AI 리딩 기업과 열정 있는 학생들이 한 곳에! 2023 서울대학교 AI연구원 봄 Retreat 현장

지난 5월 19일, 2023 서울대학교 AI연구원 봄 Retreat이 서울대학교 엔지니어하우스 대강당과 야외 공간에서 진행되었습니다. 매년 봄, 가을에 개최되는 서울대학교 AI연구원 Retreat은 서울대학교의 우수한 연구진과 AI산업을 선도하는 기업들이 한 자리에 모여 최신 연구 동향을 공유하고 서로 교류하는 행사입니다. 이번 봄 Retreat에도 LG AI연구원 뿐만 아니라 CJ, 네이버, 메가존클라우드 등 AI 리딩 기업이 참여해 구두 발표, 포스터 세션 등 여러 프로그램을 통해 기술력과 비전을 선보였습니다.

기업 연구원들과 학생들 간의 다양한 기술 연구 논의가 이어진 Retreat 현장과, 그 안에서 함께 교류하고 소통한 LG AI연구원의 이야기를 소개합니다.

“우수 인재와 함께할 수 있기를 바랍니다”

2023 서울대학교 AI연구원 봄 Retreat 행사는 서울대 AI연구원과 협력을 진행해온 기업들을 소개하는 순서로 시작되었습니다. 첫 번째로 LG AI연구원 임우형 Applied AI 연구 Group장이 무대로 나와 LG AI연구원의 연구 분야와 성과를 발표했습니다.

“LG AI연구원은 설립 이후 2년 반이라는 짧은 기간 안에 많은 양의 논문을 발표했고, 그 quality도 꾸준히 높여왔다. 또한 publication에 그치는 것이 아니라, 기존 사업에서 풀지 못한 난제 해결까지도 연계해 성과를 창출하고 있다.”

임우형 Group장은 “LG AI연구원은 다양한 연구 분야에서 지속적으로 우수 인재를 채용하고 있다. 역량 있는 분들이 LG AI연구원과 함께할 수 있기를 기대한다”며 LG AI연구원 소개를 마무리했습니다.

연구에 대한 질문이 기술에 대한 깊이 있는 대화로

Oral Session과 Poster Session에서는 LG AI연구원 고성문님, 임형준님, 정한슬님 총 3명의 연구원이 참석했습니다. 특히 Poster Session에서는 학생들의 질문에서 시작된 대화가 깊이를 더해가면서 기술적으로 의미 있는 논의로 이어지기도 했습니다. 이 자리에 함께했던 고성문님, 임형준님, 정한슬님의 소감을 직접 들어봤습니다.

[AAAI 2023] “Grouping-matrix based Graph Pooling with Adaptive Number of Clusters” – Materials Intelligence Lab 고성문님 (Link)

“물리학 박사과정을 전공했기 때문에 서울대학교 AI연구원 Retreat 행사에는 처음 참석했는데 정말 의미 있는 자리라고 생각한다. 학생 입장에서 기업이 어떤 연구를 수행하고 있는지 정보를 얻고, 전공 분야와 기업의 연구 방향이 align되는지 확인할 수 있기 때문이다.”

고성문님이 발표한 “Grouping-matrix based Graph Pooling with Adaptive Number of Clusters”에서는 Graph Neural Network를 사용할 때, graph convolution을 활용한 정보 전달의 한계를 극복하기 위한 방법을 제시합니다. 모든 node pair에 대해 binary classification을 진행해 ‘Grouping Matrix’를 제작하고, 최종적으로 input node 및 adjacency matrix에 적용하여 graph를 줄이는 방법을 개발했습니다. 이러한 ‘GMPool’은 pooling할 group 수를 자동으로 model이 결정한다는 점에서 기존 pooling 모델들과 차별화된 특징들을 가지고 있으며, 실험을 진행한 대부분의 데이터 및 세팅에서 기존의 모델을 상회하는 성능을 발휘했습니다.

[ICASSP 2023] “Lightweight feature encoder for wake-up word detection based on self-supervised speech representation” – Language Lab 임형준님 (Link)

“박사과정을 마친 후 여러 기업에서 커리어를 이어왔다. 적지 않은 기간을 대학교에서 보냈기 때문에 캠퍼스 생활이나 lab에서 보냈던 시간에 대한 미련이 없다고 생각했는데 아니었다. 오늘 열정적인 학생 분들과 만나 연구, 커리어에 대한 질문에 답변하다 보니 그 자체만으로 큰 에너지를 얻을 수 있었고 스스로 걸어왔던 시간도 돌아보게 되었다.”

임형준님의 “Lightweight feature encoder for wake-up word detection based on self-supervised speech representation”는 부족한 훈련 데이터로 제한된 크기의 모델을 학습해야 하는 wake-up word detection 기술의 한계점을 극복하고자 하는 연구입니다. 이를 위해 autoencoder 기반의 자원 축소와 knowledge distillation 기법으로 compressed self-supervised speech representation을 생성해 기존에 제안된 다양한 모델들에 적용했고, 최소한의 파라미터 증가로도 성능이 크게 향상되는 것을 확인했습니다.

[Neurips Workshop 2022] “ReSPack : A Large-Scale Rectilinear Steiner Tree Packing Data Generator and Benchmark” – Data Intelligence Lab 정한슬님 (Link)

“학생 분들의 연구 주제와 성과 수준이 높아 놀라웠고, ‘나도 더 열심히 해야겠다’ 라는 동기부여가 됐다. 앞으로 진행할 연구 주제에 대해 더욱 치열하게 고민하고 깊게 몰입할 수 있는 에너지를 받을 수 있었던 시간이었다.”

정한슬님은 STPP(Steiner Tree Packing Problem) 분야의 연구 활성화를 위해, 문제를 생성할 수 있는 generator와 그 benchmark를 제시했습니다. 이를 “ReSPack: A Large-Scale Rectilinear Steiner Tree Packing Data Generator and Benchmark”라고 명명했습니다.

STPP는 PCB의 구성 요소와 배선 모델링에 관한 문제를 의미하는데, 다른 조합 최적화 문제에 비해 AI 분야에서 잘 다뤄지지 않는 분야였습니다. 하지만 ReSPack을 활용하면 1024X1024의 큰 사이즈까지 feasible solution이 있는 문제와, 실제 도메인에서 사용되는 constraints를 도입한 constrained STPP를 제공할 수 있습니다. ReSPack은 연구 뿐만 아니라 산업적인 측면에서도 활용도가 높을 것으로 기대됩니다.

학생과 연구원을 더 가까이, 더 뜨겁게 이어준 LG 부스

올해 Retreat 행사는 그 어떤 해보다도 학생들의 뜨거운 관심을 받았습니다. 현장에서 LG AI연구원의 채용 설명 부스를 운영하고 학생들을 직접 만난 Talent Relations Team 조유미님은 “오전에 시작하자마자 많은 분들이 찾아와주셔서 정말 깜짝 놀랐다. 준비했던 LG AI연구원의 설명 자료와 굿즈가 수량이 부족할 정도였다”라며 “학생 분들의 관심이 뜨거워서 정말 뿌듯했고 기분 좋았다”는 소감을 전했습니다.

LG AI연구원은 이번 행사에서 세계 최고 수준 AI 학회에 채택된 논문을 소개하며 연구 역량과 비전을 알리고, 학생들과 소통하며 미래 AI 인재들의 실력과 열정을 확인했습니다. 앞으로도 LG AI연구원은 서울대학교 AI연구원 Retreat과 같은 산학 교류의 장에 꾸준히 참여해 우리나라를 이끌어갈 AI 인재들을 만날 계획입니다. AI 인재 분들의 많은 관심과 기대를 부탁드립니다.