포항공대(POSTECH)는
KAIST 등 IST 계열만큼 탄탄한 연구ㆍ재정 기반 있다.
인공지능대학원, 이제 10곳이 선정됐다!
"라디오 스타 보셨어요? 멋진 대사가 나와요. 제가 인공지능대학원장을 맡으면서 마음에 줄곧 담아온 말입니다."
2019년 9월 포항공대(POSTECH)가 국책 인공지능대학원으로 선정된 뒤 지금까지 대학원을 이끌고 있는 서영주 원장이 기자에게 영화를 봤냐고 물었다.
"개봉한지 조금 지난 영화인데 '별은 스스로 빛나지 않는다'는 대사가 나옵니다. 주변의 빛을 받을 때 별이 빛난다는 거지요. 후학들이 별처럼 빛나도록 돕는 매니저 역할이 제가 은퇴할 때까지 해내야 할 몫입니다."
인터뷰에 응한 서원장의 어조는 차분했지만, 질문에 답할 때마다 자신감과 열정이 묻어났다. 재정건전성 확보 방안으로 포항공대의 '국립대 전환' 논란이 빚어지기도 했지만, 재정 여건이나 연구 능력 모두에서 인공지능대학원의 미래는 밝다고 자신했다.
AI 특화 교육과정, 창의적 자율적 연구, 글로벌 역량 강화를 통해 학문적인 수월성(Professional), 산업적 감각(Pragmatic)을 동시에 갖춘 진취적(Progressive)인 개척자(Pioneer)형 인재를 양성하는 것이 교육 목표. AI 최우수 학회 게재 논문 수 세계 5위 달성이 연구 목표 중 하나다.
미디어는 포항공대 설립 이후 서울대와 KAIST를 한데 묶어 '서포카'란 별칭을 지어줬다. 올 4월 마지막 국책 인공지능대학원으로 서울대가 선정되어 이제 진검 승부가 펼쳐지게 된 셈이다.
POSTECH, 세상을 바꿀 AI 싹 틔우다
포항공대 인공지능대학원은 설립 이후 교육부 주관 4단계 BK21 사업에 선정됐으며 지난해 인공지능대학원 AI 산학협력센터도 구축했다.
AI 핵심연구는 ▲미디어 AI ▲데이터 AI ▲AI이론으로 삼분한다. 컴퓨터비전, 그래픽스, 자연어 처리를 중심으로 하는 '미디어 AI'와 대용량의 실세계 수치 데이터를 효율적으로 분석하고 학습하는 '데이터 AI', 마지막으로 수학적 분석 및 최적화 연구를 통해 인공지능 학습과 추론을 다루는 'AI이론'이 있다.
특히 'AI+X' 연구는 바이오 신약, 스포츠 헬스케어 등 의료 AI 분야와 기업체의 제조 분야에 주력하고 있다. 바이오 신약ㆍ스포츠 헬스케어는 ▲포항가속기연구소 ▲포스텍BOC ▲문화체육관광부가 협업한다.
3차원 VR 시스템, 로보틱스는 포스텍 전자과/컴공과와 포스텍 내 위치한 한국로봇융합연구원과 함께 연구중이다.
에너지, 제조, 재료물리는 포스텍 철강 및 첨단원자력, 신소재 외 4개 학과와 함께 운영한다. 윤리철학 분야는 포스텍 인문사회학부와 협력한다.
인공지능대학원 첫해 선정은 9월달이었다. 보통 10월에는 대학원 모집이 다 끝난다.
포항공대는 (이미 대학원에 갈 사람은 다 간 시점인) 11월에 학과가 통과됐고, 뒤늦게 공고를 열어야 했다. 그 후 준비기간도 1달이 더 소요되면서, 12월에 학과를 모집하게 됐다.
그런데도 100명 가까이, 약 90명 정도가 지원했다. 해외 유명 대학 출신 등도 지원하면서 신설 학과임에도 불구하고 인기가 많았다.
첫 학과 모집 당시 합격률은 석사과정과 박사과정, 석·박사 통합과정 등 3개 과정에 걸쳐 총 18.5%가 나왔다. 그 중 석·박사 통합과정이 차지하는 비율은 9%였다.
꾸준하게 일정적인 학생 수요가 있는 편이고, 질적으로 뛰어난 학생들이 많이 찾아온다. 알아서 퀄리티가 있는 학생들만 지원해서 오다 보니 경쟁률이 매우 높지는 않은 편이다. 약 3대 1정도 유지하고 있다.
당부하고 싶은 말은 학생들이 코딩, 소프트웨어만 잘하면 인공지능을 잘한다고 착각을 많이 하고 온다. 하지만 AI는 엄청난 수학이다. 그래프는 당연하고, 미·적분에 통계 등 수식이 엄청 어렵기 때문에 인공지능을 하기 위해선 기본기가 매우 중요하다.
알고리즘으로 시험치는 이유는 논리적으로 문제를 해결할 수 있는 능력이 있는지 보기 위함이다. '데이터 구조와 알고리즘', 이것이 되게 중요하다.
또, 중요한 부분 한 가지는 미래에 대한 목표나 계획 없이 오는 사람은 성공하지 못한다는 것이다. AI의 비전과 기술은 아주 좋다. 단, 어떻게 활용할지는 사람이 결정한다. AI가 혁명을 만드는 기술이라는 사실은 잊지 말고 왔으면 좋겠다.
출처: AI타임스