빅데이터 사이언스 연구실, SW스타랩 선정으로 최대 8년 간 과학기술정보통신부의 지원 예정
"글로벌 시대에 걸맞은 소프트웨어 핵심 인재 배출을 위해 꾸준히 노력할 것"

김상욱 컴퓨터소프트웨어학부 교수가 이끄는 빅데이터 사이언스 연구실(이하 연구실)이 지난 4월 빅데이터 분야 ‘SW스타랩’으로 선정됐다. SW스타랩 지원사업은 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)에서 디지털 전환 시대에 걸맞은 전문적인 석·박사급 디지털 인재를 양성하고자 2015년부터 실시하고 있다.

▲ 김상욱 컴퓨터소프트웨어학부 교수 ⓒ 김상욱 교수
▲ 김상욱 컴퓨터소프트웨어학부 교수 ⓒ 김상욱 교수

올해는 빅데이터, 인공지능, 클라우드, 응용소프트웨어, 알고리즘 분야에서 한 팀씩 총 5팀이 과기정통부의 지원을 받는다. SW스타랩으로 선발된 연구실에는 올 4월부터 최대 8년 간 빅데이터 연구 진행을 위한 과기정통부의 재정적 지원이 이뤄진다.

연구실은 SW스타랩으로서 ‘빅 하이퍼그래프 마이닝 플랫폼(Big Hypergraph Mining Platform)’ 분야의 연구를 수행할 예정이다. 하이퍼그래프는 한 선분에 둘 이상의 노드(node, 그래프를 구성하는 점)가 접속된 형태의 그래프로, 연구의 핵심이 되는 개념이다. 김 교수는 “이번 사업에서는 ‘네트워크 빅데이터’를 중심으로 연구하고자 한다”며 “유용한 기술을 개발할 수 있는 분야이면서도 아직 많은 연구가 진전되지 않아 흥미로운 연구 결과가 나올 것이라 기대한다”고 앞으로 진행될 연구를 소개했다.

 

▲ 빅데이터 사이언스 연구실은 SW스타랩으로서 '네트워크 빅데이터'를 중점적으로 연구할 예정이다. ⓒ 픽사베이
▲ 빅데이터 사이언스 연구실은 SW스타랩으로서 '네트워크 빅데이터'를 중점적으로 연구할 예정이다. ⓒ 픽사베이

실제 세계 내의 네트워크는 복잡한 관계로 구성돼 있고, 다양한 종류를 지니고 있다. 연구실이 수행할 연구는 이런 네트워크를 모델링(modeling, 컴퓨터로 사물의 형태를 가시적으로 표현하는 것)해 분석한 후 그 관계에 숨어있는 유용한 정보를 추출해 다시 실세계에 응용하는 것이다. 김 교수는 “실세계의 네트워크를 하이퍼그래프라는 새로운 데이터 구조로 모델링하는 기술과 더불어 객체들의 내재적 관계 추론을 통해 하이퍼그래프로 강화하는 기술을 중점적으로 연구할 것이다”며 “하이퍼그래프로 모델링된 네트워크 빅데이터를 빠르게 처리하기 위한 '고성능 하이퍼그래프 엔진 및 성능 최적화 기술'도 함께 연구할 예정이다”고 답했다.

김 교수가 이끄는 연구실은 꾸준히 성과를 내고 있다. 최근에는 대규모 딥러닝(deep learning, 수많은 계층으로 구성된 신경망 모델을 이용해 빅데이터를 학습하는 기술) 모델 학습을 위한 학습률(learning rate, 학습 결과를 모델에 얼마만큼 반영할지 나타내는 수치) 조정 기술 ‘LENA(Layer-wise adaptivE learning rate scaliNg and wArm-up)’를 개발했다. 이는 컴퓨터 등이 대규모 딥러닝 모델 학습 시 학습률을 조정해 모델의 정확도를 향상시키기 위한 기술이다.

 

▲ 모델 계층별 학습 진행 상태의 차이. 김 교수팀은 딥러닝 모델의 학습 진행 상태가 계층별로 다르다는 점을 파악해 계층별로 차별화된 학습률을 적용하는 기술인 'LENA'를 개발했다. ⓒ 김상욱 교수
▲ 모델 계층별 학습 진행 상태의 차이. 김 교수팀은 딥러닝 모델의 학습 진행 상태가 계층별로 다르다는 점을 파악해 계층별로 차별화된 학습률을 적용하는 기술인 'LENA'를 개발했다. ⓒ 김상욱 교수

김 교수는 “기존 기술과 비교했을 때 LENA의 가장 큰 차별점은 딥러닝 모델의 계층별 역할 차이를 이해해 계층별 학습 진행 상태에 따라 차별적으로 학습률을 설정하는 것이다”며 “그 결과 LENA는 원래 소요되는 시간의 절반 만에 정확도를 빠르게 달성했고, 초대규모 학습 상황에서도 매우 높은 정확도를 보였다”고 말했다. LENA는 독창성과 우수성을 인정받아 데이터 사이언스 분야의 최고 콘퍼런스인 ‘The ACM Web Conference 2022’에서 소개됐다.

김 교수는 빅데이터 사이언스 연구실을 통해 세계적인 연구자들을 배출하는 것을 가장 큰 목표로 삼고 있다. 그는 “이전에는 연구자로서 직접 좋은 연구 결과를 내는 것이 즐거웠다면, 현재는 제자들이 좋은 연구 결과를 내는 모습을 확인하는 것이 더 즐겁다”며 “둘 다 직접 관여한다는 점에서 차이가 없어 보이지만, 후자는 연구원들이 좋은 연구를 하는 방법을 깨닫게 하는 데 초점을 두고 연구를 진행하게 된다”고 말했다. 

또한 김 교수는 SW스타랩 연구실의 책임 교수뿐만 아니라 지난 2020년 8월에 선정된 ‘BK21(BrainKorea21)-FOUR 인공지능 혁신인재 교육연구단’의 사업단장으로도 활동하고 있다. 본 사업단에서는 전문지식과 실무역량을 갖춘 글로벌 인공지능 핵심 인재를 양성하고자 교육 개발 및 연구와 더불어 다양한 해외 연구기관과의 협력 등을 진행한다.

 

▲ 김 교수는 소프트웨어 핵심 인재 양성을 위해 'BK21-FOUR 인공지능 혁신인재 교육연구단'의 사업단장으로도 활동 중이다. ⓒ 한양대학교 BK21-FOUR 인공지능 혁신인재 교육연구단 홈페이지
▲ 김 교수는 소프트웨어 핵심 인재 양성을 위해 'BK21-FOUR 인공지능 혁신인재 교육연구단'의 사업단장으로도 활동 중이다. ⓒ 한양대학교 BK21-FOUR 인공지능 혁신인재 교육연구단 홈페이지

현재 김 교수를 필두로 인공지능 관련 분야를 연구하고 있는 17명의 컴퓨터소프트웨어학부의 교수들이 인공지능 핵심 인재를 양성하고자 사업단을 이끌어가고 있다. 그는 “훌륭한 교수들과 대학원생들이 참여해 준 덕분에 BK21 사업으로 선정된 이후 지난 2년간 수준 높은 성과를 도출할 수 있었다”며 “앞으로도 소프트웨어 분야에서 뛰어난 인재들이 많이 배출될 수 있도록 꾸준히 노력하겠다”고 포부를 밝혔다. 

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