전병곤 교수 연구진,
쉽고 빠른 AI 시스템 연구로 ‘구글 리서치 어워드’ 수상

전병곤 교수 연구진은 AI 시스템 연구를 통해 2020년 10월 ‘구글 연구상(Google Research Award)’을 수상하였다. 스탠포드 대학교에서 시작된 구글(Google)은 학계와의 기술적 교류를 매우 중요하게 여겨, 전 세계에서 연구를 수행하는 많은 연구 그룹 중 뛰어난 연구를 수행하는 연구진들을 선정하여 연구상을 수여해 오고 있다. 전병곤 교수 연구진의 이번 연구상 수상은 2020년 10월에 발표되었으며, 연구진은 구글로부터 30,000 USD 상당의 연구 기금을 지원받게 된다.

이번 수상의 바탕이 된 기초 연구는 인공지능 시스템의 성능과 사용성을 높이기 위한 연구이다. 최근 인공지능 기술이 매우 빠르게 발전하면서 영상처리, 음성처리 등 많은 분야에서 인간에 필적하는 성능을 보여 주고 있는데, 이러한 인공지능 기술의 빠른 발전을 위해서는 모델을 쉽고 빠르게 학습시키게 해 주는 인공지능 시스템의 역할이 매우 중요하다. 그런데 일반적으로 모델을 쉽게 표현하는 것과 모델을 빠르게 학습시키는 것은 서로 상충 관계에 있어서, 심볼릭 그래프 (“symbolic graph”) 기반 시스템의 경우 고정된 구조의 모델을 빠르게 학습시킬 수는 있지만 다양한 구조의 모델을 쉽게 표현하기는 어렵고, 반대로 명령형 (“imperative”) 시스템에서는 다양한 모델을 쉽게 만들 수는 있지만 이를 학습시키는 데는 시간이 더 오래 걸린다.

전병곤 교수 연구진은 2017년부터 양쪽 시스템의 장점을 합치고자 하는 연구를 해 왔다. 해당 연구는 아마존(Amazon), 삼성전자 등의 글로벌 기업의 지원 속에 진행되었으며, 2019년에는 인공지능 연구를 쉽게 수행할 수 있으면서도 실험에 걸리는 시간을 획기적으로 단축할 수 있는 ‘야누스(Janus)’ 라는 시스템을 개발하기도 했다. 연구팀은 이번 연구상 수상 및 구글과의 기술 교류를 발판삼아 연구 내용을 더욱 고도화하여 새로운 시스템을 개발할 예정이다.