[행사] 바이오시스템공학전공 김태형 신임교수 인터뷰

23학년도 3월, 새 학기를 맞은 농업생명과학대학에 새로운 얼굴들이 보이기 시작한다. 바이오시스템공학 전공에도 김태형 신임 교수님이 부임하셨다. 김태형 교수는 성균관대학교 석사과정, 서울대학교 박사과정을 졸업하였으며, LG전자 CTO부문에서 10여년간 인공지능 분야 연구원으로 근무하였다. 산업체에서 다양한 실무경험을 쌓고, 올해 3월 바이오시스템공학 전공 교수로 임용되어 새로운 일을 시작하게 된 김태형 교수를 만나 인터뷰를 진행했다.

Q. 지금까지 했던 연구 중 기억에 남는 연구는 무엇인가요?
A. 박사과정 때 수행 했던 ‘베이비마인드(BabyMind)’라는 연구가 기억에 남습니다. 제안서 작성 단계부터 주도적으로 참여하였던 과제라 더욱 기억에 남고 애정이 갑니다. ‘베이비마인드’는 아기가 환경과 상호작용하며 경험을 통해 학습하는 방식을 모방해 지속성장 가능한 영아 수준의 인공지능 모델을 만드는 연구였습니다. 이러한 인공지능을 구현하기 위해서는 먼저 지능이 무엇인지, 어떤 단계를 거쳐 발달하는지에 대한 이해가 필요했고, 이 과정에서 언어학, 심리학, 뇌과학 등 다양한 분야의 전문가들과 의견을 나누고 협업을 수행하였습니다. 이 과제를 통해 인공지능 연구에 대한 시야를 크게 넓히고 성장할 수 있는 계기가 되었다고 생각합니다.

Q. 농업 인공지능 및 빅데이터 연구실에서는 어떤 연구를 할 예정인가요?
A. ‘근원적인 인공지능 방법론’ 과 ‘인공지능 기술의 농업 분야 접목’ 두가지 측면에서 연구를 수행할 계획입니다. 최근 인공지능 기술은 농산품의 품질과 생산성을 높이기 위한 농업 기술 개발의 중요한 도구로 부상하고 있으며, 농산물의 생산 원료 조달부터 최종 소비에 이르기까지 가치 사슬 전반에 걸쳐 점점 더 많은 역할을 하고 있습니다. 하지만, 인공지능 기술이 크게 주목받고 많은 인적, 물적 자원이 투입되는 것에 비해 농업 분야에서 인공지능 기술의 기여와 적용사례는 아직 많이 부족합니다. 이러한 현상의 대표적 원인은 관련 분야 전문가들의 상호적인 이해와 도메인 지식의 부재라 생각합니다. 현재까지 개발된 인공지능 기술들은 다른 산업에서 발생할 수 있는 문제들을 충분히 고려하지 않았을 수 있으며, 기존의 방법론을 농업 분야에 그대로 적용하는 것에는 한계가 있습니다. 이를 극복하기 위해 적용 분야의 도메인 지식과 어려움을 충분이 이해하고, 관련 전문가들과의 협업을 통해 농업 분야의 특수성이 고려된 근원적인 인공지능 기술을 연구하고자 합니다.

Q. 연구 외의 다른 목표도 궁금합니다.
A 교육적인 측면에서 이루고 싶은 일이 있습니다. 농업생명과학대학에서 인공지능 수업을 듣고 관련 분야의 전문가로 성장하기 위해 기존의 전공 과목들과 함께 인공지능을 위한 선수과목을 이수해야 하는 어려움이 있습니다. 이러한 진입장벽은 우리 대학 학생들의 인공지능 분야에 대한 적응을 어렵게 하고 관심을 감소시킵니다. 컴퓨터공학 등에서 인공지능 전문가가 되기 위해서 수많은 선수과목들을 이수하지만, 실제 산업에서 인공지능의 이해와 활용 그리고 지속적인 자기주도 학습을 위해 필수적인 지식은 비교적 단기간에 교육이 가능하다고 생각합니다. 저는 우리 대학에서 인공지능을 공부하는 학생들의 어려움을 이해하고, 선수과목을 최소화하여 비전공자도 쉽게 따라올 수 있게 강의 커리큘럼을 구성하고자 합니다. 또한 학생분들이 자발적으로 최신 인공지능 논문을 읽고 서로 공유하며 함께 발전해 나아가는 문화를 만들고 싶습니다. 이를 통해 저보다 뛰어난 농업 인공지능 연구자를 수백명, 수천명 양성하는 것이 또 하나의 목표입니다.

Q. 그러면 마지막으로, 농업생명과학대학 학생들에게 한 마디 부탁드립니다.
A. 혼자 보다는 함께 나누며 공부하라는 말을 해주고 싶습니다. 많은 분야에서 기술의 발전 속도가 점점 빨라지고 있습니다. 이러한 변화 속에서 전문가로 성장하기 위해 평생 교육은 필수적이며, 기술의 트렌드를 놓치면 금방 뒤처지는 결과를 초래하고 있습니다. 쏟아지는 새로운 지식들을 효율적으로 학습하는 방법은 서로 가르쳐 주고 함께 공부하는 것입니다. 학교의 교육과정을 통해 어느 정도의 수준에 도달한 후에는 여러분도 교수자가 될 수 있어야 합니다. 자발적으로 스터디 그룹, 세미나 등을 구성하고 서로 배운 내용을 공유하고 토론하며 즐겁게 공부하면 좋겠습니다.