컴퓨터 비전 기술이 초기에는 실용적인 알고리즘이 부족한 낮은 수준에 머물러 있었습니다. 하지만 디지털 카메라의 얼굴 검출 기능이나 마이크로소프트의 키넥트 센서 같은 혁신적인 기술들이 등장하며 분야의 가능성을 증명하기 시작했습니다. 최근 몇 년 사이 딥러닝의 비약적인 발전과 함께 컴퓨터 비전은 엄청난 성장을 이루었으며, 이러한 기술적 변혁의 중심에서 연구자로서 기여하고 있다는 사실에 큰 자부심과 보람을 느낍니다.

사람의 눈과 카메라는 신호를 받아들이는 측면에서 큰 차이가 없지만, 이를 처리하는 뇌와 컴퓨터의 방식은 근본적으로 다릅니다. 특히 최근의 컴퓨터 비전은 딥러닝 기반의 학습 알고리즘이 주류를 이루면서 알고리즘 자체의 설계보다 데이터의 질과 구성에 따라 결과가 크게 달라지는 경향을 보입니다. 따라서 연구자들은 데이터가 생성되는 과정을 세심하게 고려하고 이를 효과적으로 제어할 수 있는 능력을 갖추는 것이 무엇보다 중요해졌습니다.

구글과 카카오브레인 같은 소프트웨어 기업에서의 연구 경험은 매우 값진 시간이었습니다. 구글에서는 특정 이미지를 입력하면 유사한 이미지를 찾거나 사진 속 장소를 파악하는 이미지 검색 기술을 연구하여 실제 서비스에 적용하는 성과를 거두었습니다. 카카오브레인에서는 단순히 시각적인 품질을 높이는 것을 넘어, 인공지능 알고리즘이 물체를 더 정확하게 검출할 수 있도록 최적화된 지능형 이미지 압축 기술을 개발하며 기술의 실용성을 높이는 데 집중했습니다.

이론적인 공부보다는 사람들에게 즉각적으로 와닿고 눈에 보이는 결과를 만들고 싶어 컴퓨터 비전과 그래픽스 분야에 관심을 갖게 되었습니다.

연구자로서의 길은 항상 순탄하지만은 않았습니다. 인공지능 분야가 주목받기 전의 어려운 시기를 겪기도 했으며, 이론적인 알고리즘 공부에서 시작해 눈에 보이는 결과를 만들어내는 컴퓨터 비전으로 전공을 전환하는 과정도 있었습니다. 학생들을 지도할 때는 문제를 정확히 파악하고 솔직하게 소통하는 방식을 선호합니다. 학생 개개인의 단점을 억지로 고치려 하기보다는 그들이 가진 고유한 장점을 극대화하여 스스로 문제를 해결할 수 있도록 돕는 데 주력하고 있습니다.

개인적으로 낙천적인 성격 덕분에 슬럼프가 찾아와도 며칠간의 휴식을 통해 빠르게 회복하며 연구를 지속해올 수 있었습니다. 이번 강의를 통해서는 컴퓨터 비전의 기술적 성취뿐만 아니라 인공지능이 직면한 현실적인 문제들과 앞으로 나아가야 할 방향에 대해 심도 있게 논의하고자 합니다. 기술의 긍정적인 면과 부정적인 면을 모두 균형 있게 바라봄으로써, 대중들이 인공지능의 발전을 올바르게 이해하고 준비할 수 있도록 돕는 가이드 역할을 수행하고 싶습니다.