2025년 06월 04일(수) 13:45
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인공지능(AI), 블록체인, 양자통신 등 신기술이 눈부시게 발전하고 있는 시대에 접어든 가운데 '가볍고 실용적인 AI'에 대해 연구하며 중소기업과 일반 사용자가 쉽게 접근할 수 있는 기술을 고민하는 연구자가 있다. 상주면 출신 강두리 향우의 아들 변승규 동의대학교 컴퓨터공학과 교수를 만나 이에 대한 이야기를 들어봤다.
<편집자주>
▲ 컴퓨터공학 분야에 관심을 가지게 된 계기는?
= 사실 아주 단순한 이유였습니다.
어릴 때 친척들 중에 태권도를 좋아하는 사람도 있었고, 컴퓨터에 관심 있는 사람도 있었는데, 저는 태권도를 잘하지 못했습니다. 그래서 '나는 태권도가 아니라 컴퓨터를 해야겠다'는 생각을 자연스럽게 하게 됐습니다.
처음엔 단순한 계기로 시작했지만, 시간이 지나면서 컴퓨터로 문제를 해결하는 게 너무 재밌고 매력적이라 본격적으로 이 길을 걷게 됐습니다.
▲ 기술 발전 속도가 빠른데, 연구 방향을 어떻게 설정하고 있나?
=요즘은 인공지능 기술이 빠르게 발전하고 있는데, 그만큼 필요한 장비나 소프트웨어도 고가인 경우가 많습니다.
하지만 중소기업이나 스타트업은 그런 투자가 쉽지 않기 때문에 저는 비용이 적게 들고 가볍게 잘 작동하는 AI 기술, 즉 '경량 인공지능'에 집중하고 있습니다.
적은 자원으로도 실용적인 결과를 낼 수 있는 기술을 연구하는 것을 지향하고 있습니다.
▲ 인공지능, 블록체인 등 신기술 중 가장 주목하고 있는 기술은?
=저는 특히 인공지능과 양자통신에 관심이 많습니다.
인공지능은 이미 우리 주변에 널리 퍼져 있는데, 저는 그중에서도 작은 기기에서도 잘 작동하는 AI, 즉 가벼운 인공지능에 주목하고 있습니다. 이런 기술은 자원이 부족한 기업들도 쉽게 활용할 수 있어서 앞으로 더 중요해질 겁니다. 또 하나는 양자통신입니다.
보안 때문이라기보다는, 양자의 특성을 이용해서 신호를 주고받는 방식 자체가 과학적으로 굉장히 흥미롭기 때문입니다.
눈에 보이지 않는 아주 작은 세계에서 벌어지는 원리를 통신에 활용한다는 점에서 매력을 느끼고 있습니다.
▲ 현재 인공지능 기술의 발전 속도에 대해 어떻게 평가하나?
=특히 거대 언어 모델 같은 초대형 AI의 발전 속도는 정말 빠릅니다. 몇 년 전만 해도 불가능해 보였던 일들을 이제는 AI가 척척 해내고 있는 것이 그 방증입니다.
이런 모델들은 스스로 언어와 지식 구조를 학습해 나가면서 점점 더 똑똑해지고 있습니다.
물론 이런 모델을 만들기 위해선 막대한 컴퓨팅 자원이 필요해서 누구나 쉽게 접근하긴 어렵지만, 기술 발전 자체의 속도로 보면 상상 이상으로 빠르게 진화하고 있다고 생각합니다.
▲ AI가 인간의 일자리를 대체할 것이라는 전망에 대해 어떻게 생각하나?
=사실 이런 변화는 이미 정보화 시대에 들어서면서 서서히 일어나고 있는 일입니다. 반복적이고 단순한 일들은 자동화가 되고 있고, 앞으로도 AI가 일부 일을 대신할 겁니다.
하지만 동시에 새로운 기술은 새로운 일자리를 만들기도 합니다. 예전에도 인터넷 덕분에 생긴 새로운 직업들이 많았습니다. 마찬가지로 AI를 개발하고, 다루고 잘 활용하는 쪽에서도 새로운 역할이 계속 생겨날 거라고 봅니다. 중요한 건 기존 일자리를 지키는 데 집중하기보다는 변화에 적응하고 준비하는 자세라고 생각합니다.
▲ 대학에서의 AI 교육은 어떻게 이뤄지고 있나? 산업계 수요를 잘 반영하고 있다고 보나?
=요즘은 언어모델 같은 AI가 사람보다 코딩을 더 잘하는 경우도 많다 보니, 전통적인 프로그래밍 교육을 계속해야 할지, 아니면 방향을 완전히 바꿔야 할지 고민이 많습니다.
그렇지만 현재 대학에서는 AI의 원리를 직접 구현해보는 수업을 통해, 단순히 도구를 쓰는 걸 넘어서 AI가 어떻게 작동하는지를 이해하게 하는 교육을 하고 있습니다.
산업의 변화가 너무 빠르기 때문에 커리큘럼이 따라가기는 어렵지만, 그보다는 학생들이 유연하게 배우고 적응할 수 있는 힘을 기르는 것이 더 중요하다고 생각합니다.
▲ 컴퓨터공학을 전공하고자 하는 학생이나 진로 고민 중인 청년들에게 조언한다면?
=컴퓨터공학은 단순히 코딩만 잘한다고 되는 분야가 아닙니다. 문제를 분석하고, 논리적으로 해결하는 힘이 더 중요합니다. 또한 기술은 계속 바뀌기 때문에, 새로운 걸 배우고 빠르게 적응하는 자세를 갖추는 게 가장 큰 경쟁력이 될 수 있습니다. 처음엔 어렵게 느껴질 수 있지만, 꾸준히 해보면 정말 매력적인 분야입니다.
▲ 가장 유망해 보이는 컴퓨터공학 세부 분야는?
=요즘 AI 분야는 고성능 장비(GPU) 없이는 성능을 끌어올리기 어려워서, 전 세계적으로 장비 확보 경쟁이 치열합니다. 마치 예전의 군비 경쟁 같다고 보시면 됩니다.
그런데 우리나라나 중소기업처럼 자원이 제한된 곳에서는 그렇게 큰 장비를 갖추기 어렵기 때문에 자연스럽게 적은 데이터로도 잘 배우는 AI, 즉 스몰 데이터 학습 같은 기술에 관심이 쏠립니다.
실제로 현실에서는 데이터를 많이 모으기 어려운 경우가 많기 때문에 이런 효율적인 AI 기술이 앞으로 훨씬 더 실용적이고 중요해질 거라고 생각합니다.
▲ 향후 계획이나 도전하고 싶은 연구가 있다면?
=앞으로는 누구나 쉽게 활용할 수 있는, 대중적인 AI 기술을 만드는 데 더 집중하고 싶습니다. 예를 들어, 적은 데이터로도 잘 배우는 AI나, 구조가 단순해서 구현하기 쉬운 얕은 신경망 같은 기술들입니다.
복잡하고 거창한 기술보다는, 작은 회사나 일반 사용자도 부담 없이 사용할 수 있는 AI가 더 의미 있다고 생각합니다. 그래서 앞으로도 실용적인 AI 기술을 계속 연구해 나갈 계획입니다.
<편집자주>
▲ 컴퓨터공학 분야에 관심을 가지게 된 계기는?
= 사실 아주 단순한 이유였습니다.
어릴 때 친척들 중에 태권도를 좋아하는 사람도 있었고, 컴퓨터에 관심 있는 사람도 있었는데, 저는 태권도를 잘하지 못했습니다. 그래서 '나는 태권도가 아니라 컴퓨터를 해야겠다'는 생각을 자연스럽게 하게 됐습니다.
처음엔 단순한 계기로 시작했지만, 시간이 지나면서 컴퓨터로 문제를 해결하는 게 너무 재밌고 매력적이라 본격적으로 이 길을 걷게 됐습니다.
▲ 기술 발전 속도가 빠른데, 연구 방향을 어떻게 설정하고 있나?
=요즘은 인공지능 기술이 빠르게 발전하고 있는데, 그만큼 필요한 장비나 소프트웨어도 고가인 경우가 많습니다.
하지만 중소기업이나 스타트업은 그런 투자가 쉽지 않기 때문에 저는 비용이 적게 들고 가볍게 잘 작동하는 AI 기술, 즉 '경량 인공지능'에 집중하고 있습니다.
적은 자원으로도 실용적인 결과를 낼 수 있는 기술을 연구하는 것을 지향하고 있습니다.
▲ 인공지능, 블록체인 등 신기술 중 가장 주목하고 있는 기술은?
=저는 특히 인공지능과 양자통신에 관심이 많습니다.
인공지능은 이미 우리 주변에 널리 퍼져 있는데, 저는 그중에서도 작은 기기에서도 잘 작동하는 AI, 즉 가벼운 인공지능에 주목하고 있습니다. 이런 기술은 자원이 부족한 기업들도 쉽게 활용할 수 있어서 앞으로 더 중요해질 겁니다. 또 하나는 양자통신입니다.
보안 때문이라기보다는, 양자의 특성을 이용해서 신호를 주고받는 방식 자체가 과학적으로 굉장히 흥미롭기 때문입니다.
눈에 보이지 않는 아주 작은 세계에서 벌어지는 원리를 통신에 활용한다는 점에서 매력을 느끼고 있습니다.
▲ 현재 인공지능 기술의 발전 속도에 대해 어떻게 평가하나?
=특히 거대 언어 모델 같은 초대형 AI의 발전 속도는 정말 빠릅니다. 몇 년 전만 해도 불가능해 보였던 일들을 이제는 AI가 척척 해내고 있는 것이 그 방증입니다.
이런 모델들은 스스로 언어와 지식 구조를 학습해 나가면서 점점 더 똑똑해지고 있습니다.
물론 이런 모델을 만들기 위해선 막대한 컴퓨팅 자원이 필요해서 누구나 쉽게 접근하긴 어렵지만, 기술 발전 자체의 속도로 보면 상상 이상으로 빠르게 진화하고 있다고 생각합니다.
▲ AI가 인간의 일자리를 대체할 것이라는 전망에 대해 어떻게 생각하나?
=사실 이런 변화는 이미 정보화 시대에 들어서면서 서서히 일어나고 있는 일입니다. 반복적이고 단순한 일들은 자동화가 되고 있고, 앞으로도 AI가 일부 일을 대신할 겁니다.
하지만 동시에 새로운 기술은 새로운 일자리를 만들기도 합니다. 예전에도 인터넷 덕분에 생긴 새로운 직업들이 많았습니다. 마찬가지로 AI를 개발하고, 다루고 잘 활용하는 쪽에서도 새로운 역할이 계속 생겨날 거라고 봅니다. 중요한 건 기존 일자리를 지키는 데 집중하기보다는 변화에 적응하고 준비하는 자세라고 생각합니다.
▲ 대학에서의 AI 교육은 어떻게 이뤄지고 있나? 산업계 수요를 잘 반영하고 있다고 보나?
=요즘은 언어모델 같은 AI가 사람보다 코딩을 더 잘하는 경우도 많다 보니, 전통적인 프로그래밍 교육을 계속해야 할지, 아니면 방향을 완전히 바꿔야 할지 고민이 많습니다.
그렇지만 현재 대학에서는 AI의 원리를 직접 구현해보는 수업을 통해, 단순히 도구를 쓰는 걸 넘어서 AI가 어떻게 작동하는지를 이해하게 하는 교육을 하고 있습니다.
산업의 변화가 너무 빠르기 때문에 커리큘럼이 따라가기는 어렵지만, 그보다는 학생들이 유연하게 배우고 적응할 수 있는 힘을 기르는 것이 더 중요하다고 생각합니다.
▲ 컴퓨터공학을 전공하고자 하는 학생이나 진로 고민 중인 청년들에게 조언한다면?
=컴퓨터공학은 단순히 코딩만 잘한다고 되는 분야가 아닙니다. 문제를 분석하고, 논리적으로 해결하는 힘이 더 중요합니다. 또한 기술은 계속 바뀌기 때문에, 새로운 걸 배우고 빠르게 적응하는 자세를 갖추는 게 가장 큰 경쟁력이 될 수 있습니다. 처음엔 어렵게 느껴질 수 있지만, 꾸준히 해보면 정말 매력적인 분야입니다.
▲ 가장 유망해 보이는 컴퓨터공학 세부 분야는?
=요즘 AI 분야는 고성능 장비(GPU) 없이는 성능을 끌어올리기 어려워서, 전 세계적으로 장비 확보 경쟁이 치열합니다. 마치 예전의 군비 경쟁 같다고 보시면 됩니다.
그런데 우리나라나 중소기업처럼 자원이 제한된 곳에서는 그렇게 큰 장비를 갖추기 어렵기 때문에 자연스럽게 적은 데이터로도 잘 배우는 AI, 즉 스몰 데이터 학습 같은 기술에 관심이 쏠립니다.
실제로 현실에서는 데이터를 많이 모으기 어려운 경우가 많기 때문에 이런 효율적인 AI 기술이 앞으로 훨씬 더 실용적이고 중요해질 거라고 생각합니다.
▲ 향후 계획이나 도전하고 싶은 연구가 있다면?
=앞으로는 누구나 쉽게 활용할 수 있는, 대중적인 AI 기술을 만드는 데 더 집중하고 싶습니다. 예를 들어, 적은 데이터로도 잘 배우는 AI나, 구조가 단순해서 구현하기 쉬운 얕은 신경망 같은 기술들입니다.
복잡하고 거창한 기술보다는, 작은 회사나 일반 사용자도 부담 없이 사용할 수 있는 AI가 더 의미 있다고 생각합니다. 그래서 앞으로도 실용적인 AI 기술을 계속 연구해 나갈 계획입니다.