일반대학원 인공지능학과, 소프트웨어융합학과 재학생으로 구성된 2팀이 한국전자통신연구원(ETRI)이 진행하는 ‘제2회 ETRI 휴먼 이해 인공지능 논문경진대회’에서 과학기술정보통신부 장관상을 받았다.

인공지능학과, 소프트웨어융합학과 재학생 팀
감정인식을 위한 멀티모달 융합학습 방법과 경량화된 멀티모달 방법론 제안

일반대학원 인공지능학과, 소프트웨어융합학과 재학생으로 구성된 2팀이 한국전자통신연구원(ETRI)이 진행하는 ‘제2회 ETRI 휴먼 이해 인공지능 논문경진대회’에서 과학기술정보통신부 장관상을 받았다. 이번 대회는 2월부터 6월까지 진행됐고, 총 62개 팀이 참가했다.

데이터 불균형이 만연한 현실 속 다양한 감정을 편향되지 않게 예측하는 기술 제안
소프트웨어융합학과 한주혁, 조혜정, 김태성 학생(지도교수 : 소프트웨어융합학과 이원희 교수)은 ‘LMR-CL: 감정인식을 위한 Contrastive Loss 기반의 멀티모달 융합학습 방법’을 주제로, 컴퓨터공학과 조현기, 서유리, 노설 학생(지도교수 : 컴퓨터공학부 허의남 교수)은 ‘Multi-Still: 실시간 감정인식을 위한 경량화된 멀티모달 교차 어텐션 지식 증류 방법’을 주제로 논문을 작성했다. 학생들은 입을 모아 “실력을 키워보자는 취지로 도전했는데 입상이라는 좋은 결과를 얻어 기쁘다. 열심히 지도해주신 교수님과 각자 맡은바 충실히 해준 팀원에게 고맙다”고 말했다.

이원희 교수 연구팀은 데이터 불균형이 만연한 현실 속 다양한 감정을 편향되지 않게 예측하는 기술을 제안했다. 이를 위해 다양한 감정을 균형 있게 맞추는 인공지능 모델을 만들기 위해 기존 문제점을 보완하며 선정 방법도 새로 제안했다. 조혜정 학생은 “멀티모달을 어떻게 활용해야 감정인식을 할 수 있을지, 개발한 기술을 산업적으로 어떻게 활용할 수 있는지 고민했다. 다양한 데이터를 제약 없이 활용할 수 있는 모델을 만들어보기 위해 주제를 선정했다”고 밝혔다.

처음 팀을 이뤄 학술대회에 참가해 팀원 간 소통 문제, 정보 불균형 등으로 어려움을 겪기도 했다. 선정한 주제 역시 연구실에서 다루지 않던 문제여서 낯섦도 있었다. 한주혁 학생은 “생소한 분야라 방향 설정에 어려움도 겪었지만, 오히려 연구를 진행하는 방법을 새로 배울 수 있던 좋은 기회가 됐다”고 말했다. 정기적인 랩미팅 역시 큰 도움이 됐다. 김태성 학생은 “어려움에 봉착했을 때마다 랩미팅에서 활로를 찾았다. 매주 결과물을 정리할 수 있었고, 교수님께서 방향 설정도 도와주셨다. 이 과정에서 많은 피드백을 받았는데, 수정을 거치며 논문이 변화하는 것을 체감할 수 있었다”고 설명했다.

특히 이들은 모두 학부 연구생 출신으로 더 큰 의미가 있다. 학부 연구생 시절을 통해 새로운 연구 방법을 배워 많은 도움을 받았다. 김태성 학생은 “연구생 이전 스스로 생각하지 못했던 다양한 주제와 연구 방법을 접한 점이 좋았다”고 회상했다. 한주혁 학생은 “소프트웨어융합학과가 비교적 최근에 신설돼 대학원에 진학하는 학생이 적다. 대학원 생활에 대한 정보가 부족했는데 학부 연구생을 거치며 다양한 경험을 쌓을 수 있었다. 당시 경험이 대학원 진학에 큰 도움이 됐다”고 말했다.

학생들은 각자의 연구 주제를 정해 발전시켜 나가겠다는 목표도 밝혔다. 한주혁 학생은 ‘적은 데이터로 좋은 성능을 보이는 메타러닝 기법’ 조혜정 학생은 ‘뇌파 신호 이용 딥러닝 연구’ 김태성 학생은 ‘신호 데이터를 활용한 감정인식 연구’를 진행할 계획이다. 스스로 정의한 문제를 해결하는 연구자로 성장해 연구 직종에 취업하는 것이 목표다.

소프트웨어융합학과 재학생팀은 데이터 불균형이 만연한 현실 속 다양한 감정을 편향되지 않게 예측하는 기술을 제안했다. 이들은 모두 학부 연구생 출신으로 구성돼 더 큰 의미가 있다.

최신 연구 동향 살펴 주제 선정해
허의남 교수 연구팀은 한국어 기반 멀티모달 감정 데이터셋의 텍스트 및 음성데이터를 사용해 교사 모델의 지식을 학생 모델에게 전달하는 방법론을 제안했다. 연구팀은 인간과 컴퓨터 간 상호작용이 가능한 감정인식 분야에 지식 증류 기술을 활용해 실시간 감정인식을 위한 멀티모달 구조를 경량화하는 방법을 제안했다. 그 결과 모델을 경량화했고, 복잡한 네트워크 성능을 유지할 수 있음을 입증했다.

연구 주제를 선정하기 위해 최신 연구 동향도 꼼꼼히 살폈다. 서유리 학생은 “실생활에서 활용할 수 있는 인공지능 서비스가 최신 동향이었다. 연구 주제도 같은 방향성을 갖출 수 있도록 신중히 접근했다”고 설명했다. 조현기 학생은 “연구 주제를 선정하기까지 하루에 6시간 이상 회의를 이어갔다. 여러 주제를 고민하며 다방면으로 자료조사를 진행한 것이 논문 작성에 도움이 됐다”고 말했다.

논문 작성을 통해 얻은 것도 많았다. 노설 학생은 “논문 작성에 몰입하면 오류가 보이지 않는다. 교수님은 짧은 순간에 오류를 바로 알려주셔서 경험과 전문성의 중요함을 다시 한번 깨달았다”고 설명했다. 조현기 학생은 “개인적으로 논문을 처음 작성해봤다. 자료조사, 데이터 분석, 글쓰기 등 다양한 경험을 쌓으며 논문 작성의 전 과정을 배울 수 있었다”며 “대학원에 진학하기 전 취업을 준비했었지만, 배움에 대한 갈증이 있었다. 대학원에 진학해 인공지능, 클라우드와 관련된 다양한 지식을 쌓고, 응용 모델까지 개발할 수 있어 연구에 재미를 붙이고 있다”고 말했다.

회사에서 실무를 경험하고 대학원 진학을 선택한 학생도 있었다. 노설 학생은 “회사에 취업했지만, 실무와 연구는 다르다는 사실을 느낄 수 있었다. 연구적으로 성장하고 싶다는 생각이 들었다. 이후 경량화된 클라우드 모델과 응용 서비스를 연구하는 허의남 교수님을 알게 돼 대학원에 진학하게 됐다”고 말했다. 노설 학생은 ‘거대 인공지능 모델 경량화와 클라우드 융합 실시간 서비스 인프라 연구’를 진행할 계획이다.

서유리 학생은 클라우드 환경에서 실시간 서비스 적용에 관심이 많다. 그는 “최근 허의남 교수님이 수주하신 컨티뉴엄 센터 운영 관련 연구를 진행해 데이터 병렬 처리 과정에서 발생하는 에너지 버블 현상을 해결에 기여하고 싶다”는 뜻을 밝혔다. 조현기 학생은 “이제 연구를 시작한 만큼 공부해야 할 게 많다. 앞으로 기존 데이터 처리 모델을 효율화하는 방법을 연구하고 더 나아가 박사 과정에 진학해 저명 학술지에 논문을 게재하고 싶다”는 소망을 나타냈다.

인공지능학과 재학생팀은 최신 연구 동향을 살피며 연구 주제를 선정했다. 이들은 “실생활에서 활용 가능한 인공지능 서비스가 최신 동향”이라며 “다방면으로 자료조사 진행한 것이 논문 작성에 도움이 됐다”고 설명했다.

글 김율립 yulrip@khu.ac.kr
사진 정병성 pr@khu.ac.kr

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