KAIST는 전기및전자공학부 유민수 교수와 김재철AI대학원 김범준 교수가 구글(Google) 본사에서 수여하는 구글 리서치 학술상(Google Research Scholar Award) 올해 수상자로 선정됐다고 9일 밝혔다.
이 상은 전 세계 대학들을 대상으로 컴퓨터 과학 및 관련 분야를 연구하고 있는 신진 연구자들과 구글과의 협업을 촉진하고 장기적 협력 관계를 도모하기 위해 구글 본사에서 2021년에 신설한 프로그램이다.
유민수 교수와 김범준 교수는 학계에서 7년 미만으로 활동한 신진 연구자 자격으로 전세계에서 선정된 총 78명의 신진 교원 수상자 명단에 포함됐다. 국내 소재 대학에 재직중인 교수는 3명이 선정됐고 이중 유민수 교수와 김범준 교수를 포함해 2명이 KAIST 소속이다.
유민수 교수는 ‘차등 프라이버시 기술 기반 기계학습을 위한 하드웨어/소프트웨어 설계(Co-Designing Hardware/Software Systems for Differentially Private Machine Learning)'이라는 연구 주제로 수상을 하게 됐다.
최근 들어 챗GPT(ChatGPT)로 각광받고 있는 초거대형 언어 모델(LLM·Large Language Model) 기반의 생성형 AI(Generative AI) 기술은 AI 서비스 품질 향상을 위해 대량의 사용자 데이터를 수집 및 활용해 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(Integrating large language models with geometric task and motion planning)’이라는 주제로 기계학습 및 데이터마이닝 분야에서 수상했다. 현존하는 로봇들이 동작 계획이나 작업계획중 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 견실성(soundness)이나 정확성(correctness)를 보여주진 못하고 있다. 현 주제에서는 이런 연구 결과들과 기존에 쓰이던 작업 및 동작 계획법들을 효과적으로 결합해 정확성(correctness)도 보장하고 수작업도 불필요한 알고리즘을 개발하는 것이 목표다.
유민수 교수는 텍사스대학교 오스틴캠퍼스(University of Texas at Austin)에서 박사 학위를 받고 미국 엔비디아(NVIDIA) 본사 연구소 (2014-2017) 및 메타 인공지능 (Meta AI) 연구소 (2022-2023)에서 AI 컴퓨팅 가속을 위한 AI 반도체 및 AI 소프트웨어 시스템 연구를 주도해왔다. 지난 2018년부터는 KAIST 전기및전자공학부에 교수로 재직 중이다. 김범준 교수는 메사추세츠공과대학(MIT)에서 2020년 박사 학위를 받고 같은 해부터 KAIST 김재철AI대학원 교수로 재직중이다.
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