LG AI 대학원, 두 번째 AI 인재 육성 성과 마무리

LG AI 대학원의 두 번째 성과를 마무리하는 학위수여식이 진행되었습니다. 지난 2022년 3월에 정식 개원한 LG AI 대학원은 LG그룹의 AI 역량 강화 및 계열사 인재들을 AI 전문가로 양성하는 프로그램으로 대학원 수준의 이론 수업 및 다양한 산업 현장의 사례 위주로 교육을 진행하고 있습니다. LG AI연구원은 지난 2월 6일 마곡 LG사이언스파크 비전홀에서 LG AI 대학원의 두 번째 졸업생들에게 석사 학위장을 전달하며 이를 기념하는 학위수여식을 진행했습니다.

LG AI 대학원은 AI 인재 확보에 한계가 있는 상황에서 실무에 익숙한 임직원을 대상으로 하는 AI 전문 교육과정인 만큼 실무 중심의 커리큘럼 구성으로 교육을 마친 졸업생들은 배운 내용을 본인의 업무에 결합해 활용해 볼 수 있습니다. LG AI연구원 내 AI 전문가 자원을 투입하여 운영되는 LG AI 대학원은 2021년부터 파일럿 과정과 정식 개원을 거치면서 총 9명의 석사 졸업생을 배출했습니다.

이번 학위를 수여받는 학생들은 연구하고자 하는 분야에 대한 스터디를 하는 것으로 시작해 코스웍 및 연구를 진행하고, 각자 수립한 연구 과제를 통해 석사 학위 논문을 제출하고 외부 교육기관과 동일하게 Proposal과 Defense를 진행했습니다. 더불어 졸업 논문의 공신력을 위해 외부 AI대학원에서 초빙한 교수 1명을 포함한 총 3명의 심사 위원회의 심사를 거쳐 졸업하며 본인이 연구한 실적을 인정받게 되었습니다.

이번 학위수여식에서는 그동안 지도를 맡았던 AI연구원의 교수들이 참석하여 졸업을 함께 축하했습니다. LG AI연구원에서 인재 육성 고문을 맡고 있는 서정연 위원장은 이번 학위수여식에서 “창의적인 인재의 기본은 ‘호기심’으로 LG AI 대학원에서 배운 AI 기술을 활용하여 계속해서 질문을 던지고, 새로운 문제들을 도전해 보기를 바란다“라며 응원을 보냈습니다.

이어서 LG디스플레이 이원식 책임, LG이노텍 지동석 책임에게 석사 학위 수료장이 전달됐습니다. LG디스플레이 이원식 책임은 베이지안 최적화(Bayesian Optimization)를 이용한 지향성 디스플레이 최적 광학 설계, LG이노텍 지동석 책임은 비 정형 차량용 S/W 요구사항 문서에서 핵심 요구사항을 추출하기 위한 Language Model 기반 Framework 연구 관련 논문을 작성해 졸업했습니다.

LG AI연구원의 원장이자 LG AI 대학원장으로 재임하고 있는 배경훈 원장은 “LG AI 대학원은 AI 전문가로 거듭나기 위한 시작으로 계속해서 박사 과정까지 이어져서 LG에 뿌리를 내리는 계기가 되었으면 좋겠다”라며 졸업생들에게 축하와 격려의 메시지를 전달했습니다.

Q. LG AI대학원에서 어떤 주제의 연구를 진행하셨나요?

(LG디스플레이, 이원식) Bayesian Optimization을 이용한 설계 최적화 주제로 연구를 진행했습니다. 현업에서 AI를 기술을 이용한 설계 최적화 문제를 많은 시뮬레이션 데이터를 바탕으로 MLP를 이용하여 접근하려 했었지만, 많은 양의 데이터 확보가 쉽지 않아 만족스러운 결과를 얻을 수 없었습니다. 그런 중에 LG AI 대학원을 통해 Bayesian Optimization을 접하게 되었고, 비교적 적은 데이터를 이용해서도 최적의 설계를 도출할 수 있다는 연구 결과를 얻을 수 있었습니다. 이를 현업에 적용한다면, 적은 Data라도 빠른 시간에 고객의 요청을 만족하는 최적의 설계를 찾을 수 있을 것이라 생각합니다.

(LG이노텍, 지동석) 다양한 형식의 비 정형 문서에서 원하는 맥락의 텍스트만을 추출해 정형화된 형식으로 변환하는 AI 모델을 연구했습니다. 현업 업무 중, 차량에 탑재되는 소프트웨어를 개발할 때 고객에게 프로그램의 안정성을 입증하는 근거 자료를 제출하는 것이 있습니다. 이 근거 자료는 방대하고 다양한 형식의 고객 요구사항을 기반으로 작성되므로 분석하는 데 많은 시간과 노력이 필요합니다. LG AI대학원에서 연구했던 모델을 사용하면 고객의 요구사항 문서를 효율적으로 분석하는 데 큰 도움이 되리라 기대합니다.

Q. LG AI대학원 졸업 소감이 궁금합니다. 교육 과정 중 기억에 남는 일이 있으셨다면 알려주세요.

(LG디스플레이, 이원식) 석사 과정을 마무리하며 좀 더 욕심부리고 더 노력했더라면 어땠을까라는 아쉬운 감정이 많이 들었지만, 배우고 느꼈던 것들을 현업에서 잘 개발하여 좋은 성과를 냈으면 합니다.

역시나 대학원의 꽃인 논문 작성하는 일이 제일 기억에 남습니다. 논문이라는 것을 처음 써봤고, 제가 LG AI대학원에서 연구했던 모든 것을 한 권의 책으로 정리하는데 많은 어려움은 있었지만, 그 결과로 양장본의 학위 논문을 받았을 때의 느낌은 내 아이와 같은 벅찬 느낌이었습니다.

(LG이노텍, 지동석) 졸업하게 되어 매우 기쁘고, 도움 주신 많은 분들께 감사하는 마음이 큽니다. 대학원 경험은 처음이었기 때문에 모든 것이 새로워서 다 기억에 남습니다.

매주 진행했던 세미나 및 토론도 재미있었고, 중간시험, 다소 긴장되었던 논문 Proposal, Defense 과정도 기억에 남습니다. 저는 소프트웨어 개발자이기 때문에 문제를 정의하고 선택에 필요한 것들을 체계적으로 정리하는 것에는 익숙하다고 생각했는데, 이 정도로 모든 선택에 이유와 근거를 엄밀하게 검토하고 증명했던 적은 많지 않았던 것 같아서 재미있었습니다. 특히 어떤 주장을 '제대로' 하기까지 얼마나 '제대로' 준비해야 하는지도 알게 되어 보람을 느꼈습니다.

Q. LG AI연구원 연구원들의 멘토링은 어떠셨나요?

(LG디스플레이, 이원식) LG AI연구원 Digital Intelligence(DI) 랩 이강훈 교수님을 통해 최고의 지원을 받을 수 있었습니다. 요즘에는 인터넷 검색이나 LG의 EXAONE과 같은 초거대 AI를 통해 다양한 문제에 맞는 적절한 AI 알고리즘을 찾고 적용해 볼 수도 있습니다. 하지만 알고리즘에 대한 정확한 이해가 부족하거나 또는 양질의 데이터가 부족한 상황에서 무턱대고 AI 기술을 이용한 문제 해결 시 많은 어려움이 있었습니다. 이런 상황에서 대치동 1타 강사급의 멘토들의 탄탄한 실력과 비슷한 유형의 문제 해결 경험은 현업 문제에 적절한 최신 트렌드의 기술과 접근 방법을 제시해 주었고, 멘토님의 코칭을 통해 알고리즘의 정확한 이해와 문제를 보는 눈을 성장시켜 주었습니다.

(LG이노텍, 지동석) LG AI연구원 language 랩 민경구 교수님과 편하게 의견 나눌 수 있어서 즐겁게 공부했습니다. 특히 매주 세미나를 하고 토론하는 과정에서 새로운 이론을 학습할 뿐만 아니라, 생각을 체계적으로 정리하고 효율적으로 전달하는 방법, 이론을 비판적으로 바라보는 방법, 질문의 중요성 등을 대화를 통해 많이 배운 것 같습니다. 민경구 교수님은 항상 다양한 관점에서 질문을 주셨는데, 답을 고민하는 것이 재미있었고, 동기부여가 되었습니다.

Q. 앞으로의 목표를 알려주세요.

(LG디스플레이, 이원식) 대학원에서의 목표는 현업에 적용할 수 있는 알고리즘과 연구 방법에 대해서 배워가는 것이었는데, 성공한 것 같습니다. 현업에 복귀하여 Computer Vision 관련 새로운 조직에서의 Rule-base를 기반으로 한 업무에서 겪고 있는 문제를 새롭게 Data 관점에서 접근하여 AI 기술을 이용한 해결 방법을 탐색하고 있는 중이며, 앞으로도 더 많은 도전을 할 예정입니다.

(LG이노텍, 지동석) LG AI 대학원에서의 목표는 첫째로 지금까지 경험적으로 쌓아온 AI 이론들을 체계적으로 정리하는 것이고, 둘째는 최신 AI에 이론에 대한 깊이 있는 탐구였습니다.

저는 AI 관련 비전공자로 서비스 구현 위주로 다양한 분야의 AI를 다뤄왔기 때문에, 늘 저의 AI 지식이 일목요연하게 정리되지 않은 듯한 느낌을 받았습니다. 대학원 프로그램을 통해 두 가지 목표를 모두 달성한 것 같아서 만족스럽고, 앞으로도 현업에서 이론을 탐구하기보다는 어떻게 활용할지를 더 많이 고민하고, 좀 더 Deep-Dive 해보고 싶습니다.

그동안 LG AI연구원은 우수한 교수진의 지도 아래 LG 내 다양한 분야의 인재들을 AI 인재로 전환 육성하고, AI 이론 중심의 교육을 넘어 실제 현장의 문제를 해결하기 위한 교육 과정을 운영하며 실질적인 가치 창출에 기여할 수 있는 성과를 만들고 있습니다. 계속해서 LG 그룹의 혁신 및 AI 기반 고객 경험 혁신을 통한 차별화된 가치 창출을 위해 노력해 나갈 것입니다.