(주)딥브레인에이아이

딥브레인AI에 근무 중인 딥.인.의 진솔한 이야기를 소개합니다. *딥.인.은 직원간의 끈끈한 동료애를 느끼고자 부르는 딥브레인AI 직원의 애칭입니다. 딥브레인AI는 동거동락을 함께하는 동료를 소중히 합니다. English name : Deep.In. Korean name : 딥.인. International name : Deep.人. Q. 자기소개 부탁 드립니다. 안녕하세요. 딥브레인 AI의 딥러닝팀 연구원 남규현입니다. Q. 딥러닝팀에서 구체적으로 무슨 일을 하시나요? 저희 팀은 가상인간을 만들기 위한 기술들을 연구하는 팀입니다. 그중에서 저는 주로, 음성합성 시스템과 관련된 업무들을 담당하고 있고, 그밖에는 소소하게 챗봇 관련 NLP 연구를 맡고 있습니다. Q. 딥러닝 팀 분위기 좀 알려주세요. 협업 환경이 잘 조성되어있고 의견 교환이 자유로운 분위기입니다. 팀원 모두가, 서로 막히거나 논의가 필요한 부분은 자유롭게 공유하고, 팀장님을 포함해서, 누구나 세미나 할 내용이 있으면 거리낌 없이 진행하는 편입니다. 그리고 사내 팀들 중 유일하게 점심시간에 음악 연주회를 하는 문화가 있습니다. Q. 딥러닝이란 무엇이라고 생각하세요? AI 자체가 사람의 지능을 모방하고 구현하는 분야인데 딥러닝도 여기서 크게 벗어나지 않습니다. 사용하는 모델부터가 사람의 뇌를 추상화한 인공신경망이고, 사람의 문제 해결방식, 학습 방식을 모방하는 수많은 기법들이 이 분야에 산재되어 있거든요. 이렇게보면 딥러닝은 사람을 보다 자세히 이해할 수 있는 방법이라 생각합니다. Q. 딥러닝 팀에서 일하려면 무엇이 필요할까요? 이건 어떤 팀이든 마찬가지겠지만 지속적인 자기 개발이 중요하다고 생각합니다. 모델 개발과 개선을 위해서, 리서치, 세미나, 구현, 평가와 같은 과정을 계속 반복 해야 하는데, 각 과정 마다 매일매일 새로운 기술들이 나오거든요. 그래서 이에 맞춰 대응하려면 주도적으로 끊임없이 공부하는 자세가 필요하지 않을까 싶습니다. Q. 딥브레인AI 에서 가장 마음에 드는 점이 무엇일까요? 직원들의 업무 환경을 위해 계속 무언가가 개선된다는 점 같습니다. 예를 들면, 루프탑이나 안마의자 같은 편의시설이 생기거나 복지제도가 점점 추가된다거나 크리스마스때 대형 트리를 설치해서 연말 분위기를 조성한다거나 하는 개선사항들이 매일 눈에 보인다는 것이 좋네요. Q. 딥브레인AI를 선택한 이유? 미래 사회하면 빼놓을 수 없는 요소 중 하나가 가상 인간이잖아요. 그래서 그런 것에 대한 막연한 동경이 있었는데, 학교 졸업 쯤에 딥브레인에서 이와 관련된 전반적인 기술들을 모두 다룬다는 소식을 듣게 됐고, 때마침 제 여건도 맞아 떨어져서 선택하게 됐습니다. Q. 딥러닝 팀 팀원들에게 한마디 해주세요! 예전에 누가 “딥러닝팀은 해피합니다.” 라고 말씀해주신 적이 있는데, 저희 팀에 가장 어울리는 말이 아닌가 싶습니다. 팀 원분들 모두 항상 감사드리고, 같이 이 분야의 선두주자가 되었으면 좋겠습니다. 저작권은 (주)딥브레인에이아이에 있으며, 무단 배포를 금지합니다.

딥브레인AI에 근무 중인 딥.인.의 진솔한 이야기를 소개합니다. *딥.인.은 직원간의 끈끈한 동료애를 느끼고자 부르는 딥브레인AI 직원의 애칭입니다. 딥브레인AI는 동거동락을 함께하는 동료를 소중히 합니다. English name : Deep. In. Korean name : 딥.인. Internatioal name : Deep.人. Q. 자기소개 부탁 드립니다. 안녕하세요. 저는 딥브레인AI에서 크리에이티브 파트를 맡고 있는 박영훈이라고 합니다. Q. 크리에이티브팀에서 어떤 일을 하고 계신가요? 네, 아주 많은 일을 하고 있습니다. 마케팅에서 활용되는 영상 콘텐츠부터 이미지 콘텐츠까지, 그리고 각 팀에서 활용되는 세일즈용 콘텐츠나 아니면 내부 문서에 활용되는 이미지 작업까지 일단 딥브레인AI에서 발생되는 제작물들은 거의 다 저희 팀을 거쳐간다고 생각하시면 될 것 같습니다. 너무 많아서 손을 대지 못하고 있는 실정입니다. Q. 크리에이티브팀에는 어떤 분들이 계신가요? 저희는 영상 합성을 주로 하는 그런 회사다 보니까,아무래도 영상 합성이나 영상 관련된 분들이 많으십니다. 일단은 촬영을 담당하시는 분도 계시고요. 영상을 전문적으로 편집하시는 분도 계시고 그 다음에 이미지나 이런 작업들을 주로 하시는 아트 디렉터 분도 계시고 주로 광고대행사나 방송 쪽에서 일하시다 오신 분들도 꽤 많이 계십니다. Q. 크리에이티브팀의 문화? 자유, 자유롭습니다. 딥브레인AI가 대부분 자유로운 문화를 추구하듯이 저희 팀 역시도 자유로운 문화를 추구하고 있습니다. 낮잠을 잔다거나 쉬는 시간에 게임을 한다거나 자기가 주어진 업무에서 책임감만 벗어나지 않는 한도 내에서 자유롭게 행동한다면 사실 누구도 뭐라고 하지 않습니다. 자유로운 게 저희 팀의 문화라고 생각하고 있습니다. Q. 어떤 복지제도에 가장 만족하고 계세요? 저는 개인적으로는 먹는 거라고 생각을 하는데요. 아침 점심 저녁까지 회사에서 제공되는 것은 물론이고 중간에 제공되는 간식이나 커피 등…. 일단 대표님이 생각하는 게 일을 열심히 해주면 먹는 것은 회사에서 책임져주겠다 이런 취지가 보이는 것 같습니다. 그래서 저는 여러 가지 복지 중에서 먹는 것에 관련된 그런 복지를 꼽고 싶습니다. Q. 딥브레인AI의 강점을 말해주신다면? 우리가 브랜드를 아무리 좋게 포장하고 광고한다고 해도 결국 소비자들에게 어필되는 것은 그 브랜드가 가진 본질이라고 생각을 합니다. 저희 딥브레인AI의 본질은 바로 기술력이라고 생각을 하고요. 이 기술력이 바로 딥브레인AI 가진 최대의 강점이라고 생각을 합니다. Q. 딥브레인AI를 선택한 이유? 아까 질문의 연속성에 있는 답변 같은데요. 저는 일단 이 딥브레인AI가 가진 기술력을 최대 장점이라고 생각을 했고 이런 기술력을 가진 회사라면 한번쯤 여기 와서 내 실력을 마음껏 발휘해보고 싶다는 생각을 했습니다. Q. P.Kyle님이 이루고 싶은 목표는 무엇인가요? 일단 딥브레인AI라는 회사 자체가 많은 사람들에게 알려지고 뭐 어떤 좋은 평가를 받는 그런 회사였으면 좋겠고요. 저도 그 회사를 만들기 위해서 그 안에서 노력할 거고 당연히 저희 회사에 있는 여러 파트너나 여러 직원들과 같이 즐겁게 이런 꿈을 나누면서 열심히 일해 보는 게 목표입니다. 그래서 여기서 인정받고 싶습니다. 저작권은 (주)딥브레인에이아이에 있으며, 무단 배포를 금지합니다.

인공지능(AI) 아나운서라고 들어보셨나요? 영상에서 아나운서의 얼굴 표정, 입 모양 등을 추출해 딥러닝 기술로 합성한 것인데요. 머니브레인은 AI 합성을 통해 아나운서 뿐만 아니라 문재인 대통령도 구현해내면서 화제를 모은 바 있습니다. (영상 링크) AI 영상 합성 기술은 중국, 미국과 함께 전 세계에서 3곳만 성공한, 기술적 난이도가 높은 딥러닝 기술입니다. 특히 머니브레인의 인공지능 영상 합성 기술은 중국에 비해 자연스러운 얼굴 움직임을 구현하고 별도의 영상 보정 없이 순수 딥러닝 기술만으로 구현한 최초의 기술이라고 하는데요. 성우님은 머니브레인 딥러닝팀에서 인공지능 영상 합성 솔루션을 직접 연구하고 계십니다. 세계적인 기술을 자랑하고 있는 머니브레인 딥러닝팀이 어떻게 일하고 있는지, 인터뷰를 통해 그 현장을 엿보았습니다. 안녕하세요, 자기소개 부탁드립니다. 안녕하세요, 딥러닝 영상 학습 및 딥러닝 인프라 영역에서 일하고 있는 머니브레인 딥러닝팀 박성우 연구원입니다. 머니브레인 딥러닝팀은 어떤 일을 하나요? 머니브레인이 제공하고 있는 서비스와 관련한 딥러닝 모델들을 연구하고 있는 팀이라고 생각하시면 되는데요. 음성, 영상 합성을 위한 딥러닝 모델과 이미지 또는 영상이 합성된 것인지를 감지하는 딥러닝 모델을 개발 및 학습하고 있어요. 머니브레인은 인공지능 영상 합성 솔루션으로 특히 언론의 주목을 많이 받았는데요. 머니브레인의 인공지능 음성∙영상 합성 솔루션을 소개해주신다면요? 원하는 인물이 내가 원하는 문장을 실제로 말하는 것처럼 자연스럽게 영상으로 만들 수 있어요. 웹 UI 또는 API를 통해서 누구나 쉽게 합성할 수 있죠. 사진=머니브레인 기계실 어떤 과정을 통해 솔루션이 제작되나요? 간단하게 설명해주시면 구직자들의 이해를 도울 수 있을 것 같습니다. 머니브레인의 솔루션은 딥러닝 과정을 통한 학습을 필요로 해요. 당연히 딥러닝을 학습하기 위한 데이터를 확보하는 것이 우선입니다. 데이터는 주로 선정된 모델 분을 직접 촬영해서 확보합니다. 준비된 스크립트를 실제로 말하듯이 읽으면서 대략 5시간에서 10시간 정도의 분량을 촬영해 영상 및 음성의 원본 데이터를 획득합니다. 그 뒤로는 음성의 품질을 조정하고, 스크립트에 맞게 음성을 편집하는 과정을 거쳐 음성 학습 데이터를 준비하고요. 영상의 경우 스크립트에 맞게 영상을 편집 한 뒤, 음성 신호와 영상 이미지를 매칭하는 과정을 거쳐 영상 학습 데이터를 준비합니다. 데이터셋이 준비되면 저희가 개발한 딥러닝 아키텍처에 주입해 학습을 시작합니다. 이 과정은 짧게는 이틀 길게는 1주일까지도 소요됩니다. 고해상도의 영상을 얻기 위해서는 그만큼 오랜 학습 기간이 필요합니다. 이 과정이 끝나면 학습된 모델이 원하는 만큼 고품질의 결과를 추론할 수 있는지 테스트를 해본 뒤에 준비된 서버 등에 올려 사용자가 이용할 수 있도록 전달하죠. 머니브레인 인공지능 연구자의 관점에서, 머니브레인의 서비스가 가진 강점과 비전이 있다면 무엇일까요? 원하는 인물에 대해서 준비 과정(데이터 수집, 전처리, 학습)이 완료되어 있는 상태라면, 언제든지 해당 인물이 말하는 영상을 만들어낼 수 있다는 장점이 있어요. 심지어 아주 자연스럽죠. 머니브레인 입사 전 커리어패스도 궁금합니다. 딥러닝 방면에 원래 관심이 있으셨나요? 원래 조선해양공학과 출신으로 머니브레인 입사 전에는 거제도에 있는 조선소에서 배관설계를 담당했었습니다. 그러던 중에 공부를 조금 더 하고 싶다는 생각이 들어서 회사를 그만두고, 석사 과정을 밟은 뒤에 머니브레인으로 입사하게 됐죠. 원래 컴퓨터나 소프트웨어 방면을 아주 좋아했습니다. 그래서 석사 과정도 머신러닝과 빅데이터 분야를 수료했고요. 딥러닝은 최신 기술이다보니 계속해서 자기 계발 및 공부가 필요할 것 같은데요. 실제로 그런 면이 있습니다. 물론 딥러닝의 기반이 되는 이론은 크게 변함이 없지만 국내 뿐만 아니라 해외에서도 개선된 아키텍처나 새로운 모델들을 계속 제시하고 있고, 개선된 부분을 저희 모델에 반영해야 하니까요. 해외에 발표된 최신 논문을 찾아보고 저희 아키텍처에 반영한 뒤에 실험을 하는 등 지속적으로 노력하고 있습니다. 많은 기업 중 머니브레인이라는 기업을 선택한 특별한 이유가 있으신가요? 사실은 제가 운이 좋았던 편이라고 할 수 있습니다. 처음부터 머니브레인에 입사할 생각은 아니었거든요. (웃음) 어떤 면에서 ‘운이 좋았다’고 생각하세요? 석사를 마칠 즈음에 원래 있던 필드의 특정 기업에서 ‘곧 공고가 날테니 지원해봐’라는 얘기를 듣고 기다리고 있었는데, 해당 기업의 공고가 계속 늦어지고 있었습니다. 마침 머니브레인에서 딥러닝 엔지니어를 뽑는다는 소식을 듣고는 ‘애라 모르겠다!’하고 지원한 것이 머니브레인에서 새로운 도전을 하게 된 계기였죠. 그렇다면 ‘운 좋게’ 입사한 머니브레인에서는 어떤 동료들과, 어떤 분위기에서 일하고 계신가요. 다들 개성이 강하기도 하고, 의외로 음악적 소양들이 깊습니다. 근래에는 악기를 다들 하나씩 시작해서 점심 먹고 옥상에 올라가서 바이올린이나 트럼펫을 연습하는 일이 자주 있어요. 저녁에는 모여서 실내 풋살장에 모여서 축구 한게임 차고, 치맥까지 하고 들어가는 일도 있고요. 딥러닝팀 채용을 진행한다면, 지원자의 어떤 점을 주목해서 보고 싶으신가요? 딥러닝을 하는데 있어서 데이터는 결과에 큰 영향을 미칩니다. 딥러닝 모델 아키텍쳐가 완성되어 있는 상태임에도 불구하고, 데이터의 완성도가 모자라 결과가 좋지 않은 경우도 있죠. 그렇기 때문에, 데이터를 처리하는데 굉장히 많은 시간을 들이는 편입니다. 노가다라고도 표현할 수 있을 정도예요. 이 부분을 진행하면서 처리하다 보면 생기는 문제점과 해결과정에서 통찰력을 보일 수 있는지, 그리고 이 과정을 즐길 수 있는가를 봅니다. 그 전에 딥러닝의 구조와 이론에 대해서 기본적인 지식은 당연히 있어야겠죠. 입사하시고 나서 가장 뿌듯했던 기억이 있다면 무엇인가요? 처음에 영상 합성을 위한 기반 연구를 하면서 다양하게 시도했던것들이 있었습니다만, 결과가 썩 좋지는 않았습니다. 그러다 어느날 갑자기 저희가 처음 공개했던 문재인 대통령 영상 합성(영상 링크) 결과 처럼 영상 합성의 결과가 나오기 시작했죠. 딥러닝의 요정이 간밤에 왔다갔다고 좋아했던 기억이 있습니다. (웃음) 이를 토대로 머니브레인의 영상합성 솔루션이 자리를 잡기 시작했죠. 마지막으로, 머니브레인에서 박성우님이 이루고 싶은 앞으로의 목표는 무엇인가요? 저는 이 분야에 늦게 뛰어든 편입니다. 머니브레인에서 열심히 해서, 어디서든 이 분야에서 1인분은 할 수 있는 실력을 기르고 싶습니다. 콘텐츠 저작권은 잡플래닛에 있으며, 무단 배포를 금지합니다.

딥브레인AI에 근무 중인 딥.인.의 진솔한 이야기를 소개합니다. *딥.인.은 직원간의 끈끈한 동료애를 느끼고자 부르는 딥브레인AI 직원의 애칭입니다. 딥브레인AI는 동거동락을 함께하는 동료를 소중히 합니다. English name : Deep.In. Korean name : 딥.인. International name : Deep.人. Q. 자기소개 부탁 드립니다. 안녕하세요. 딥브레인 AI의 딥러닝팀 연구원 남규현입니다. Q. 딥러닝팀에서 구체적으로 무슨 일을 하시나요? 저희 팀은 가상인간을 만들기 위한 기술들을 연구하는 팀입니다. 그중에서 저는 주로, 음성합성 시스템과 관련된 업무들을 담당하고 있고, 그밖에는 소소하게 챗봇 관련 NLP 연구를 맡고 있습니다. Q. 딥러닝 팀 분위기 좀 알려주세요. 협업 환경이 잘 조성되어있고 의견 교환이 자유로운 분위기입니다. 팀원 모두가, 서로 막히거나 논의가 필요한 부분은 자유롭게 공유하고, 팀장님을 포함해서, 누구나 세미나 할 내용이 있으면 거리낌 없이 진행하는 편입니다. 그리고 사내 팀들 중 유일하게 점심시간에 음악 연주회를 하는 문화가 있습니다. Q. 딥러닝이란 무엇이라고 생각하세요? AI 자체가 사람의 지능을 모방하고 구현하는 분야인데 딥러닝도 여기서 크게 벗어나지 않습니다. 사용하는 모델부터가 사람의 뇌를 추상화한 인공신경망이고, 사람의 문제 해결방식, 학습 방식을 모방하는 수많은 기법들이 이 분야에 산재되어 있거든요. 이렇게보면 딥러닝은 사람을 보다 자세히 이해할 수 있는 방법이라 생각합니다. Q. 딥러닝 팀에서 일하려면 무엇이 필요할까요? 이건 어떤 팀이든 마찬가지겠지만 지속적인 자기 개발이 중요하다고 생각합니다. 모델 개발과 개선을 위해서, 리서치, 세미나, 구현, 평가와 같은 과정을 계속 반복 해야 하는데, 각 과정 마다 매일매일 새로운 기술들이 나오거든요. 그래서 이에 맞춰 대응하려면 주도적으로 끊임없이 공부하는 자세가 필요하지 않을까 싶습니다. Q. 딥브레인AI 에서 가장 마음에 드는 점이 무엇일까요? 직원들의 업무 환경을 위해 계속 무언가가 개선된다는 점 같습니다. 예를 들면, 루프탑이나 안마의자 같은 편의시설이 생기거나 복지제도가 점점 추가된다거나 크리스마스때 대형 트리를 설치해서 연말 분위기를 조성한다거나 하는 개선사항들이 매일 눈에 보인다는 것이 좋네요. Q. 딥브레인AI를 선택한 이유? 미래 사회하면 빼놓을 수 없는 요소 중 하나가 가상 인간이잖아요. 그래서 그런 것에 대한 막연한 동경이 있었는데, 학교 졸업 쯤에 딥브레인에서 이와 관련된 전반적인 기술들을 모두 다룬다는 소식을 듣게 됐고, 때마침 제 여건도 맞아 떨어져서 선택하게 됐습니다. Q. 딥러닝 팀 팀원들에게 한마디 해주세요! 예전에 누가 “딥러닝팀은 해피합니다.” 라고 말씀해주신 적이 있는데, 저희 팀에 가장 어울리는 말이 아닌가 싶습니다. 팀 원분들 모두 항상 감사드리고, 같이 이 분야의 선두주자가 되었으면 좋겠습니다. 저작권은 (주)딥브레인에이아이에 있으며, 무단 배포를 금지합니다.

딥브레인AI에 근무 중인 딥.인.의 진솔한 이야기를 소개합니다. *딥.인.은 직원간의 끈끈한 동료애를 느끼고자 부르는 딥브레인AI 직원의 애칭입니다. 딥브레인AI는 동거동락을 함께하는 동료를 소중히 합니다. English name : Deep. In. Korean name : 딥.인. Internatioal name : Deep.人. Q. 자기소개 부탁 드립니다. 안녕하세요. 저는 딥브레인AI에서 크리에이티브 파트를 맡고 있는 박영훈이라고 합니다. Q. 크리에이티브팀에서 어떤 일을 하고 계신가요? 네, 아주 많은 일을 하고 있습니다. 마케팅에서 활용되는 영상 콘텐츠부터 이미지 콘텐츠까지, 그리고 각 팀에서 활용되는 세일즈용 콘텐츠나 아니면 내부 문서에 활용되는 이미지 작업까지 일단 딥브레인AI에서 발생되는 제작물들은 거의 다 저희 팀을 거쳐간다고 생각하시면 될 것 같습니다. 너무 많아서 손을 대지 못하고 있는 실정입니다. Q. 크리에이티브팀에는 어떤 분들이 계신가요? 저희는 영상 합성을 주로 하는 그런 회사다 보니까,아무래도 영상 합성이나 영상 관련된 분들이 많으십니다. 일단은 촬영을 담당하시는 분도 계시고요. 영상을 전문적으로 편집하시는 분도 계시고 그 다음에 이미지나 이런 작업들을 주로 하시는 아트 디렉터 분도 계시고 주로 광고대행사나 방송 쪽에서 일하시다 오신 분들도 꽤 많이 계십니다. Q. 크리에이티브팀의 문화? 자유, 자유롭습니다. 딥브레인AI가 대부분 자유로운 문화를 추구하듯이 저희 팀 역시도 자유로운 문화를 추구하고 있습니다. 낮잠을 잔다거나 쉬는 시간에 게임을 한다거나 자기가 주어진 업무에서 책임감만 벗어나지 않는 한도 내에서 자유롭게 행동한다면 사실 누구도 뭐라고 하지 않습니다. 자유로운 게 저희 팀의 문화라고 생각하고 있습니다. Q. 어떤 복지제도에 가장 만족하고 계세요? 저는 개인적으로는 먹는 거라고 생각을 하는데요. 아침 점심 저녁까지 회사에서 제공되는 것은 물론이고 중간에 제공되는 간식이나 커피 등…. 일단 대표님이 생각하는 게 일을 열심히 해주면 먹는 것은 회사에서 책임져주겠다 이런 취지가 보이는 것 같습니다. 그래서 저는 여러 가지 복지 중에서 먹는 것에 관련된 그런 복지를 꼽고 싶습니다. Q. 딥브레인AI의 강점을 말해주신다면? 우리가 브랜드를 아무리 좋게 포장하고 광고한다고 해도 결국 소비자들에게 어필되는 것은 그 브랜드가 가진 본질이라고 생각을 합니다. 저희 딥브레인AI의 본질은 바로 기술력이라고 생각을 하고요. 이 기술력이 바로 딥브레인AI 가진 최대의 강점이라고 생각을 합니다. Q. 딥브레인AI를 선택한 이유? 아까 질문의 연속성에 있는 답변 같은데요. 저는 일단 이 딥브레인AI가 가진 기술력을 최대 장점이라고 생각을 했고 이런 기술력을 가진 회사라면 한번쯤 여기 와서 내 실력을 마음껏 발휘해보고 싶다는 생각을 했습니다. Q. P.Kyle님이 이루고 싶은 목표는 무엇인가요? 일단 딥브레인AI라는 회사 자체가 많은 사람들에게 알려지고 뭐 어떤 좋은 평가를 받는 그런 회사였으면 좋겠고요. 저도 그 회사를 만들기 위해서 그 안에서 노력할 거고 당연히 저희 회사에 있는 여러 파트너나 여러 직원들과 같이 즐겁게 이런 꿈을 나누면서 열심히 일해 보는 게 목표입니다. 그래서 여기서 인정받고 싶습니다. 저작권은 (주)딥브레인에이아이에 있으며, 무단 배포를 금지합니다.

인공지능(AI) 아나운서라고 들어보셨나요? 영상에서 아나운서의 얼굴 표정, 입 모양 등을 추출해 딥러닝 기술로 합성한 것인데요. 머니브레인은 AI 합성을 통해 아나운서 뿐만 아니라 문재인 대통령도 구현해내면서 화제를 모은 바 있습니다. (영상 링크) AI 영상 합성 기술은 중국, 미국과 함께 전 세계에서 3곳만 성공한, 기술적 난이도가 높은 딥러닝 기술입니다. 특히 머니브레인의 인공지능 영상 합성 기술은 중국에 비해 자연스러운 얼굴 움직임을 구현하고 별도의 영상 보정 없이 순수 딥러닝 기술만으로 구현한 최초의 기술이라고 하는데요. 성우님은 머니브레인 딥러닝팀에서 인공지능 영상 합성 솔루션을 직접 연구하고 계십니다. 세계적인 기술을 자랑하고 있는 머니브레인 딥러닝팀이 어떻게 일하고 있는지, 인터뷰를 통해 그 현장을 엿보았습니다. 안녕하세요, 자기소개 부탁드립니다. 안녕하세요, 딥러닝 영상 학습 및 딥러닝 인프라 영역에서 일하고 있는 머니브레인 딥러닝팀 박성우 연구원입니다. 머니브레인 딥러닝팀은 어떤 일을 하나요? 머니브레인이 제공하고 있는 서비스와 관련한 딥러닝 모델들을 연구하고 있는 팀이라고 생각하시면 되는데요. 음성, 영상 합성을 위한 딥러닝 모델과 이미지 또는 영상이 합성된 것인지를 감지하는 딥러닝 모델을 개발 및 학습하고 있어요. 머니브레인은 인공지능 영상 합성 솔루션으로 특히 언론의 주목을 많이 받았는데요. 머니브레인의 인공지능 음성∙영상 합성 솔루션을 소개해주신다면요? 원하는 인물이 내가 원하는 문장을 실제로 말하는 것처럼 자연스럽게 영상으로 만들 수 있어요. 웹 UI 또는 API를 통해서 누구나 쉽게 합성할 수 있죠. 사진=머니브레인 기계실 어떤 과정을 통해 솔루션이 제작되나요? 간단하게 설명해주시면 구직자들의 이해를 도울 수 있을 것 같습니다. 머니브레인의 솔루션은 딥러닝 과정을 통한 학습을 필요로 해요. 당연히 딥러닝을 학습하기 위한 데이터를 확보하는 것이 우선입니다. 데이터는 주로 선정된 모델 분을 직접 촬영해서 확보합니다. 준비된 스크립트를 실제로 말하듯이 읽으면서 대략 5시간에서 10시간 정도의 분량을 촬영해 영상 및 음성의 원본 데이터를 획득합니다. 그 뒤로는 음성의 품질을 조정하고, 스크립트에 맞게 음성을 편집하는 과정을 거쳐 음성 학습 데이터를 준비하고요. 영상의 경우 스크립트에 맞게 영상을 편집 한 뒤, 음성 신호와 영상 이미지를 매칭하는 과정을 거쳐 영상 학습 데이터를 준비합니다. 데이터셋이 준비되면 저희가 개발한 딥러닝 아키텍처에 주입해 학습을 시작합니다. 이 과정은 짧게는 이틀 길게는 1주일까지도 소요됩니다. 고해상도의 영상을 얻기 위해서는 그만큼 오랜 학습 기간이 필요합니다. 이 과정이 끝나면 학습된 모델이 원하는 만큼 고품질의 결과를 추론할 수 있는지 테스트를 해본 뒤에 준비된 서버 등에 올려 사용자가 이용할 수 있도록 전달하죠. 머니브레인 인공지능 연구자의 관점에서, 머니브레인의 서비스가 가진 강점과 비전이 있다면 무엇일까요? 원하는 인물에 대해서 준비 과정(데이터 수집, 전처리, 학습)이 완료되어 있는 상태라면, 언제든지 해당 인물이 말하는 영상을 만들어낼 수 있다는 장점이 있어요. 심지어 아주 자연스럽죠. 머니브레인 입사 전 커리어패스도 궁금합니다. 딥러닝 방면에 원래 관심이 있으셨나요? 원래 조선해양공학과 출신으로 머니브레인 입사 전에는 거제도에 있는 조선소에서 배관설계를 담당했었습니다. 그러던 중에 공부를 조금 더 하고 싶다는 생각이 들어서 회사를 그만두고, 석사 과정을 밟은 뒤에 머니브레인으로 입사하게 됐죠. 원래 컴퓨터나 소프트웨어 방면을 아주 좋아했습니다. 그래서 석사 과정도 머신러닝과 빅데이터 분야를 수료했고요. 딥러닝은 최신 기술이다보니 계속해서 자기 계발 및 공부가 필요할 것 같은데요. 실제로 그런 면이 있습니다. 물론 딥러닝의 기반이 되는 이론은 크게 변함이 없지만 국내 뿐만 아니라 해외에서도 개선된 아키텍처나 새로운 모델들을 계속 제시하고 있고, 개선된 부분을 저희 모델에 반영해야 하니까요. 해외에 발표된 최신 논문을 찾아보고 저희 아키텍처에 반영한 뒤에 실험을 하는 등 지속적으로 노력하고 있습니다. 많은 기업 중 머니브레인이라는 기업을 선택한 특별한 이유가 있으신가요? 사실은 제가 운이 좋았던 편이라고 할 수 있습니다. 처음부터 머니브레인에 입사할 생각은 아니었거든요. (웃음) 어떤 면에서 ‘운이 좋았다’고 생각하세요? 석사를 마칠 즈음에 원래 있던 필드의 특정 기업에서 ‘곧 공고가 날테니 지원해봐’라는 얘기를 듣고 기다리고 있었는데, 해당 기업의 공고가 계속 늦어지고 있었습니다. 마침 머니브레인에서 딥러닝 엔지니어를 뽑는다는 소식을 듣고는 ‘애라 모르겠다!’하고 지원한 것이 머니브레인에서 새로운 도전을 하게 된 계기였죠. 그렇다면 ‘운 좋게’ 입사한 머니브레인에서는 어떤 동료들과, 어떤 분위기에서 일하고 계신가요. 다들 개성이 강하기도 하고, 의외로 음악적 소양들이 깊습니다. 근래에는 악기를 다들 하나씩 시작해서 점심 먹고 옥상에 올라가서 바이올린이나 트럼펫을 연습하는 일이 자주 있어요. 저녁에는 모여서 실내 풋살장에 모여서 축구 한게임 차고, 치맥까지 하고 들어가는 일도 있고요. 딥러닝팀 채용을 진행한다면, 지원자의 어떤 점을 주목해서 보고 싶으신가요? 딥러닝을 하는데 있어서 데이터는 결과에 큰 영향을 미칩니다. 딥러닝 모델 아키텍쳐가 완성되어 있는 상태임에도 불구하고, 데이터의 완성도가 모자라 결과가 좋지 않은 경우도 있죠. 그렇기 때문에, 데이터를 처리하는데 굉장히 많은 시간을 들이는 편입니다. 노가다라고도 표현할 수 있을 정도예요. 이 부분을 진행하면서 처리하다 보면 생기는 문제점과 해결과정에서 통찰력을 보일 수 있는지, 그리고 이 과정을 즐길 수 있는가를 봅니다. 그 전에 딥러닝의 구조와 이론에 대해서 기본적인 지식은 당연히 있어야겠죠. 입사하시고 나서 가장 뿌듯했던 기억이 있다면 무엇인가요? 처음에 영상 합성을 위한 기반 연구를 하면서 다양하게 시도했던것들이 있었습니다만, 결과가 썩 좋지는 않았습니다. 그러다 어느날 갑자기 저희가 처음 공개했던 문재인 대통령 영상 합성(영상 링크) 결과 처럼 영상 합성의 결과가 나오기 시작했죠. 딥러닝의 요정이 간밤에 왔다갔다고 좋아했던 기억이 있습니다. (웃음) 이를 토대로 머니브레인의 영상합성 솔루션이 자리를 잡기 시작했죠. 마지막으로, 머니브레인에서 박성우님이 이루고 싶은 앞으로의 목표는 무엇인가요? 저는 이 분야에 늦게 뛰어든 편입니다. 머니브레인에서 열심히 해서, 어디서든 이 분야에서 1인분은 할 수 있는 실력을 기르고 싶습니다. 콘텐츠 저작권은 잡플래닛에 있으며, 무단 배포를 금지합니다.