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[스크랩] 조호진 동문(학부 03, 통합 07), 한차원 높은 AI의 성능 구현과 데이터 부족 문제를 해결할 ‘합성데이터’의 중요성(월간인물 4월호)

2024-05-30
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월간인물(2024 April)_ 컴퓨터공학과 조호진 동문(학부 03, 통합 07)

한 차원 높은 AI의 성능 구현과 데이터 부족 문제를 해결할 ‘합성데이터’의 중요성

조호진 대표는 포항공과대학교 컴퓨터공학과 학사와 박사를 졸업하고, 영상복원 및 영상 화질 개선 분야의 연구에 집중했다. 박사 과정 중에는 디자인 소프트웨어 분야의 넘버원 기업인 Adobe사의 Photoshop팀에서 인턴을 하며 Photoshop CS6 개발에 참여한 이력도 있다. 이후 자율주행 기술을 설계하는 스타트업으로 자리를 옮겨 초기 멤버로 8년 가까운 경력을 쌓았다. 자동차에 들어가는 AI 기술의 모델을 설계하는 일에서 자동차의 출시까지 프로젝트의 전체 프로세스를 경험했고, 이 시기에 차량에서 실시간으로 동작하는 고성능 비전의 AI 기능 개발, 독일 자동차 회사의 ADAS 양산, 미국 1차 벤더사의 ADAS 선행기술 개발에 리드 개발자로 참여하는 등 대체 불가한 경력을 가진 인재다.

자율주행 기술의 최전선에서 일하며 그가 몸으로 체득한 기술의 키워드는 단연 데이터다. 완전 자율주행을 가능하게 하는 건 완전한 데이터의 수집이다. 그러나 완전한 데이터 수집에는 시간과 비용을 비롯해 하드웨어, 법적인 제약까지 여러 문제가 산재해있고, 이는 데이터의 부족이나 편향 문제로 이어진다. 어느 순간 조 대표에게 이런 문제를 해결하고 싶다는 열정이 싹텄고, 그는 생성 AI를 떠올렸다. 생성 AI는 당시에는 더욱 생소한 기술이었고, 관심이 적었던 만큼 유의미한 결과도 없는 상황이었지만 언젠가 때가 올 거라 믿었다고. 그로부터 몇 년 후 생성 AI를 아이템으로 한 ㈜젠젠에이아이를 창업했다. 이미지와 비디오 데이터의 품질을 개선하는 일에는 자신감이 있었기에 고품질의 이미지와 비디오 합성데이터 생성이라는 구체적인 사업의 방향도 정했다.

[출처 월간인물(https://www.monthlypeople.com) 4월호 기사 더보기 (클릭)]

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