Alumni Special Interview는 KFAS 서포터즈가 사회 각계각층에서 활약 중인 재단 동문을 만나 그들의 이야기를 전하는 인터뷰 뉴스레터입니다.
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⭐꿈을 꾸는 데서 멈추지 말고, 그 꿈에 물을 주세요 |
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🙋🏻♂️ 장승규 네이버 클라우드 AI 연구원(대학원 26기)
장승규 박사는 서울대학교에서 전기전자전파공학(EE)을 전공하여 현재는 네이버 클라우드 연구원으로 재직 중입니다. 생성형 AI 기반 이미지 생성 및 편집 기술을 개발하고 있으며, 비 전문가들도 인물, 사물, 풍경 등의 사진들을 손쉽게 편집할 수 있도록 도와주는 인공지능 기술 개발과 같이 실험 중심의 연구를 산업 현장에 적용하는 데 힘쓰고 있습니다. |
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저는 네이버 클라우드에서 AI 관련 기술을 개발하고 연구하는 연구원입니다. 일반적인 연구소의 연구원이나 박사과정 대학원생이 하는 방식과는 다르게, 회사에 필요한 서비스를 위한 AI 모델을 개발하고 실험하며 실제 적용하는 일을 수행하고 있습니다.
대학원에서는 전기전자공학 전공을 기반으로 AI, 머신러닝, 특히 컴퓨터 비전 분야를 연구했고, 지금은 그때 익힌 기술을 바탕으로 산업 현장에서 문제를 해결하고 있습니다. |
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2015년에 재단 대학원장학생으로 선발되셨다고 들었습니다. 처음 재단을 알게 된 계기가 궁금합니다. 재단 지원 당시 작성한 연구계획서에는 어떤 내용을 담으셨나요? |
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연구실 내에서 재단 장학생 선발 공고가 공유되어, 연구실 선후배들과 함께 자연스럽게 지원하게 되었습니다. 당시 연구실에서 3~4명이 함께 면접을 봤고, 그 중 저와 지금 포항공대에 계시는 안혜민 교수님이 최종 선발되었습니다.
2015년은 이세돌과 알파고 대국으로 막 AI가 주목받기 시작하던 시기였습니다. 저는 해외에서 급부상하는 AI 기술을 한국에서도 잘 접목시키고, 발전을 이끌고 싶다는 현실적인 목표를 담았습니다. |
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AI에 관심을 갖게 된 계기와 이를 지속시킨 원동력은 무엇이었나요? |
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학부 시절 자율주행 기술과 관련한 뉴스를 접하며 AI에 흥미를 느꼈고, 인공지능개론 수업에서 진행한 대회에서 2등을 하며 이 분야에 도전의식을 느껴 자연스럽게 대학원에 진학하게 되었습니다.
AI가 지금처럼 주류가 아니었던 시절부터 최적화 기법, 패턴 인식 등 기반 기술들을 연구했는데, 알파고 대국 이후로 AI에 대한 관심이 폭발적으로 증가하면서 연구실에도 관련 연구 과제 지원이 크게 늘었습니다. 이후 연구 성과가 실제로 제 예상대로 구현될 때 느끼는 쾌감이 중요한 원동력이 되었습니다. |
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박사과정에서 가장 어려웠던 순간은 언제였고, 어떻게 극복하셨는지 궁금합니다. |
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논문 게재가 거절되었을 때였습니다. 대학원 과정의 주요 업무는 연구 수행이며, 이는 연구 주제 선정부터 시작하여 연구 계획, 리서치, 문제 해결 방법 고민, 결과 정리 및 논문 작성, 그리고 학회 발표까지의 전 과정을 포함합니다. 논문이 학회에 발표되기 위해서는 심사위원들의 심사를 거쳐 게재 허락을 받아야 하는데, 열심히 준비한 논문이 리젝되었을 때 이로 인해 다음 발표에 대한 불확실성을 겪는 것이 가장 힘들었습니다.
이러한 어려움을 극복했던 방법은 특별한 팁보다는 게재 거절 사유에 대한 피드백을 바탕으로 연구를 되돌아보고 수정 및 개선하는 노력을 꾸준히 하는 것이었습니다. 결국 학계의 피드백을 잘 반영했을 때 논문 게재 허락을 받고 연구 성과를 공유할 수 있었습니다. 피드백을 바탕으로 연구를 계속 보완하며, 개선하는 과정이 당시 힘듦을 이겨내는 방향이었습니다. |
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재단 장학생으로서의 경험이 어떤 영향을 주었는지 궁금합니다. |
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재단 장학생으로서 받은 지원은 '장학금 이상의 의미'가 있었습니다. 장학생들 모두 공통적으로 말하는 점이 경제적인 안정감 덕분에 연구와 학업에만 매진할 수 있었다는 것입니다. 초기 AI 연구자로서 생활 자금을 모아야 했던 것을 생각해보면, 재단 장학금은 학업에만 집중할 수 있도록 돕는 중요한 기반이 되었습니다.
또한 재단 네트워킹 행사를 통해 사회에 진출한 선배, 동문들의 경험을 들을 수 있는 자리가 마련되어 좋았습니다. 저 같은 경우 구글 코리아와 금융 분야에서 성공한 선배들의 이야기를 통해 현실적인 조언과 동기 부여를 얻을 수 있었습니다. 학부생 장학생들과 만나 학부 시절의 경험을 공유하고 조언을 해 준 것도 긍정적인 경험이었습니다. 이러한 동문들과의 교류는 대학원 과정 중 침체될 수 있는 시기에 큰 힘이 되었습니다.
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학계가 아닌 산업계(NAVER Cloud)로 진로를 선택한 이유 무엇인가요. |
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학계와 산업계, 두 갈래 길 앞에서 고민했지만, 네이버가 연구 중심 조직을 갖추고 있어 제가 연구한 AI 및 컴퓨터 비전 기술을 실제 서비스에 효과적으로 접목할 수 있다고 판단했습니다. 당시 활발한 AI 연구를 진행하던 네이버의 분위기와, 제가 가진 기술을 활용하여 실제 서비스를 만들어 볼 수 있다는 점에 매력을 느껴 지원했습니다
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현재 네이버 클라우드에서 맡고 계신 연구는 무엇인가요? |
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DAN24에서 발표했던 걸 기준으로 말씀드리면, 이미지 생성 모델, 배경 변경, 3D 복원 기술 등을 연구하고 있으며, 최근에는 클로바와 같은 생성형 AI 기술을 기반으로 실제 서비스에 적용 중입니다. 컴퓨터 비전을 전공했고, 그중에서도 이미지나 영상을 생성하는 생성 모델 쪽을 주로 연구해왔습니다. 대학원 시절에는 2D 이미지 생성뿐만 아니라 3D 복원 기술까지도 함께 다뤘고요. 이런 기반 기술들을 바탕으로 실제 회사에서는 연구라기보다는 조금 더 실험적인 접근으로 다양한 이미지 편집 기술을 개발해보았습니다.
제가 예전 발표에서 소개했던 주제가 ‘배경 변경 모델’입니다. 예를 들어 내 핸드폰 사진이 책상 위에 올려져 있는 상태인데, 이걸 마치 바닷가에서 찍은 것처럼 바꿔보고 싶은 거예요. 그런데 실제로는 바닷가에 갈 시간이 없을 때, 그런 이미지를 AI로 만들어주는 기술이죠. 이런 식의 기술들을 정리해서 작년에 발표한 적도 있습니다.
현재는 이미지 생성 모델 전반을 개발하고 연구하고 있습니다. 요즘은 다들 '생성형 AI'라고 하면 텍스트 생성 모델(ChatGPT 등)을 떠올리시는데요, 저는 그중에서도 ‘이미지를 생성하는 AI’를 다루고 있습니다. 텍스트 형식으로 입력한 내용을 바탕으로 이미지를 출력해주는 모델이죠.
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연구자로서 정보나 기술 트렌드는 평소 어떻게 따라가고 계신지 궁금합니다. |
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AI 분야는 정말 빠르게 변화하고 있으며, 매일같이 새로운 기술과 정보가 쏟아지고 있습니다. 그래서 모든 트렌드를 따라가겠다고 하면 오히려 지치기 쉬운 것 같아요. 그래서 연구의 범위를 적절히 확장하면서도 집중할 부분은 좁혀서 전략적으로 접근하고 있습니다. 저 같은 경우 생성형 AI 중에서도 특히 이미지 생성 분야에 집중하고 있고, 그 안에서도 단기적으로 집중해야 할 세부 주제를 설정해 논문을 꾸준히 탐색합니다. 물론 특정 분야에 몰입하다 보면 다른 영역의 흐름을 놓치기 쉬운데, 이럴 때는 뉴스 기사나 기술 전문 매체 등을 통해 보완합니다.
또, 요즘은 AI 자체가 정보를 큐레이션 해주는 도구로 많이 활용되고 있어서 그걸 적극적으로 쓰고 있습니다. 예를 들면, 구글 스칼라(Google Scholar)를 자주 사용하는데요, 제가 쓴 논문이 얼마나 인용됐는지 확인할 수도 있고, 유사한 연구들을 자동으로 추천해주기 때문에 트렌드 파악에 꽤 유용하죠. 최근에는 최신 논문을 AI가 자동으로 추천해주는 시스템들도 많아져서, 직접 하나하나 찾지 않아도 어느 정도 필터링된 고급 정보를 받아볼 수 있습니다. 이처럼 저는 AI 툴들을 적절히 활용해서 효율적으로 트렌드를 따라가고 있습니다.
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제가 연구를 한다고 말씀드렸지만, 연구라는 게 단순히 ‘하고 있다’는 표현보다 훨씬 복잡하고 깊은 과정이라고 생각합니다. 특히 제가 속한 분야는 지금 굉장히 많은 사람들이 주목하고 있는, 말 그대로 ‘핫한’ 분야이긴 하지만, 그 안에서도 제가 파고 있는 세부 주제는 오히려 별로 주목받지 않는 것처럼 느껴질 때도 많습니다. 그래서 가끔은 "내가 하는 이 주제, 과연 의미가 있을까?" 하는 근원적인 의문에 빠지게 되죠. 하지만 중요한 건, 그럼에도 불구하고 내가 정의한 문제를 끝까지 밀고 나가서 해결하는 것, 그리고 그 해결의 의미를 스스로 정리하고 납득하는 것이라고 생각합니다.
좋은 연구자는 결국 ‘성공한 연구자’라고 불릴 수 있어야 하잖아요. 근데 그 성공이라는 건 결과가 나오기 전까지는 아무도 몰라요. 연구는 원래 ‘답이 없는 문제’를 푸는 일이고, 그래서 그 과정을 버티는 게 힘들기도 합니다. 그럼에도 불구하고 포기하지 않고 끝까지 정리해서 기록을 남기는 거, 그게 저는 진짜 연구라고 생각합니다. 지금 당장은 누군가에게 "이게 왜 필요해?" 라는 말을 들을 수도 있지만, 나중에 보면 각자 만든 작은 연구들이 모여서 누군가에게 의미 있는 자원이 되더라고요. 그런 의미에서 연구는 ‘순환되는 지식의 조각’을 만들어내는 일이라고도 할 수 있겠죠.
그리고 요즘엔 혼자 연구하는 시대보다는, 교류하면서 연구하는 태도가 중요해진 것 같습니다. 예전에는 연구를 꽁꽁 숨겨서 혼자 해결하는 걸 미덕으로 여겼다면, 지금은 내가 어떤 문제를 고민하고 있는지 드러내고, 다른 사람과 소통하며 조언을 구하고, 아이디어를 교환하는 것 자체가 중요한 연구 능력 중 하나라고 생각합니다. 답이 없는 문제일수록 더더욱요.
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현재 주목하는 AI 기술이나 키워드는 무엇인가요? |
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생성형 AI 쪽을 주목해서 보고 있고 특히 지금 연구 중인 비전 생성 쪽에 치중해서 키워드를 보고 있습니다. 비전 및 영상 생성 기술이 빠르게 발전하면서, 비록 현재는 영화 제작 같은 실무에 완전히 적용되긴 어렵지만 머지않아 실용화될 가능성이 높다고 보고 있습니다.
한편, 언어 생성 AI가 큰 전환점을 만들어낸 것처럼, 앞으로는 로보틱스 분야가 본격적으로 주목받을 시기라고 생각해요. 제가 졸업한 연구실도 로보틱스를 전공한 곳이라 개인적으로도 이 분야에 계속 관심을 갖고 지켜보고 있습니다.
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AI 분야의 관심이 많은 재단 후배 장학생들에게 조언 한마디 부탁드립니다. |
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재단에 지금 장학생으로 계신 분들은 더 훌륭하실 것 같아요. 특히 한국 학계도 빠르게 성장하고 있어, 학부생이나 대학원생임에도 깊이 있는 연구를 수행하는 경우가 많습니다.
중요한 것은 ‘꿈을 잃지 않고 계속 물을 주는 것’, 즉 끊임없이 기회를 찾고 도전하는 자세입니다. 대학원생이라면 이미 많은 조언을 접했을 텐데, 기회를 놓치지 않고 스스로 적극적으로 찾아가는 태도가 중요합니다. 다양한 사람들과 네트워킹을 하며, 자신의 연구를 공유하고 피드백을 주고받는 과정에서 더 많은 기회와 영감을 얻을 수 있으니까요. 재단의 지원 덕분에 학업과 사회 생활을 잘 이어올 수 있었던 만큼, 재단 후배 장학생들도 이 기회를 잘 살려서 성장해 나가길 진심으로 응원하겠습니다! |
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마지막으로, 재단 동문분들께 한 말씀 부탁드립니다. |
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재단 장학금 수혜자로서, 재단에서 찾아와 이렇게 경험을 공유할 수 있는 자리를 마련해준 것이 매우 의미 있게 느껴졌고, 앞으로도 재단 커뮤니티 내에서 다양한 공유의 기회가 많아졌으면 좋겠습니다.
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- 프로페썰(영상)— 백서인 한양대학교 글로벌문화통상학부 교수 1부 업로드
- 2025 Homecoming Day(영상) — 10월 18일(토) SKT인재개발원에서 Alumni 200여 명이 함께한 가운데, Alumni 미션, 레크리에이션, 자기소개 등 다양한 프로그램을 통해 활발한 교류의 시간 가져
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- 최인철 서울대 심리학과 교수, Society of Experimental Social Psychology(SESP)에서 수여하는 2025년도 Scientific Impact Award 수상(사회심리학 분야에서 지난 25년간 발표된 논문 중 학문적 영향력이 가장 큰 논문에 수여하는 상)
- 이준호 서울대 생명과학부 교수, 『사람이 벌레라니』 출간, 「취미는 과학이다」 출연(10월 31일(금) 방영)
- 김영재 LG전자 HS연구센터 수석연구위원, 『AI+인간』 출간
- 김지은 교수(前 NYU Shanghai), 서울대 정치외교학부 부임(2025년 9월)
- 권오재 교수(前 SMU, 싱가포르 경영대), 서울대 사회학과 부임(2025년 9월)
- 안혜민 교수(前 UNIST), POSTECH 전자전기공학과 부임(2025년 9월)
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인터뷰 진행 및 제작
KFAS 서포터즈 김나원, 김시연, 박혜원, 임가희, 위가영 |
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