크, 딥러닝이라는 용어를 사용하고 있고 요새 딥러닝이 관심받는 이유는 사람과의 인터랙션이 많이 필요하지 않기 때문이에요. 기계가 스스로 학습한다는 전제로 머신러닝의 관점에서 보면, 데이터만 집어넣으면 알아서 학습하는 그런 것인거죠. 영상쪽 이미지에서 detection이나 recognition을 하는데 탁월한 성능을 보여 각광받고 있어요. 요즘에는 계산속도가 더 빨라져서, 똑같은 작업 수행에 있어서도 속도가 빨라져 그래픽 처리장치 활용이 높아지게 되었어요.
이처럼, 컴퓨터 비전분야의 궁극점은 휴먼비전(human vision)이 하는 일을 컴퓨터로 대체하려는 것이에요. 카메라가 사람을 찍으면 컴퓨터가 이것을 보고 '학생이구나, 두명이구나' 이렇게 알 수 있게 되는거죠. 특정 Scene이 주어졌을때 컴퓨터가 understanding 할 수 있게 하는게 궁극적인 목적이고, 이를 위해 recognition, detection, image segmentation에 대한 연구를 진행해요. 최근에는 기술이 많이 발전해 카메라 두대를 이용하면 depth를 알 수 있게 되어서, 스테레오 카메라 두대를 설치해서 물체의 깊이와 3차원 정보를 파악할 수도 있어요.
▲연구활동으로 주로 많은 시간을 보내는 연구실에서
4. 교수님께서 생각하시는 융합이란 무엇인가요? 또, 앞으로 융복합연구는 어떤 방향으로 흘러가야 한다고 생각하시나요?
저는 큰 분야와 큰 분야가 만나서 융합을 하는 것도 중요하지만, 학생들이 융합적인 사고를 갖는게 중요하다고 생각해요. 어떤 애플리케이션을 개발할 때 각자 자기 전공분야에서만 생각하기보다 다른 관점으로 문제를 보려고 하다보면 다른 면이 보이게 되죠. 그러면 솔루션이나 문제풀이 방법이 달라져 참신한 것을 할 수가 있어요. 그래서 꼭 두사람 이상이 모여 뭔가를 하는게 아니더라도, 본인이 여러관점에서 보는 것 자체가 융합이라고 할 수 있어요.
융합연구를 위해서는 기본연구가 중요하고, 백그라운드가 충분히 갖춰진 상태에서 다른 관점에서 보는 연습을 많이 시키는 융복합 교육이 이뤄져야 할 것이라 생각해요. 관점을 새롭게 해서 연구를 수행하는게 더욱 창의적이고 효율적인 연구가 나올 수 있는 방법이겠구요. 세상에 해결된 문제가 이미 많다고 생각할 수도 있지만 관점을 달리 하면 풀 수 있는 흥미로운 문제가 많아요. (웃음)
저희 랩의 경우엔 자동차 비전연구를 많이 하고 있어요. 자동차 비전은 자율주행 자동차가 이슈가 되면서 더욱 중요해지고 있는 분야인데요, 사람이 눈으로 할 수 있는 걸 이제는 무인 자동차가 알아서 해야하기 때문이죠. 예를 들면, 차선 detecting(영상에서 차선 찾아내기), 도로 위의 정보 파악하기(물체/차량/사람 detection)를 인지하고, 앞 차와의 거리파악(차량을 detect해서 대략적인 거리)이 필요하고 신호등 색도 인식해야 하죠. 최근에는 SKT와 함께 보행자 detection 과제를 수행하고 있고, 딥러닝을 통해 보행자를 detect해서 감시하거나/차량 블랙박스에 다는 기반기술로 활용할 수 있어요.
2020년에는 벤츠와 같은 대형 자동차 회사들이 무인차를 무조건 출시 하겠다고 선언했기 때문에, 이런 융복합 연구와 기술들이 점점 중요해질거에요.
5. 학생들이 인생에서 중요하게 여기고 살아야 할 가치가 있다면, 어떤 것이라고 생각하시나요? 또, 앞으로 어떤 학생을 만나고 싶으신지 궁금합니다!
제가 생각하는 좋은 학생이란 교수를 귀찮게 하는 학생이에요. 공부를 하면서 항상 궁금한 것들을 물어보고, 모르는 분야와 관련한 것들은 항상 나름대로 생각한 결과를 가져와서 토론을 하고, 가이드를 안 해주어도 결과를 가져오는 학생이죠. 시키는 일만 하는 학생보다는 스스로 문제를 발굴해서 알아서 문제를 풀어내고, 중간중간 풀어낸 문제를 가지고 와서 자연스럽게 discussion을 할 수 있는 학생이 훌륭한 학생이라고 생각합니다. 이를 위해서는 적극적인 것도 중요하고, 전공 베이스에 대해 백그라운드가 탄탄해야 할거에요.
현재 저희 연구실에는 전자공학, 컴퓨터공학, 원자핵공학, 화학공학과 등 다양한 학생들이 있어요. 전공과 상관없이 IT 영상 프로세싱에 관심이 있어서 개인적으로 코딩 능력과 관련 지식을 공부해온 학생들도 있구요.
훌륭한 연구자란 남들이 한 것을 따라하는 것보다는 본인 나름의 창의적인 연구를 하려고 노력하는 사람이라고 생각해요. 기존 방식을 바꿔 performance를 1% 올리고 그런 것보다는, 발상의 전환을 해서 새로운 문제를 푸는 연구를 많이 하면 좋을 거라는 생각이 들어요.
※ 연구활동으로 바쁘신 와중에도 흔쾌히 인터뷰에 응해주신 곽노준 교수님께 감사드립니다!
(취재 및 정리 : 지현수 기자 hyun_you_@naver.com)
(취재 및 정리 : 지현수 기자 hyun_you_@naver.com)
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