A. 안녕하세요. AI chapter에서 AI Researcher로 일하고 있는 박지승 이라고 합니다. 저는 산업공학과에서 데이터 분석 및 관리 수업을 들었고 자연스럽게 머신러닝/ 딥러닝 분야에 관심 생겨 인공지능 리서처로 일을 시작하게 되었습니다. 주로 회사가 직면하는 문제를 좀 더 인공지능/ 딥러닝으로 해결할 수 있도록 하는 연구 업무를 하고 있습니다.

A. mAsh에서 해결하고자 하는 문제를 파악하고 정의합니다. 문제를 정의한 후, 현재 인공지능에서 관련된 task/domain이 있는지 조사하고, 관련 논문을 읽고 모델 선택 및 구현을 합니다. 즉 제품 환경에 맞게 모델을 변형, 튜닝시키는 작업을 하고 있습니다.

A. AIC는 저희 제품인 매쉬에서 가장 기본이면서도 핵심 부분인 영상 처리 인공지능을 개발하는 팀입니다. 기존에 있는 인공지능 모델을 개선하기도 하고, 신기능을 개발하기도 하고요. 프로젝트를 진행하는 방식은 일단 분기마다 Client Silo(CLS)나 Product Silo(PDS)를 통해 현재 mAsh에 가장 해결해야 하는 문제가 무엇인지 정리하고, 그중에 우선순위를 정해 연구를 진행합니다.

이때 여러 task들 중 각자 잘할 수 있거나, 해보고 싶은 task를 선택해서 진행하게 됩니다. 물론 task를 각자 진행한다고 해서, 서로 간의 교류 및 협업이 없는 것은 절대 아니에요. 인공지능은 분야가 너무 다양하기 때문에, AIC 팀원 분들마다 주로 연구하고, 논문을 보시는 분야가 모두 달라요. 그래서 AI chapter 내에는 주로 ‘내가 하는 분야에서 이러한 방식의 기술을 쓰더라~’ ‘이렇게 한번 써보는 건 어때요?’라는 방식으로 교류가 이루어집니다.

A. 일주일마다 세미나를 가지고 있습니다. 팀원분들이 돌아가며 발제자가 되고 자신이 최근에 읽었던 논문이나, 인공지능 또는 영상처리 관련 수학적 지식들을 공유하는 시간입니다. 또한 세미나 이외에도, 최신 논문이나, 흥미로워 보이는 논문들을 간단히 읽고 슬랙 채널에 공유하고 있습니다. 인공지능은 트렌드가 빨리 변하고, 하루에 논문이 수십 편씩 나오는데, 이러한 문화가 트렌드를 따라가는 데 도움을 주는 것 같아요.

A. 개인마다 주제를 잡기 나름인데요. 저는 인공지능에서 한 특정 task에 대해서 어떠한 흐름으로 연구가 진행되어 왔는지 논문들을 정리했었어요. 이를 survey라고도 부르는데, 이러한 세미나를 통해서 팀원들이 해당 task의 흐름과 트렌드를 쉽게 이해할 수 있었습니다.

다른 팀원의 경우 신호처리 관련된 세미나를 해주셨는데요, 영상처리를 하려면 신호처리가 필수적인데 이러한 신호처리와 관련된 배경지식, 수학적 지식을 설명해주신 경우도 있었습니다. 혼자서 이해하기 어려운 부분을 자세하게 들을 수 있어 매우 도움이 됩니다.

A. 아직 진행 중인 프로젝트이기도 하고 장기간 하고 있는 HOI 기술입니다. 체류기반으로 관심도를 측정하는 것을 넘어서 구체적으로 어떠한 체험을 했는지 알고 싶다는 니즈가 있는 것 같아요. 예를 들어 매대 물건을 만진 것, 실제로 침대에 누워보았는지 알고 싶다 등의 니즈인데요.

이러한 니즈를 풀고자 하는데, 사실 이러한 니즈에 접근할 수 있는 분야가 행동인식, 비디오 언더스탠딩, 사람과 물체 간 인터렉션을 하는 것 등 다양하게 접근할 수 있어요. 문제는 하나이지만 풀 수 있는 방법이 여러 가지인데요, 지금은 이것을 HOI 기술로 해결해보자 하고 진행하고 있는 중이고요. 갈 길이 멀지만 mAsh에 해당 기능이 추가된다면 행동 기반으로 무엇인가 분석할 수 있는 부분이 생길 수 있다 생각해 잘 되면 좋을 것 같아요.

A. 컴퓨터 비전 기술을 직접 제품에 도입할 수 있는 회사가 많지 않다고 생각하는데, 메이아이는 컴퓨터 비전 기술을 제품에 도입되고 제품의 근간이 되잖아요. 매우 매력적이라 생각하고, 제품의 메인이 인공지능 기술이어서 책임감 느끼면서 연구할 수 있습니다. 그리고 AI researcher라면 공감하겠지만, 아무리 열심히 해도 현재 인공지능 기술의 한계 또는 데이터의 문제 등으로 성공하지 못하는 연구가 있을 수 있어요.

메이아이에서는 accuracy 90% 이상 무조건 달성해! 이런 식으로 목표를 잡지 않고, 어떤 기술 알파테스트 진행 등 러프하게 목표를 설정하여 연구를 진행하고 있습니다. 이 부분이 저에게는 동기부여가 되는 큰 부분입니다. 왜냐하면 AI chapter구성원, 리드 모두가 인공지능연구를 하시는 분이기에 연구 환경을 잘 이해하고 소통의 부재도 줄이고 연구를 도전적이고 주도적으로 진행 할 수 있게 도와 준다 생각합니다.

A. 내가 만든 모델이 mAsh에 포함되는 것이 가장 이루고 싶은 목표이고요, 조금 더 리서처로서의 목표라면 논문을 내고 싶습니다. 제품에도 넣고 우리의 기술들이 논문으로 공개하면 너무 좋지 않을까요?!

A. 할 수 있는 것이 정말 무궁무진합니다. 연구할 것이 넘쳐나요! 사실 이러한 연구분야를 자신이 문제를 정의하고 연구할 수 있는 자유로운 연구환경을 기대할 수 있습니다. 음.. 그러면 혼자 공부하는거랑 무엇이 다르냐 하면 사실 완전히 다르죠. 어떠한 테스크를 설정하고 함께 연구해나가는 것은 자연스럽게 열정과 동기가 생기는 것 같습니다. 스스로 문제를 정의하고 문제해결을 위해 어떠한 방식으로 학습을 하면 좋을지를 스스로 결정하고 이러한 과정속에 다른 팀원들의 도움을 받을 수 있으니 개인적으로 엄청난 성장을 할 수 있다고 생각합니다.

A. 논문 읽는 것도 좋아하고 관심 있는 분야에서 활발히 지식 공유할 수 있는 분이면 좋을 것 같습니다. 저희의 제품에 사용되는 기술들을 연구하셨던 분이면 더욱 좋지만, 그렇지 않더라도 인공지능에서의 특정 분야에 깊은 지식을 가지고 계신 분이라면 좋을 것 같아요. 채용공고를 보시고 ‘나는 object detection/ tracking 등을 해본 적이 없는데’ 라기보다는 ‘나는 인공지능에서 이러이러한 task에 대해서 연구했었고, 이런 분야에서 어떠한 성과를 냈었다’가 확실한 분이면 좋을 것같아요. 어찌보면 맥락이 연결되어있기에 서로의 분야의 지식이 활용 될 수 있다 생각합니다.

Table of contents

Web Page

Homepage

Blog

채용문의

recruit@may-i.io

또는 하단 채널톡