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“빠른 속도로 맞춤형 콘텐츠 제공한다”

2019-05-01 연구/산학

홍충선 컴퓨터공학과 교수 연구팀이 최근 과학기술정보통신부가 주관하는 ‘2019년도 소프트웨어(SW)스타랩’ 분산컴퓨팅 분야에 최종 선정됐다. 홍 교수 연구팀은 데이터 분석, 예측, 분류 의사결정, 무선 자원 할당 등 도메인에 특화된 문제 해결을 지원하는 진화형 딥러닝 모델 생성(Evolvable Deep Learning Model Generation) 소프트웨어를 개발할 계획이다.

홍충선 컴퓨터공학과 교수 연구팀, ‘소프트웨어 스타랩’ 분산컴퓨팅 분야 선정
소프트웨어 분야 기초·원천기술 확보 및 석·박사급 인재 양성, 최대 8년간 지원
“도메인에 특화된 딥러닝 모델을 만드는 게 목표, 연구결과 대중에 공개”

홍충선 컴퓨터공학과 교수 연구팀이 최근 과학기술정보통신부가 주관하는 ‘2019년도 소프트웨어(SW)스타랩’에 최종 선정됐다. SW스타랩은 빅데이터·데이터베이스, 지능형 소프트웨어, 분산컴퓨팅, 알고리즘, 사용자인터페이스 등 5대 전략 소프트웨어 분야의 기초·원천기술을 확보하고, 글로벌 소프트웨어 경쟁력을 주도할 석·박사급 인재 양성을 지원하는 사업이다.

과학기술정보통신부는 기초·원천 소프트웨어 기술 연구를 위해 최대 8년간 지원하고, 석·박사 연구원 등 참여인력 참여율을 50% 이상으로 의무화해 원천기술 확보와 인력양성이라는 두 가지 목표를 달성할 예정이다. 올해 4.5대 1의 높은 경쟁률을 뚫고 4개 대학, 7개 연구실이 선정돼 총 29개 SW스타랩이 운영 중이다. 경희대는 올해 처음 선정됐다.

분산컴퓨팅 분야에서 선정된 홍충선 교수 연구팀은 데이터 분석, 예측, 분류 의사결정, 무선 자원 할당 등 도메인에 특화된 문제 해결을 지원하는 진화형 딥러닝 모델 생성(Evolvable Deep Learning Model Generation) 소프트웨어를 개발할 계획이다. 더불어 연구결과물을 일반에 공개할 방침이다. 이를 위해 사용, 복제, 수정 가능한 공개소프트웨어 방식을 채택, 결과물의 활용도를 높일 예정이다.

실시간 서비스를 위한 새로운 신경망(Neural Network) 연구
5세대 이동통신 5G 시대가 왔다. 4세대 이동통신 LTE보다 속도가 20배가량 빠르고, 처리 용량은 100배 많다. 그러나 사용자는 머지않아 느리다고 느낄 것이라는 게 홍 교수의 예측이다. 속도가 아무리 빨라져도 데이터를 처리하기 위해 원거리에 있는 서버까지 갔다 와야 하기 때문이다. 홍 교수는 “따라서 실시간 서비스를 위해 사용자 가까이에 있는 기지국과 같은 엣지(Edge) 노드를 위한 새로운 신경망(Neural Network)을 만드는 게 연구의 추세이고, 관련 소프트웨어를 개발하겠다는 계획이 좋은 평가를 받은 것 같다”고 밝혔다.

홍 교수 연구팀은 ‘엣지 컴퓨팅(Edge Computing)’에 주목했다. 엣지 컴퓨팅은 중앙 집중 서버가 모든 데이터를 처리하는 클라우드 컴퓨팅과 다르게 분산된 소형 서버를 통해 실시간으로 처리하는 기술을 말한다. 홍 교수는 “통신 데이터를 쓸 때 기지국을 연결해 데이터를 주고받게 되는데, 중요한 데이터는 데이터 센터까지 가지 않고 기지국 또는 와이파이를 쓰는 엑세스 포인트(Access Point)에 갖다 놓고 거기서 다운로드를 받을 수 있다”고 설명했다.

예를 들어 경희대학교 학생회관 옥상에 위치한 기지국에 서버를 함께 놓고 그곳에 방탄소년단의 새로운 뮤직비디오를 올려놓으면, 경희대 학생은 거기서 다운로드를 받는 형태이다. 반응속도가 훨씬 빠르고, 기지국과 서버 간 이동이 없기 때문에 경제적이며, 통신 사업자에게도 유리하다. 설비를 늘릴 필요도 없다. 홍 교수는 “머신러닝 기법을 이용해 사용자가 원하는 것을 예측해서 미리 콘텐츠를 갖다 놓을 수 있도록 연구하고 있다”고 말했다.

통학버스, 인공위성 등 다양한 형태의 엣지에 특화된 딥러닝 모델 구축한다
학교에서뿐만 아니라 통학버스를 타고 오면서 필요한 콘텐츠를 다운로드 받는 연구도 진행한다. 로드 사이드 유닛(Road Side Unit), 즉 도로 주변에 기지국과 서버를 설치해 차가 잠시 정차했을 때 콘텐츠를 바로 다운로드 받을 수 있게 하는 것이다. 그 길을 통해 이동하는 사람이 요일별, 계절별로 선호하는 콘텐츠를 파악하는 데 머신러닝 기법을 이용한다. 이를 개발하는 게 연구팀의 목표 중 하나이다.

홍 교수는 “단순히 콘텐츠를 제공하는 데 그치지 않고 좀 더 사용자에 맞춘 서비스를 제공할 수 있다”며 ‘감성 인식’에 대해 설명했다. 예를 들어 자율주행버스가 승객이 탑승할 때 표정을 인식해 이 승객에게 필요한 콘텐츠를 미리 파악하고 버스에 있는 저장장치에서 다운로드 받아 해당 유저의 애플리케이션에 알려주는 것이다. 슬픈 사람을 위로해주거나 기분을 변화시켜 줄 콘텐츠를 제공하는 맞춤형 서비스다.

드론 등 무인 공중이동체도 하나의 ‘엣지’가 될 수 있다. 야외공연장, 야구장 등 사람이 많이 모이는 곳에 무인 공중이동체를 띄우고 필요한 콘텐츠를 제공하는 것이다. 홍 교수는 “우주과학과·우주탐사학과 선종호 교수 연구팀이 만든 우주 탐사용 저궤도 소형 인공위성도 하나의 엣지가 될 수 있다. 다양한 형태의 엣지에 적합한 신경망을 설계하는 게 연구의 주요 내용 중 하나”라며 “도메인에 특화된 딥러닝 모델을 만드는 게 목표다. 현재 공개된 범용 딥러닝 모델이 있는데 이를 사용하는 경우 학습 정확도나 학습 속도 측면에 단점이 있어 이를 개선해 개별 도메인에 맞는 딥러닝 모델을 만들어 공개할 예정이다”고 설명했다.

연구결과 공개, 경희대 사회공헌 정신과 맞닿아
홍 교수 연구팀은 2~3년 전부터 관련 분야에서 세계적인 연구 성과를 내고 있다. 홍 교수는 “학습할 때 정확도가 높을 뿐만 아니라 속도가 빨라야 한다. 학습속도를 빠르게 하려면 불필요한 요소를 없애고, 경량의 딥러닝 모델을 만들 필요가 있다. 딥러닝 모델은 신경망을 포함하는데 이를 어떻게 설계하느냐가 중요하다”고 말했다.

예를 들어 자율버스 엣지 도메인에서 승객의 감성을 인식하고, 그 감성을 바람직한 방향으로 바꾸기 위해 필요한 영상 콘텐츠를 승객에게 추천하려면 그 버스 도메인에 적합한 신경망을 구성해야 한다는 것이다. 자율적으로 진화해가도록 엣지에서 사용하는 로컬 딥러닝 모델을 중앙 클라우드 센터로 모아 더 성능이 우수한 글로벌 딥러닝 모델을 생성해 다시 개별 엣지로 배포할 계획도 세웠다.

앞으로 연구결과는 깃허브(GitHub)에 공개한다. 깃허브는 컴퓨터 프로그램 소스를 공유하고 협업해 개발할 수 있는 버전 관리 시스템인 깃(Git)에 프로젝트 관리 지원 기능을 확장해 제공하는 웹 호스팅 서비스이다. 홍 교수는 “깃허브에 공개된 소프트웨어를 다른 사람이 사용, 활용하면서 업데이트도 가능하다. 한마디로 진화할 수 있다. 이처럼 소프트웨어를 공개하는 것은 사회에 기여하는 바가 큰데, 경희대학교의 사회공헌 정신과도 맞닿아 있다”라고 강조했다.

글 박은지 sloweunz@khu.ac.kr
사진 정병성
pr@khu.ac.kr

ⓒ 경희대학교 커뮤니케이션센터
communication@khu.ac.kr

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