유민수 카이스트 교수(전기및전자공학부‧사진)와 김범준 카이스트 교수(김재철AI대학원‧사진)가 '구글 리서치 학술상' 올해 수상자로 선정됐다.

이 상은 컴퓨터 과학 및 관련 분야를 연구하고 있는 전 세계 신진 연구자들과 구글과의 협업을 촉진하고 장기적 협력 관계를 도모하기 위해 2021년 구글이 신설했다.

유민수 교수와 김범준 교수는 학계에서 7년 미만으로 활동한 신진 연구자 자격으로 전 세계에서 선정된 총 78명의 신진 교원 수상자 명단에 포함됐다. 국내 소재 대학에 재직 중인 교수는 3명이 선정됐으며, 이 중 유민수 교수와 김범준 교수를 포함해 2명이 카이스트 소속이다.

유민수 교수는 ‘차등 프라이버시 기술 기반 기계학습을 위한 하드웨어/소프트웨어 설계'이라는 연구 주제로 수상을 하게 됐다. 초거대형 언어 모델 기반의 생성형 AI 기술은 AI 서비스 품질 향상을 위해 대량의 사용자 데이터를 수집 및 활용하여 AI 모델의 정확도를 개선하고 있다. 하지만 사용자의 민감한 개인정보가 데이터센터로 전송 및 저장되는 와중에 유출되거나, 이를 기반으로 학습된 모델이 추론 과정에서 서비스될 때 학습에 사용된 개인정보가 유출되는 등 사용자 개인정보보호가 심각한 사회문제로 대두되고 있다.

이번 수상의 기반이 된 '프라이버시가 보호되는 기계학습을 위한 컴퓨터 시스템 연구'는 대량의 데이터 사용이 필수적인 AI 모델 학습 과정에서, 개인정보나 민감한 사용자 데이터가 AI 모델의 학습이나 추론 과정에서 유출되지 않는 솔루션 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.  ﾠ

김범준 교수는 ‘동작 계획 및 작업 계획을 접목시킨 초거대 언어모델' 이라는 주제로 기계학습 및 데이터마이닝 분야에서 수상했다. 현존하는 로봇들이 동작 계획이나 작업계획 중 한 가지만 달성할 수 있는 반면 작업 및 동작 계획 문제는 이 두 가지를 동시다발적으로 푸는 문제인데, 현재 이 분야 알고리즘들을 사용하기 위해서는 수많은 수작업이 들어간다.

최근 이런 수작업들을 초거대형 언어 모델로 대체할 수 있다는 가능성을 보여주는 연구 결과들이 나오기 시작했는데, 아직까지 이 방식들은 견실성이나 정확성을 보여주진 못하고 있다. 현 주제에서는 이런 연구 결과들과 기존에 쓰이던 작업 및 동작 계획법들을 효과적으로 결합하여 정확성도 보장하고 수작업도 불필요한 알고리즘을 개발하는 것이 목표다.

유민수 교수는 텍사스대학교 오스틴캠퍼스에서 박사 학위를 받고 미국 엔비디아(NVIDIA) 본사 연구소 및 메타 인공지능 연구소에서 AI 컴퓨팅 가속을 위한 AI 반도체 및 AI 소프트웨어 시스템 연구를 주도해왔다. 지난 2018년부터는 카이스트 전기및전자공학부에 교수로 재직 중이다.

김범준 교수는 메사추세츠공과대학(MIT)에서 2020년 박사 학위를 받고 같은 해부터 카이스트 김재철AI대학원 교수로 재직 중이다.

신다인 기자  shin@kyosu.net

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