과학기술정보통신부와 한국연구재단이 지원하는 기초연구실(BRL) 사업에 컴퓨터공학과 Meta Federated Learning 기반 이동엣지 컴퓨팅시스템 핵심 구조 개발 연구실이 선정됐다. 컴퓨터공학과 기초연구실은 차세대 인공지능(AI) 핵심 구조와 AI 하드웨어 프로세서를 개발해 지상과 공중에서 이동하는 그 어떤 운송 수단 내에서도 사용자 중심 서비스를 효율적으로 제공하는 환경을 구축한다. 사진 왼쪽부터 김녹원, 홍충선(연구책임자), 박성배 교수.

기초연구실(BRL) 사업 선정(3) 컴퓨터공학과, 이동엣지 컴퓨팅시스템 핵심 구조 개발 연구실
차세대 인공지능(AI) 핵심 구조와 AI 하드웨어 프로세서 개발
자율주행차, 무인항공기에서도 사용자 중심 서비스 효율적으로 제공하는 환경 구축

과학기술정보통신부와 한국연구재단이 지원하는 기초연구실(Basic Research Laboratory, BRL) 사업에 총 4개 연구과제가 선정됐다. 기초연구실 사업은 3~4명의 소규모 집단연구를 지원해 공동연구를 활성화하고, 과학기술 발전의 기본토대를 마련하기 위한 사업이다. 선정된 연구실은 3년간 13억 원의 연구비를 지원받아 과제를 수행하며, 최대 6년까지 연장이 가능하다. 선정된 사업팀을 만나 사업 선정 배경, 연구 목표, 향후 계획 등을 들었다. 세 번째로 ‘Meta Federated Learning 기반 이동엣지 컴퓨팅시스템 핵심 구조 개발’ 과제로 기초연구실 사업에 선정된 컴퓨터공학과 홍충선(연구책임자), 박성배, 김녹원 교수를 만났다.<편집자 주>

차세대 운송 수단에 적용하는 ‘MovingDeepMEC’ 연구 제안
인공지능(AI)과 통신 기술의 발달로 우리는 집, 학교, 회사 등 특정 공간은 물론 길을 걸으면서, 이동하는 차량 내에서 원하는 서비스를 더 빠르게 받을 수 있게 됐다. 이를 가능케 하는 핵심 기술이 다중접속 엣지 컴퓨팅(Multi-access Edge Computing, MEC)이다.

MEC는 사용자와 가까운 곳에서 데이터를 실시간으로 분석해 처리 시간을 줄여주는 기술이다. 먼 곳에 있는 데이터 센터까지 갔다 오는 대신 기지국, 와이파이 엑세스 포인트(WiFi Access Point), 노변 장치(Road Side Unit), 무인비행체 등에 설치한 소규모 데이터 센터에서 데이터를 처리하기 때문에 속도가 빨라진다. 이러한 이유로 MEC는 증강현실(AR), 가상현실(VR), 실시간 스트리밍, 자율주행 정보 등 대용량 데이터가 끊김 없이 제공되도록 하는 데 필수 기술로 여겨진다.

컴퓨터공학과 기초연구실은 MEC 기술을 자율주행차, 무인항공기(Umanned Aerial Vehicle), 초고속 진공열차(Hyperloop)와 같은 차세대 운송 수단에 적용하는 ‘MovingDeepMEC’ 연구를 계획했다. 차세대 AI 핵심 구조와 AI 하드웨어 프로세서를 개발해 지상과 공중에서 이동하는 그 어떤 운송 수단 내에서도 사용자 중심 서비스를 효율적으로 제공하는 환경을 구축하는 것이다.

이를 위해 빠른 데이터 처리를 위한 경량 AI 알고리즘, 통신 효율성을 높이는 네트워크 프레임워크, 낮은 전력에서도 구동 가능한 AI 하드웨어 프로세서가 필요하다. 컴퓨터공학과 기초연구실은 AI 알고리즘, AI 네트워킹, AI 반도체 분야가 함께하는 공동연구로 첨단 소프트웨어부터 하드웨어, 이론부터 실용화를 아우르며 AI 기반 이동식 MEC 원천기술을 확보해나갈 계획이다.

AI 알고리즘, AI 네트워킹, AI 반도체 융합으로 원천기술 확보
컴퓨터공학과 기초연구실은 연구과제의 창의성과 도전성을 인정받아 사업에 선정됐다. 홍충선 교수는 “지능형 네트워킹을 연구하면서 자율주행차, 드론, 대중교통에 적용할 수 있는 좀 더 확장된 네트워크 구조와 유연한 서비스 플랫폼을 연구할 필요성을 느껴 AI 첨단 소프트웨어 기본 이론부터 하드웨어 플랫폼을 아우르는 연구를 계획했다. 알고리즘, 네트워킹, 하드웨어 분야를 융합하겠다는 부분에서 독창성을 인정받았다. 세 분야를 융합하는 연구는 국내에서는 물론 세계적으로도 유례를 찾기 어렵다. 새로운 도전이 될 것이다”라고 말했다.

홍충선 교수는 시너지 효과를 극대화하기 위해 학과 내에서 공동연구자를 물색했다. 그 결과 홍충선 교수, 박성배 교수, 김녹원 교수로 구성된 공동연구팀이 꾸려졌다. 홍충선 교수는 “김녹원 교수님은 애플에서 세계 최초로 상용화한 AI 프로세서 개발에 참여했고, 박성배 교수님은 AI 알고리즘 전문가로 타 대학에 계셨다. 두 분은 2017년과 2018년에 경희대에 오셨다. 학과 차원에서 인재를 초빙하는 노력을 계속했기에 중진교수와 신진교수가 조화를 이루는 공동연구팀을 만들 수 있었다”라고 설명했다.

김녹원 교수는 “홍충선 교수님은 AI 네트워킹 분야에서 국내 최고 수준의 연구팀을 이끌고 계신다. 이번 과제를 통해 홍충선 교수님 같은 중진 연구자의 연구 노하우와 통찰력, 경험이 저 같은 신진교수에게 전수될 수 있을 것이다. 이것이 이번 기초연구실사업의 목적 중 하나이기도 하다”라고 말했다.

AI 전문 인력 및 융합 전문 인력 양성
컴퓨터공학과 기초연구실이 제안한 핵심 기술은 메타 연합 학습(Meta Federated Learning)이다. 이 기술은 기존 메타학습(Meta Learning)과 연합학습(Federated Learning)을 결합한 구조로 메타데이터(어떤 개체의 속성에 관해 설명하는 데이터)를 통한 학습을 바탕으로 개선된 학습 모델 중 가장 성능이 좋은 모델을 선정해 재분배하는 시스템이다. 컴퓨터공학과 기초연구실이 새로 만든 기계학습 기법이다.

홍충선, 박성배, 김녹원 교수는 메타 연합 학습과 MovingDeepMEC를 위한 각각의 주요 요소를 맡고 있으며, 분야별 전문 영역 간 연계협력으로 제안한 연구 프레임워크를 효율적으로 완성해나갈 계획이다. 홍충선 교수는 메타 연합 학습 기법과 MovingDeepMEC 노드 설계 등 AI 기반 네트워킹 솔루션 설계 및 개발, 박성배 교수는 MovingDeepMEC 서버에서 효율적인 성능을 나타낼 수 있는 경량 뉴럴네트워크 구조 등 AI 알고리즘 최적화 연구, 김녹원 교수는 하드웨어 연구의 전문성을 바탕으로 MovingDeepMEC 서버에서 활용할 수 있는 저전력 딥러닝(Deep Leaning) 하드웨어 프로세서 등 AI 컴퓨팅 프로세서를 연구한다.

이번 사업으로 연구 인력 양성 효과도 기대할 수 있다. 한국과학기술기획평가원이 지난 7월 3일 발행한 <과학기술&ICT 정책·기술 동향> 170호에 따르면 세계 AI 시장에서 필요한 인재는 100만 명에 이르는데 전 세계 AI 인재 규모는 20~30만 명 수준에 불과해 전 세계적으로 산업계에서 필요로 하는 AI 인재가 절대적으로 부족한 상황이다. 컴퓨터공학과 기초연구실은 AI 기반 통신 응용 분야 전문 인력, 주어진 도메인에 적합한 딥러닝 모델을 직접 설계하고 구현하는 전문 인력, 인공신경망 기반 NPU(Neural Processing Unit) 설계 전문 인력 등 세계 수준의 연구 역량을 보유한 AI 전문 인력 및 융합 전문 인력 양성이 가능할 것으로 기대했다.

기초연구 시작으로 상용화 기술 개발에 도전
컴퓨터공학과 기초연구실은 이번 사업을 기반으로 사용자 중심의 MEC 기술 개발 연구를 점차 확장해 상용화 기술 개발에 나설 계획이다. 홍충선 교수는 “미래를 준비하는 선제적인 연구를 해야 한다. 일반적으로 통신 네트워크 주기를 10년으로 본다. 아직은 6G의 개념이 정립되지 않았지만, 3년 후에는 더욱 명확해질 것이다. 이번 기초연구를 시작으로 6G AI 상용화 기술 개발에 도전해 나가겠다”는 포부를 밝혔다.

관련 연구 결과물은 일반에 공개할 예정이다. 박성배 교수는 “AI 연구가 활발해지면서 AI 오염이라는 표현이 나올 정도로 리소스(Resource, 컴퓨터 시스템에 관한 여러 가지의 자원을 총칭하는 말)를 많이 쓴다. 실용화를 위해선 AI 알고리즘을 단순화해 경량으로 만들어야 한다. 이번 사업으로 개발한 경량 AI 알고리즘을 공개할 예정인데, 이는 관련 기술 저변 확대에 도움이 될 것이다”라고 말했다.

홍충선 교수는 “개발한 기술을 공개하지 않으면 아무도 사용하지 않고, 발전하지 않는다. 오픈된 커뮤니티 공간에서 많은 사람이 내 기술을 보강해주는 과정을 거치면 더 좋은 플랫폼이 만들어질 수 있다. 이번 사업을 통한 결과물을 공개해 활용도를 높여 나가겠다”고 밝혔다.

김녹원 교수는 AI 하드웨어 관련 연구 결과도 일반인이 활용할 수 있는 방향으로 노력하겠다는 뜻을 전한 뒤 “AI 기반 이동식 MEC 원천기술을 선점하고, 기술이전, 사업화, 확장 연구를 계속해 학계, 산업계의 차세대 AI 기술 개발에 기여할 수 있도록 하겠다”라고 말했다.

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글 오은경 oek8524@khu.ac.kr
사진 정병성 pr@khu.ac.kr

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