[DGIST 사람들] 학부생에서 교수로, 첫 자대 출신 교수 배인환 동문

DGIST 학부생 출신으로, 교수가 되어 다시 모교에 돌아오는 첫 사례가 생겼다. 기초학부 16학번 배인환 동문이 그 주인공이다.

배인환 동문은 지난 2019년 DGIST 기초학부를 졸업했으며, GIST 전기전자컴퓨터공학부와 AI 대학원에서 컴퓨터 비전 전공으로 각각 석사와 박사 과정을 마쳤다. 그는 전문연구요원 복무를 마친 후, 2026년 3월 1일 본교에 부임할 예정이다.

학부 졸업 후 7년 만에 교수로 DGIST에 돌아오는 배인환 동문, 그를 ‘디지스트신문 DNA’가 만났다. 학부생에서 교수까지, 그의 이야기를 전한다.

인터뷰에 임하는 배인환 동문 < 사진 = 김리우 기자 >

Q. 자기소개 부탁한다.

DGIST 기초학부 16학번 출신 배인환이다. GIST에서 석사와 박사 과정을 마치고 현재는 전문연구요원으로 복무하고 있다. AI와 컴퓨터 비전 등에 대한 연구를 하고 있다.

 

Q. DGIST 학부생일 때의 이야기가 궁금하다.

하고 싶은 일들을 해보며 지냈다.

1학년은 정말 재미있게 보냈다. 당시 오버워치 베타와 배틀그라운드 베타 같은 온라인 게임들이 출시되어 열심히 했던 기억이 난다.(웃음) 방학 중에는 월드프렌즈 ICT 봉사단으로 베트남 깐토 대학에 교육 봉사도 다녀왔다.

2학년부터는 심화 강의를 수강하며 수업을 열심히 들으려 했다. 아이패드로 필기했던 자료들이 DGIST 원드라이브 계정에 아직도 남아있더라. FGLP로 UC버클리도 다녀왔다.

방송국 FICS 활동도 열심히 했다. 제1회 스타디움 영상부터 달빛제 티저, 동아리 공연 영상 편집 등 당시 매우 열정적으로 활동했다. 달빛제 티저는 홍보팀에서도 사용할 정도였다. 자체 콘텐츠로 교내에 라디오도 송출했는데 반응이 좋았었다.

 

Q. UGRP 우수 팀으로 선정되기도 했었다.

그렇다. 3학년 때 자율주행차를 주제로 UGRP 활동을 했다. 2학년이었던 2017년의 겨울에 교내 미래자동차 관련 연구실 인턴십으로 미리 경험을 쌓고 이를 기반으로 UGRP를 진행했다. 2018년에는 UGRP 팀장이자 자율주행차 전체 팀의 팀장으로서 대회에도 참가했다. 당시 내가 자율주행차 팀장이고 내 룸메이트는 전기자동차 팀장이어서 둘 다 한참 동안 방에 안 들어갔던 것으로 기억한다.(웃음)

 

Q. 자율주행차를 연구하다가 AI로 연구 주제가 확장되었다. 그 배경이 궁금하다.

자율주행차를 연구하려면 넘어야 할 산이 많았다. 그중 하나가 알고리즘이었다. 예를 들어 차선은 맑은 날 햇빛의 반사나 그림자 때문에 인식하기 어려운 경우가 많다. 이를 해결하고자 2019년부터 딥러닝을 적용하기 시작했다. 이후 딥러닝을 더 깊이 연구해 보고자 컴퓨터 비전 연구실에서 인턴십도 했다.

이 과정에서 자연스럽게 AI에 관심을 가지게 되었다. 당시 DGIST에는 AI 대학원이 없었다. 개인적으로 지도받고 싶었던 교수님이 AI 대학원이 있던 GIST로 부임하시면서, 나 역시 GIST로 옮겨 연구를 이어 나갔다.

 

Q. 그럼 GIST에서 자율주행차 관련 딥러닝 연구를 계속한 것인가?

맞다. 자율주행차 분야에서는 딥러닝 기반 알고리즘이 널리 이용된다. 앞서 말한 차선 인식뿐 아니라 장애물 인식에서도 중요한 역할을 한다. 특히 정지된 차량 같은 정적 장애물보다도 보행자처럼 움직이는 동적 장애물이 다루기가 까다롭다. 때에 따라 살짝 옆으로 피해 갈 수도 있지만, 속도가 빠른 경우 급정거가 필요하기도 하다. 이러한 판단을 내리는 알고리즘을 설계하는 것은 굉장히 어렵고, 이를 해결하는 데 딥러닝이 자주 활용된다.

대학원에 와서 동적 장애물의 경로 예측에 집중하게 됐다. 동적 장애물 중에서도 사람의 경로를 예측하는 것은 매우 어렵다. 사람마다 걸음걸이와 이동 패턴이 다르고 순간적인 사건과 판단에 따라 경로가 바뀌기 때문이다. 예를 들어 평소에는 지름길로 다니다가 날씨가 좋은 날은 일부러 돌아 걷고 싶은 날이 있지 않는가. 이런 점이 흥미로워 사람을 초점에 두고 연구를 계속하게 됐다.

보행자 경로 예측 < 사진 = 본인 홈페이지 캡처 >

그러던 중 ChatGPT의 등장으로 언어모델에도 관심을 가지게 되었다. 사람처럼 판단을 내리는 AI의 알고리즘이 사람의 행동 예측에 도움이 되지 않을까 싶었다. 실제로 적용해 보니 예측 성능이 크게 향상되었다.

연구는 군중 시뮬레이션으로 확장됐다. 코로나19의 유행 당시 사회적 거리 두기를 위해 사람들의 밀집도를 시각화하던 시스템을 떠올리면 이해하기 쉽다. 공연장에서 긴급 상황 발생 시 탈출 경로를 시뮬레이션하거나, 전쟁 영화의 배경에 수만 명의 사람들을 자동으로 시각화하는 데에도 이용된다.

사람의 경로만 연구한 것은 아니다. 내가 FICS에서 편집한 영상에도 남아있는 모션 그래픽도 일종의 궤적을 요소로 가지고 있다. 이 궤적을 가지고 사용자는 텍스트만 입력해도 모션 그래픽 영상을 받아볼 수 있는 작업도 진행했다. 이 외에도 사물이나 장소를 여러 각도에서 촬영한 사진 몇 장을 가지고 전체 3D 뷰를 구성하는 연구도 했다. 이는 빛의 방향을 궤적으로 계산해 3D로 복원하는 원리이다.

 

(자세한 내용과 다른 연구들에 대한 설명은 배인환 동문의 홈페이지에서 확인할 수 있다.)

 

Q. DGIST에서는 어떻게 연구를 지속할 계획인가?

내 궁극적인 연구 목표는 사람을 더 잘 이해하는 월드 모델을 만드는 것이다. 이를 위해 필요한 컴퓨터 비전을 잘 지도하여 학생들이 자기만의 주제로 연구하도록 돕는 것이 단기적인 목표이다. 중기적으로는 학생들과 각자의 주제를 통합하여 일차적인 월드 모델을 만들어볼 생각이다. 장기 목표는 다른 교수님들과 협업하여 대형 프로젝트를 통해 물리의 상대성 이론 같이 최종적인 월드 모델을 만드는 것이다.

 

Q. 후배들에게 전하고 싶은 말이 있다면

부끄럽지만 “여러분들도 할 수 있다.”라는 말을 전하고 싶다. 열정을 가지고 시간을 효율적으로 투자한다면 좋은 연구를 할 수 있을 것이다.

또한 DGIST라는 우물 안에서만 머무르지는 않았으면 좋겠다. 다른 과학기술원과 교류하거나, FGLP 같은 프로그램을 통해 세계 유수의 대학들을 보며 견문을 넓히길 바란다.

분야를 가리지 않고 자유롭게 공부하고 연구할 수 있는 기초학부 제도를 적극적으로 활용해라. 나 역시 자율주행차를 연구하다가 지금은 AI를 연구하고 있다.

여러 연구실에서 인턴을 해보는 것도 추천한다. 다양한 연구실을 경험하면 자신에게 맞는 연구 스타일을 찾는 데 도움이 될 것이다.

 

 

김리우 기자 klw@dgist.ac.kr  

권대현 기자 seromdh@dgist.ac.kr