미래 AI 리더의 무한한 가능성을 만나다, 서울대학교 AI Tech & Talent Conference

LG AI연구원이 서울대학교 글로벌 교육 공학센터에서 AI 인재들과 만났습니다. LG AI연구원과 서울대학교 공동연구센터(SNU-LG AI Research Center)의 연구 성과를 발표하고 채용 기회를 안내하는 ‘AI Tech & Talent Conference’ 현장입니다. 컨퍼런스 현장에는 AI 분야에서 연구를 이어가며 커리어 시작을 고민하는 AI 인재 200여명이 참석했습니다.

LG AI연구원 배경훈 원장과 Data Intelligence(DI) Lab의 임우형 랩장, 서울대학교 강유 교수 등 주요 리더들도 함께 참석해 인재들을 직접 만났습니다. 현장에서 배경훈 원장은 “서울대학교와 함께 의미 있는 연구 성과를 만들어낼 수 있어 기쁘다”고 말하며, “앞으로도 국내 및 세계 AI 시장을 선도할 수 있는 기술 연구를 이어 나가고, 그 과정에 서울대학교 AI 인재 분들이 함께하기를 기대한다”고 전했습니다.

3D 생성 AI부터 언어모델의 시계열 데이터 분석까지 다양한 성과 발표

컨퍼런스가 진행된 메인 홀에서는 LG AI연구원과 서울대학교 공동연구센터의 연구 성과 발표가 이뤄졌습니다.

공동 연구 성과 ① 3D Scene 생성 연구

더 자연스럽고 효과적인 3차원 장면(3D Scene) 생성을 위해, 확산 기반 이미지 생성(Diffusion-based Image Generation) 모델과 단안 카메라 깊이 추정(Monocular Depth Estimation)모델을 활용한 연구입니다. 해당 연구는 입력 형식과 도메인에 상관 없이 일관된 3D 장면을 생성하며 기존 3D 장면 생성 기법 보다 우수한 성능을 보였습니다. ‘LucidDreamer’로 명명한 이번 프로젝트는 Huggingface에서 큰 호응을 받았고, Daily Paper에 선정되기도 했습니다.

공동 연구 성과 ② 대화 시스템의 성능 향상과 방법 개선

고도화된 전문성과 성능을 갖춘 대화 시스템을 목표로, 효과적인 정보 전달을 위한 데이터 생성 방법론을 제시했습니다. 사용자에게 정확하고 유용한 정보를 전달하는 능력을 강화하고, Knowledge Graph에 포함된 Entity들과의 관계를 활용하여 새로운 Framework인 MP2D를 제안했습니다. 이를 통해 대화 시스템이 대화의 흐름을 더욱 자연스럽게 이어가는 능력이 향상됐습니다. 해당 연구는 EMNLP, LREC-COLING 등 자연어 처리 분야에 글로벌 학회에서 Accept 되며 연구 성과를 인정받았습니다.

공동 연구 성과 ③ On Incorporating Prior Knowledge Extracted from Pre-trained Language Models into Causal Discovery

주어진 Data에서 변수들 간의 인과 관계를 찾는 연구로, Time-Series Dataset에 대한 PLM(Pre-trained Language Model) 기반 Causal Reasoning을 활용합니다. PLM 기반 Causal Reasoning을 통해 Prior Knowledge를 추출하여, Causal Discovery 학습에 활용하는 새로운 Framework을 제안했습니다. 이 Framework는 Static, Time-series를 아우르는 여러 Benchmark Dataset에서 PLM 기반 Causal Reasoning 및 기존 Causal Discovery 알고리즘보다 뛰어난 성능을 기록하는 성과를 낼 수 있었습니다. 향후 예측 AI 모델 개발 및 인과 관계 분석이 필요한 다양한 과제에 해당 연구를 적용할 수 있을 것으로 기대됩니다.

오픈 공간을 가득 매운 채용 상담과 기술 교류의 에너지

컨퍼런스가 진행된 메인 홀이 공동연구센터 연구 성과 발표로 열기가 뜨거웠다면, 메인 홀 외부의 오픈 공간에서는 포스터를 보며 기술을 교류하는 인파와 채용 부스 속 상담 소리가 모여 공간을 가득 매웠습니다.

채용 부스

이번 컨퍼런스는 LG AI연구원이 서울대학교와 함께 단독으로 준비한 행사로, 대규모 채용 부스가 마련되었습니다. 이번 채용 부스의 특징은 더 깊이 있는 채용 상담이 가능하도록 구성되었다는 점입니다. Vision, Language, Data Intelligence, Material Intelligence 등 주요 연구 분야 별 개별 상담 부스를 마련해, 전공 분야와 전문 영역에 맞춰 심도 높은 상담이 이루어졌습니다.

특히 각 부스마다 서울대학교 출신 LG AI연구원 선배 사원이 참석해, LG AI연구원의 각 Lab이 진행하는 연구 분야와 직무에 대해 자세한 정보를 제공했습니다. 채용 부스 앞에는 어느새 자신의 순서를 기다리는 대기 줄이 생길 정도로 큰 관심을 받았습니다.

인재 확보와 채용을 담당하는 TR(Talent Relations) 정혜인 팀장은 “기존에는 반년마다 서울대학교 학생 분들을 만나왔는데, 이번에는 ‘AI Tech & Talent Conference’를 준비하며 1년만에 찾아오게 됐다”면서 “확대 구성된 채용 부스에서 깊이 있는 상담을 진행할 수 있어 기쁘고, 학생 분들이 커리어 고민하는 과정에 이 자리가 도움이 되었기를 바란다”고 전했습니다.

포스터 세션

채용 부스 맞은 편에는 기술에 대해 자유롭게 교류하고 인사이트를 나눌 수 있는 포스터 세션이 진행됐습니다. 세션 현장에는 서울대학교 인공지능대학원 내 연구실에서 작성한 논문들 중에서 우수 논문으로 선정된 포스터들이 전시됐습니다. 이들 포스터 중에는 ‘Kosmic: Korean Text Similarity Metric Reflecting Honorific Distinctions’, ‘IterCQR: Iterative Conversational Query Reformulation with Retrieval Guidance’, ‘Observation-Guided Diffusion Probabilistic Models’, ‘Advancements in Sample-efficient and Requirement-driven Code Generation’ 등 LG AI연구원이 함께 참여한 연구 논문들도 포함됐습니다.

LG AI연구원과 서울대학교 공동연구센터는 이번 컨퍼런스에서 발표한 연구 주제 외에도 성능은 유지하면서도 빠르고 메모리 효율이 높은 경량 언어모델 개발 기술을 공동으로 연구했습니다. LG AI연구원은 서울대학교와 공동으로 연구하는 분야에서 우수한 결과를 낼 수 있도록 매진하는 한편, 하반기에는 서울대학교 AI 인재들을 LG AI연구원으로 초대하여 기술을 교류하고 네트워킹 하는 자리도 마련할 계획입니다.