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산업공학과에서는 생산과정에서 필요한 인력과 자재, 자금 등의 종합적인 시스템을 수학적으로 설계하는 연구를 한다. 최근에는 생산과정 설계에 인공지능을 활용하려는 시도들이 많다. 이재욱 서울대 산업공학과 교수는 여기서 쓰이는 인공지능을 개발하고, 제어하는 연구를 하고 있다.


새로운 얼굴을 만들어내는 인공지능

“저희 연구실 이름이 ‘통계학습과 계산금융 연구실’입니다. 기계학습(머신러닝)으로 학습을 시키되, 통계 데이터를 이용해 새로운 값을 예측하거나 만들어내는 연구를 합니다. 저희는 기계가상연구(Machine imagination Group)라고 부릅니다.”

여러 연예인들의 사진을 입력 값으로 넣어준 뒤, 사람의 얼굴 형태를 기계학습시키면 인공지능이 얼굴 형태에 대한 연속적인 값들을 계산해, 새로운 얼굴 사진을 출력해낸다. 학습시킨 사진 이외에 새로운 얼굴을 스스로 만들어내는 것이다. 이 교수는 “연속적인 그래프가 있고, 우리가 넣어준 사진들이 하나의 점이라고 생각할 수 있다”며 “인공지능이 내놓는 새로운 사진은 입력 값 사이사이에 위치한 얼굴의 모습”이라고 말했다.

이 밖에도 이 교수의 연구실은 글을 만들어내는 인공지능, 금융분야에서 자산가격을 예측하는 인공지능 모델을 연구한다. 입력 값이 다를 뿐 원리는 비슷하다. 글을 만드는 인공지능은 요즘 유행하는 ‘챗봇’에 활용할 수 있다. 카드사나 쇼핑몰에서는 24시간 고객을 대응하고 싶어 하지만, 이런 인력을 고용하기가 쉽지 않다. 이 교수는 “챗봇이 상용화되면 제조사의 인력과 자금 문제를 해결할 수 있다”고 말했다.
 

 

수학으로 인공지능의 ‘안정성’ 검증한다

인공지능에 관한 취재를 하다 보면 연구자들이 가장 많이 하는 말 중 하나가 “우리도 잘 모른다”이다. 인공지능이 어떤 기준을 가지고 이런 결과값을 내놓는지 알 수 없다는 맥락에서다. 이 교수는 “인공지능이 ‘왜’ 그런 선택을 했는지는 알 수 없더라도, ‘어떻게’ 선택을 하는 것인지를 알아야 제어를 할 수 있다”고 말했다.

학부에서 수학을 전공한 이 교수는 인공지능의 결과 값으로부터 인공지능이 어떻게 그 결과를 도출했는지를 수학적으로 분석한다. 인공지능을 개발하는 것도 중요 하지만, 산업체에서 실제로 사용하려면 안정성 역시 못지 않게 중요하기 때문이다. 이 교수는 “현재 인공지능 분야는 개발에 치중돼 있지만, 산업에 적용하려면 인공지능이 올바른 결과 값을 도출하는지 이론적으로 검증하는 연구도 반드시 필요하다”고 말했다.


산업을 광범위하게 아우르는 산업공학

워낙 다양한 분야의 산업이 있다 보니, 산업공학과에서는 학부 시절 많은 과목을 공부한다. 컴퓨터, 설계공학, 인간공학, 물류관리 등 언뜻 보면 전혀 관련이 없어 보이는 과목들이다. 이 교수는 “산업공학은 지속가능한 산업을 효율적으로 운용하기 위한 학문으로 정리할 수 있다”며 “과거에는 제조시스템에 그쳤지만, 시대가 변하면서 배워야 할 학문에도 변화가 생겼다”고 말했다. 시대에 맞게 변하는 유동적인 학문이라는 것이다.

“공학을 전공하고 싶은데 아직 진로를 정하지 못한 학생이나 여러 산업 분야를 고루 경험해 보고 싶은 학생에게 잘 맞는 학과입니다. 저는 학부는 수학과, 석사는 컴퓨터공학을 전공했는데요. 저처럼 다양한 학문을 공부한 교수님들이 많습니다. 그만큼 학생들이 다양한 가르침을 받을 수 있는 학과입니다.