우리 사회를 구성하고 있는 방대한 데이터를 이해하는 것은 우리에게 더 큰 가치를 가져다줄 수 있는 중요한 일이다. 상시 분석, 거시적 접근과 동시에 정밀한 관찰이 가능하며 미래 예측력을 보인다는 강점이 있는 빅데이터는 역동적이며 복잡한 사회 문제들을 진단하고 극복할 수 있는 새로운 시각을 제시한다. 데이터 과학으로 사회 문제를 해결하는 DX Lab을 인공지능융합학과 박은일 교수, 인공지능융합학과 정다혜, 이주엽 석박통합과정 연구원과 안형진 박사과정 연구원과의 인터뷰를 통해 알아보자.

- 연구실에 대한 소개 부탁드립니다.

DX Lab (Data eXperience Lab)은 Data Science + User eXperience의 약자에서 알 수 있듯이, 데이터 과학과 사용자 경험(UX)을 결합한 연구를 진행하는 연구실입니다. 우리 연구실은 빅데이터 분석, 인공지능, 사용자 인터페이스 및 사용자 경험 설계 등 광범위한 분야에 걸쳐 인간 중심의 데이터 기술 개발을 추구합니다. 특히 산업과 사회가 직면한 문제들을 데이터 기반의 접근법으로 해결하는 것을 주요 목표로 하며, 이를 통해 데이터의 잠재적 가치를 극대화하고 사용자 친화적인 기술 솔루션을 제공하기 위해 노력합니다.

실제로 우리 연구실은 데이터 과학을 중심으로 다양한 분야(수학, 소프트웨어, 통계, 전자전기, 기계공학, 미디어커뮤니케이션 등)의 연구원들로 구성되어 있으며, 상호 간의 활발한 협업과 토론을 장려하기 위해 매주 정기적으로 교수님과의 개별 미팅 및 팀 미팅을 진행하여 연구에 대한 피드백을 교환하고 있습니다. 또한 매 학기 워크숍을 통해 졸업생과 재학생이 서로의 경험을 공유하고 네트워크를 구축해 나가는 시간을 가지고 있습니다.

▲ 24년 1월 연구실 오리엔테이션

- 연구실의 대표적인 연구 활동을 소개해 주세요.

우리 연구실은 멀티모달 퓨전 기술에 중점을 두고 있습니다. 멀티모달 연구는 텍스트, 이미지, 소리와 같은 서로 다른 유형의 데이터를 통합하여 분석하는 방법론입니다. 우리 연구실은 사회 및 산업 현장에서 발생하는 다양한 데이터를 종합적으로 이해하고, 이를 활용해 문제를 해결할 수 있는 사용자 중심의 멀티모달 인공지능 기술을 개발 및 연구하는 데 주력하고 있습니다. 구체적으로는 소셜 미디어상의 이미지와 텍스트 데이터를 활용한 감정 인식, 콘텐츠 추천, 인기도 예측 등의 연구, 음성 인식과 이미지 분석을 결합한 얼굴-목소리 생성 시스템 개발, 보이스피싱 탐지 기술 개발 등 우리 사회와 산업에 필요한 연구를 수행하고 있습니다.

- 하나의 연구는 어떤 과정과 방법을 통해 진행되나요?

연구 주제 결정은 문헌 검토, 필요성 파악, 기존 연구의 한계 인식을 통해 이루어집니다. 이 과정에서 명확한 연구 가설과 질문을 정립하고 연구 목표를 설정하는데, 이는 연구의 방향과 적절한 방법론 선택의 기준이 됩니다. 특히 우리 연구실의 특징 중 하나는 사회와 산업에 필요한 연구 주제를 도출하고 수행하는 것에 있습니다. 이를 위해 데이터 수집 방법 역시 데이터 크롤링, 실험, 설문조사 등 연구 목적에 부합하는 다양한 데이터 수집 방법을 활용합니다. 데이터 수집이 완료되면 통계, 자연어 처리, 이미지 처리, 기계 학습 및 딥러닝 등의 분석 기법으로 연구 질문에 답합니다. 필요하다면 실제로 실험을 하거나 질적 연구 방법을 병행하기도 합니다. 분석 후에는 결과를 정리하고 논문을 작성하여 연구의 의미와 중요성을 강조하며, 향후 연구 방향에 대한 제안을 포함합니다. 최종적으로 연구 결과를 분야 최우수 저널이나 컨퍼런스에 게재하여 학문적 교류를 통해 연구의 신뢰도를 높이고 영향력을 확장합니다.

- 연구실에서 이루어진 연구들은 어떻게 활용되나요?

우리 연구실의 연구 성과는 다양한 방식으로 활용되고 있습니다. 예를 들어, 학과 내 타 연구실과 협업을 통해 인공지능 기반의 얼굴 복원 기술과 채색화 모델, 보정 모델을 활용해 국가보훈처와 협력하여 3·1절 104주년을 기념하여 독립운동가 15인의 흑백사진을 컬러화하여 광화문광장 대한민국역사박물관의 외벽 전광판에 전시한 바 있습니다.

▲  출처: 국가보훈처, Kocis

지하에 매설된 열 수송관을 굴착 없이 유출 여부를 검사하는 인공지능 모델 개발을 통해 실증하기도 하고, 뉴스 기사 내에 숨겨져 있는 언론사의 편향성을 분석하는 논문을 발표하기도 했습니다. 특히 최근에는 출판사와의 협업을 통해 웹툰 자동 채색 모델을 만든 연구도 해당 산업에 기여하고 있습니다.

- 본 연구실의 비전 혹은 목표가 궁금합니다.

우리 연구실에서는 데이터 사이언스가 모든 산업의 기반이 되는 시대에 단순히 기술 개발이 아니라, 사회와 산업에서 과연 필요한 연구인지를 항상 먼저 생각합니다. 즉, 우리 연구실의 주된 목표는 데이터 기반의 접근법과 사회/산업 필요성의 접점 발굴을 통해 도전적인 과제를 해결하고, 그 과정에서 의미 있는 인사이트를 도출하는 데 주안점을 두고 있습니다.

- 연구실만의 자랑거리가 있다면 무엇인가요? 연구실 자랑 부탁드립니다.

컴퓨터공학, 기계공학, 수학과 등 이공계열 학생뿐만 아니라 미디어 커뮤니케이션, 사회복지, 영어영문 등 다양한 분야의 학부 백그라운드를 가진 학생들이 있다는 것이 가장 큰 장점이라고 생각합니다. 각자의 다양한 도메인 지식을 활용하여 이를 연구에 적용하고 협업을 통해 학제적 연구 시너지를 낼 수 있다는 점에서 재미있고 흥미로운 연구들을 만들어가고 있습니다. 특히, 연구실 내에 실제 산업에서 데이터 사이언티스트와 엔지니어로 활동하고 계신 분들이 풀타임으로 파견 나오시는 경우가 많아, 학위과정 중에도 실제 산업 내에서 필요로 하는 연구가 무엇인지에 대한 고민과 접근을 해볼 수 있습니다.

- 어떤 학생이 연구실에 오면 좋을까요?

위에서 말했듯이 우리 연구실에서는 데이터 기반 접근과 인공지능을 활용하여 다양한 사회문제를 해결하고 의미를 도출하는 연구를 하고 있습니다. 백그라운드와 관심 분야가 서로 다른 학생들이 있어서 다양한 도메인에서 문제를 정의하고 연구를 진행하고 있습니다. 데이터 기반의 접근 방식이나 인공지능 등의 기술들이나 문제를 정의하는 방법 등은 연구실에 와서 함께 공부하며 배워나갈 수 있지만, 자신의 관심은 다른 사람들이 심어주거나 가르쳐줄 수 있는 것이 아니라서 자기가 관심 있는 분야가 있거나 다양한 것에 호기심이 있는 사람이 오면 좋을 것 같습니다. 연구는 '왜'와 같은 질문에서 시작하는 것이라 다양한 현상의 원인이나 이유 등을 궁금해하고 탐구심이 강한 사람이 오면 좋을 것으로 생각합니다.

- 연구원을 꿈꾸는 학생들에게 한마디 부탁드립니다.

연구는 단기간에 원하는 결과를 쉽게 얻을 수 있는 분야가 아니라서 연구 과정에서 실패와 어려움을 겪는 것은 어찌 보면 당연한 일입니다. 하지만, 다양한 호기심과 궁금증을 가지고 끊임없이 노력하다 보면 여러 번의 실패 뒤에는 결국 그 답을 찾을 수 있을 것입니다. 연구원이 되는 것은 쉽지 않지만, 연구를 통해 새로운 지식을 발견하고 세상에 기여할 수 있다는 점에서 큰 보람을 느낄 수 있습니다. 연구원을 꿈꾸는 모든 학생들이 끊임없는 노력과 열정을 통해 훌륭한 연구원이 될 수 있기를 응원합니다.

▲  2024년 2월, 연구실 졸업생과 함께.

연구실 홈페이지: http://dsl.skku.edu