LG의 기술력과 최고의 R&D 인재가 한자리에 모이다, LG Tech Conference 2023

최고의 R&D 인재들을 한 자리에서 만나는 LG Tech Conference가 3월 16일 LG 연구개발의 심장인 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 개최되었습니다. 2012년 시작된 LG Tech Conference는 LG의 기술혁신 현황과 비전을 설명하고 인재들 간 상호 교류의 장을 제공하는 행사입니다. 행사에 참관하는 인재들은 LG 산업 현장의 기술력을 접하고 관련 기술에 관심이 높은 인재들과 교류할 수 있으며, LG는 계열사 최고경영진을 비롯한 임직원들이 인재들과 소통하며 우수한 R&D 인력을 만날 수 있는 기회가 됩니다.

이번 LG Tech Conference는 LG 계열사들의 특화 기술을 발표하는 Tech Session을 강화해 더욱 큰 기대와 관심을 모았습니다. 과거에는 채용 중심 행사로 진행됐지만, 최근 기술 중심의 Conference로 방향성을 재정립한 결과였습니다.

풍성한 볼거리와 유익한 정보가 가득했던 LG Tech Conference 2023. 그 현장을 지금부터 생생하게 전해드리겠습니다.

LG Tech Conference의 성대한 시작을 알리다 – 오프닝

오프닝은 LG전자의 로봇 클로이의 영상으로 시작되었습니다. 클로이는 LG가 개발하고 있는 기술을 직접 볼 수 있는 전시관들을 소개했습니다.

다음으로 LG AI연구원의 AI 아티스트 틸다가 등장해, 박윤희 디자이너와 함께 디자인한 의상 약 200벌을 뉴욕 패션위크에서 선보인 경험을 소개했습니다. 틸다는 “Tech Session에서 해결하지 못한 고민을 들어줄 선배들이 기다리고 있어. 여기서는 오프 더 레코드야. 무엇이든지 물어봐도 좋아”라며 Networking Session을 만끽할 것을 당부했습니다.

행사 소개를 마치면서 틸다는 구광모 (주)LG 대표를 무대로 소개했습니다.

구 대표는 참석자들에게 틸다가 ‘꿈, 미래, 사람’을 키워드로 그린 그림을 소개하며 이야기를 시작했습니다.

그는 “LG의 꿈은 사람들의 삶에 행복한 경험을 드리고 상상을 더 나은 미래로 만들어 모두가 미소짓는 세상을 만드는 것”이라며 “꿈을 실현하기 위해서는 ‘기술과 혁신’, 그리고 이를 가능하게 하는 ‘사람과 인재’가 소중하며, 이는 75년이 넘는 LG의 역사 속에 간직해 온 원칙”이라고 강조했습니다.

또 “여러분이 꾸는 꿈의 크기가 미래를 결정한다”며 “꿈과 성장에 대한 고민이 더 큰 열매로 맺어지길 항상 응원하며, 그 여정에 LG가 함께 할 수 있으면 좋겠다”고 말했습니다.

LG의 기술력과 비전을 한 자리에서 만나다 – Tech Session

Tech Session에서는 LG 계열사들이 AI, 메타버스/블록체인, Software, Smart Factory, Big Data 등 다양한 분야의 기술 개발 성과와 과제, 비전을 공유했습니다. 그 중 AI 관련해서는 LG AI연구원뿐만 아니라 LG전자, LG유플러스, LG에너지솔루션, LG이노텍, LG CNS, LG디스플레이가 참여해 8개 발표를 진행했습니다.

LG AI연구원에서는 먼저 김승환 Vision Lab장이 'LG의 멀티모달(Multimodal) Expert AI 연구'에 대해 발표했습니다.

LG AI연구원이 개발한 멀티모달(Multimodal) AI인 EXAONE은 텍스트를 입력하면 그에 맞는 이미지를 생성하고, 이미지가 들어가면 이를 상세히 설명해주는 텍스트를 생성하는 양방향 특징을 가지고 있습니다. 김승환 Lab장은 이미지-텍스트 생성과, 텍스트-이미지 생성에서의 EXAONE 기술 차별점을 설명했습니다.

이미지-텍스트 생성에 대해서는 "기존의 이미지 캡셔닝 모델들은 학습에 사용된 데이터의 범위를 벗어나는 이미지를 처리하지는 못한다. 하지만 3.5억 장 이상의 이미지로 구성된 EXAONE의 학습 데이터에는 사진, 일러스트레이션, 그래픽 등 다양한 종류의 이미지가 포함되어 있으며, 각 이미지를 설명하는 텍스트 또한 이미지의 세세한 부분에 대한 정보를 모두 잘 포함하고 있다"고 말했습니다.

또한 "지난해 NeurIPS에서 발표한 멀티모달(Multimodal) Representation 모델인 UniCLIP과 EXAONE 언어 모델을 함께 텍스트 인코더로 활용해 텍스트의 이해도를 굉장히 높였다. 나아가 텍스트만으로 이미지를 생성하는 것이 아니라, 다양한 입력을 통해 사용자가 더 원하는 스타일로 이미지를 생성할 수 있는 기술들을 개발하고 있다"고 강조했습니다.

다음으로 한세희 Materials Intelligence Lab장이 “How could AI transform chemical research?”라는 주제로 발표를 진행했습니다. 먼저 논문 내 화학 구조식과 표 데이터를 읽어 소재 데이터를 모으는 DDU 기술을 소개하며, "화학 분야에서 많이 참고하는 논문이나 특허 내에는 화학 구조식이 있다. 이것을 비전 모델을 통해 컴퓨터가 이해할 수 있는 것으로 바꿔줘야 한다. 이외 표에 적힌 정보도 읽어서 다시 우리가 활용할 수 있는 형태로 만들어야 한다. 2년 가까이 연구한 결과, Chemical Biomedical 분야에서 언어 기반으로 내용을 추출하는 대회에서 글로벌 SOTA(State-of-the-art)를 달성하는 수준의 모델을 확보할 수 있었다"고 설명했습니다.

이렇게 모은 소재 데이터는 Molecular 디자인의 모델을 학습하는데 사용합니다. 구조가 물성을 결정하는데, 결정의 로직을 AI 모델로 추출하는 것이 목표입니다.

한 Lab장은 "구조와 Property 데이터를 많이 모아서 학습시키다 보면 알아서 로직을 품게 된다. 구조에서 물성이 나오면, 내가 원하는 물성을 넣어 새로운 구조를 찾는 것은 시간 문제다. 해당 기술로 신약 과제에서 약 3.5년 걸리던 프로세스를 8개월로 단축할 수 있다"고 강조했습니다.

이외 AI 분야 Tech Session에서는 LG전자 최호영 인공지능(연)Ambient Intelligence연구실 AI플랫폼TP Leader가 'ATOM - Ambient computing Technology of Multiverse', LG유플러스 이상현 추천기술팀 선임이 '고객의 미디어 경험 극대화를 위한 AI 추천/검색 기술', LG에너지솔루션 임준호 AI기술팀장이 '스마트 팩토리 불량 유출 최소화를 위한 AI 기술 및 적용사례', LG이노텍 장석복 AI/BigData솔루션팀 연구위원이 '정밀부품 제조 지능화를 위한 AI 기술 소개'를 주제로 발표했습니다.

LG CNS에서는 AI엔지니어링LAB 정상교 총괄 컨설턴트가 ‘AI를 실험실에서 운영으로, “SW with AI”’를, LG디스플레이 DX Group 이병승 상무는 ‘LG디스플레이가 꿈꾸는 지능형 자율 공장의 미래와 Challenging한 난제들’을 소개했습니다.

전문가들의 심도 있는 교류의 장 – AI Poster Session, Networking Session

Tech Session 내 AI 발표가 끝난 후에는 AI Poster Session이 진행되었습니다. 최근 국제학술대회에 채택된 논문을 포함한 다양한 주제의 AI 연구 내용에 대해 포스터를 세워 논문 저자가 방문객에게 소개하는 자리였습니다. AI Poster Session에는 LG AI연구원, LG유플러스, LG전자가 참여해 논문을 발표했습니다.

[ISMIR 2022] Symbolic Music Loop Generation with Neural Discrete Representations-Data Intelligence Lab 한상준 님 (Link)

이 논문에서는 AI로 인간이 작곡한 것처럼 느껴지는 음악을 생성하는 연구에 대해 소개했습니다. Data Intelligence Lab 한상준 님은 “언어 모델의 경우 문장을 길게 만드는데 음악의 경우 패턴이 반복되기 때문에 길게 만드는 것은 별로 의미가 없고 짧게 8마디, Loop를 만드는 것이 의미가 있다고 생각했다. 음악 중 Loop가 어느 부분인지 아는 것은 인간에게는 쉽지만, 기계에게는 어렵다. 딥러닝을 활용해 Loop를 추출했고, 음악을 만들어 인간이 만든 음악과 얼마나 유사한지 평가했다”고 설명했습니다.

[NeurIPS 2022] Transferring Pre-trained Multimodal Representation with Cross-modal Similarity Matching-Advanced ML Lab 김병집 님 (Link)

Large Multimodal Model에서 보지 않은 데이터를 잘 인식해 제로샷 성능을 내려면 대규모의 데이터나 자원으로 학습시켜야 합니다. 이 논문에서는 이미 잘 학습된 모델, 성능이 좋은 모델에서의 논리를 재활용해 제로샷 성능을 내는 방법을 제안합니다. Advanced ML Lab 김병집 님은 “잘 학습된 모델, 즉 Teacher가 어떤 이미지를 넣었을 때 어떻게 생각하는지, 텍스트도 같이 넣어 텍스트와 이미지 관계를 어떻게 생각하는지를 똑같이 따라 하게 했다. 결과적으로 같은 성능을 얻기 위해 기존 방법으로는 4억 장의 이미지가 필요했는데, 논문에서 제시한 방법으로는 1,200만 장, 3% 데이터만을 사용하는 성과를 냈다”고 말했습니다.

행사의 마지막을 장식한 Networking Session에는 Tech Session 발표자로 나섰던 각 계열사 연구원들이 참석해 편안한 분위기에서 참석자들의 궁금증을 해소하고 진로 상담을 해주는 등 자유롭게 이야기를 나누는 시간을 가졌습니다.

봄을 맞아 개최된 LG Tech Conference 2023에서는 이공계 우수 인재들이 모여 서로 교류하고 LG의 우수한 기술과 임직원들을 만나는 시간을 가질 수 있었습니다. LG AI연구원은 이번 LG Tech Conference에서 Tech Session과 Poster Session을 통해 대표적인 기술들을 소개하며, 연구 역량을 증명하고 우수한 인재들과 소통했습니다. 앞으로도 LG AI연구원은 우수한 연구 성과를 만들어가면서 우리나라를 이끌어갈 AI 인재들을 만날 계획입니다.

▶ LG Tech Conference 2023 현장스케치 영상 보러가기 (Link)