[월드가 만난 사람] “‘AI빅데이터 전공 과정’은 국내 최고라는 평가지만, 아직 갈 길 멀다”

[아이티데일리] 대학원에 ‘AI빅데이터 전공’ 과정을 개설해 주목받는 대학원이 있다. 바로 국민대학교 경영대학원이다. 우선 졸업생들이 각 분야에서 자기 몫을 톡톡히 해내고 있다는 높은 평가 때문이라고 한다. 여기에 최고의 인재를 육성해 내겠다는 교수들의 열정과 의지가 남다르다고 한다. 단적인 예로 병렬 GPU(그래픽처리장치)를 8장 탑재한 딥러닝 전용 서버 3대를 단독으로 운영 중인데, 이들 서버 도입은 전임 교수들의 연구 및 지원 과제 수주로 가능했다고 한다. 쉽지 않은 일이다. 물론 학교 측도 적극 지원했다. 아무튼 하이플렉스 러닝(HyFlex Learning) 시스템도 구축하고 있어 올해부터는 교육 과정을 학교, 집 어디서든 현장감 있는 교육을 받을 수 있다고 한다. 학생들의 만족도가 상당히 높게 평가되고, 매년 지원자가 40명 정원을 넘치는 이유가 바로 이런 데 있었음이 분명하다.

전공 과정 교수들은 8명의 전임 교수와 6명의 겸임교수인데, 모두 오랜 현장경험과 노하우를 축적한 전문가들이 대다수라고 한다. 그래서인지 커리큘럼도 기술 변화를 반영한, 예를 들어 생성형AI의 빠른 확산에 따른 생성형AI, 추천시스템, 클라우드 머신러닝 등 AI 기술의 비즈니스 활용 및 사례 구현에 초점이 맞춰져 있다. 국민대학교는 지난 2013년 국내 최초로 ‘AI빅데이터 전공’ 과정을 경영대학원에 개설했고, 지난해까지 260여명을 배출했다.

사실 국민대학교가 이 과정을 개설할 당시 국내 시장 및 산업은 AI 빅데이터에 대한 관심이 그렇게 높지 않았다. AI는 더더욱 그랬다. 다른 대학교들도 마찬가지였다. 다만 대용량 데이터의 분산 컴퓨팅 처리 기술에 관심이 집중됐었다. 한 마디로 국민대학교는 한발 앞선 시각으로 AI빅데이터 전공 과정을 개설해 올해로 12년여째 AI빅데이터 전문가를 육성해 오고 있고 국내 최고라는 평가도 받고 있다. 다른 대학교에서 국민대학교 경영대학원 AI빅데이터 과정을 벤치마킹하기 위해 찾아오는 이유가 바로 이런 데 있었다. 문현실 주임교수를 찾아가 본다.

국내 최초 ‘AI빅데이터 전공 과정’ 개설

“경영대학원 AI빅데이터 전공 과정은 현실을 기반으로 미래에 적합한 인력을 육성하는 데 초점을 맞추고 있고, 한발 앞서 나가기 위해 노력하고 있는 게 사실이다. 그러나 쉽지 않다.”

국민대 경영대학원 AI빅데이터 전공 과정이 다른 대학교들로부터 벤치마킹 대상이 되는 이유가 어디에 있나? 라는 질문에 대한 문현실 주임교수의 답변이다. 최고라는 위상과 지위를 지키기가 쉽지 않다는 의미로 해석된다.

그렇다면 가장 큰 장점은 무엇인가라는 질문에 “12년여 동안 운영하며 쌓아온 탄탄한 커리큘럼이 가장 큰 장점”이라며, “프로그래밍, 인공지능 수학, SQL 등 기초부터 머신러닝, 딥러닝, 통계분석 등 고급 분석 기술 등에 이르기까지 다양한 지식을 습득하도록 짰다. 특히 사례 중심으로 응용할 수 있는 과목까지 단계별로 구성된 체계적인 커리큘럼은 타 대학에서 벤치마킹할 정도로 높은 평가를 받는 게 사실이다”고 문 교수는 자신있게 강조했다.

이어 그는 “커리큘럼을 구성하고 있는 과목별 전문가 중심으로 양질의 강의는 여타 기관이 쉽게 흉내 낼 수 없는 장점이라고 생각한다. 농협, 삼성금융사, 경찰청 등의 외부 기관들이 본 대학원에 수년 동안 교육을 의뢰하는 데는 그럴만한 이유가 있기 때문이 아닌가?”라고 덧붙였다.

문현실 주임교수는 경희대학교에서 경영학을 전공했고, 석사와 박사는 이 대학교 일반대학원 경영학과에서 MIS(경영정보시스템) 전공으로 학위를 받았다. 이후 경희대학교, 국민대학교 등의 다수의 대학교에서 빅데이터경영MBA(경영학 석사) 강의를 7년여 동안 진행했는가 하면 반도체 회사인 와트로직(주)에서는 마케팅전략실 이사도 역임하면서 현장경험도 했다고 한다. 그래서인지 문현실 교수의 강의 내용은 알차고 강의도 알기 쉽게 한다고 한다. 또한 그는 학생들과 스스럼없는 대화로 잘 어울려 학생들로부터 인기 강사로 평가된다고 한 동료 교수가 귀띔했다.

아무튼 문현실 교수는 지난 2020년 3월 국민대학교 경영대학원 조교수로 부임했고, 2021년부터 주임교수를 맡아 5년째 AI빅데이터 전문가 양성에 매진하고 있다. 문 교수는 1985년생으로 올해 어떤 유혹에도 흔들리지 않는다는 불혹의 나이로 들어섰다. 그래서인지 힘이 넘치고 질문에 대한 답변도 거침이 없었다. 학생들을 가르치는 소신과 사명감도 분명해 보였다.

타 대학들의 벤치마킹 대상

사실 국민대학교는 통계 관련 학과가 없었다고 한다. AI와 빅데이터 시대에 통계학과가 없다면 시대 흐름에 적합한 인재 양성을 할 수 없다. AI와 빅데이터의 근간은 데이터이고, 통계는 데이터의 기본 툴이기 때문이다. 국민대학교는 이에 따라 지난 2011년 경영대학 학부 과정에 경영과 통계, 데이터 분석을 접목한 전공 개설에 적극 나섰고, 2013년에 빅데이터경영통계전공으로 학부 교육을 시작했다. 이와 함께 2학기에는 빅데이터경영MBA도 개설했다. 당시 MBA에 대한 국내 수요가 급감해 새로운 과정 개설이 필요하다고 판단, 해외 교육 커리큘럼 및 사례 조사를 검토한 결과 당시 생소했던 데이터사이언스(Data Science)에 초점을 맞췄다고 한다.

개설 초기에는 수요가 많은 하둡(대용량 데이터 분산 컴퓨팅 처리 기술)과 빅데이터 분석의 대표적인 프로그래밍 언어인 R 위주의 실습, 그리고 통계 과목 등을 교육했다고 한다. 이후 빅데이터 처리 중심에서 분석으로 개념과 수요가 변화해 갔고, 분석도 통계에서 머신러닝으로 패러다임이 옮겨지면서 머신러닝 과목 관련 비중을 높였으며, 프로그래밍 언어도 R에서 R+파이썬으로, 그리고 파이썬 등으로 발 빠르게 전환하면서 기술 및 시장 트렌드에 적극 대응해 왔다고 한다.

특히 2016년 알파고 이후 딥러닝 기반의 인공지능 기술이 대두되면서 교육 과정에 딥러닝과 그 활용을 적극 반영하고 전공명도 ‘AI빅데이터MBA’로 바꿨고, 2021년 이후에는 전공에서 MBA를 생략한 ‘AI빅데이터전공’으로 바꿔 오늘에 이르고 있다. 특히 생성형 AI의 대두와 함께 커리큘럼에도 기술 변화를 반영해 생성형AI, 추천시스템, 클라우드 머신러닝 등 인공지능 기술의 비즈니스 활용 및 사례 구현에 초점을 맞추고 있다.

국민대학교 경영대학원 AI빅데이터 전공 과정은 이처럼 하루가 다르게 발전하는 AI 시대에 대응하기 위해 변신에 변신을 거듭하며 오늘에 이르렀고, 이젠 국내 최고라는 평가도 받고 있다.

베테랑급 교수들, 똘똘 뭉쳤다

AI빅데이터 전공 과정 교수는 8명의 전임교수와 6명의 겸임교수들이 재직 중인데, 각 분야에서 오랜 경험과 노하우를 바탕으로 이론과 실무 경험을 갖춘 베테랑이라고 해도 틀리지 않다고 문현실 교수는 강조했다. 문 교수는 “전임교수들은 각자의 연구 분야에 특화된 과목을 담당해 탄탄한 이론 기반의 강의를, 겸임교수들은 본인의 실무 경험을 중심으로 머신러닝, 인공지능 기술의 실제적 활용 사례를 중심으로 강의를 진행하고 있다”며, “특히 MOU(양해각서)를 통해 협약을 진행한 18개 기업의 재직자들을 중심으로 한 PAG(Program Advisory Group, 프로그램자문그룹)는 본 전공의 강의 커리큘럼 개선에 대한 자문그룹으로 활동하고 있다”고 교수들의 전문성과 활동 등에 대해 설명했다.

국민대학교 AI빅데이터 전공의 PAG는 특히 연 1회 개최되는 경진대회의 주제 및 데이터 발굴, 상금 후원 등을 지원하고 있고, 교육 운영에 필요한 현장의 데이터 및 사례 발굴로 전공 운영에 도움을 주고 있다고 문현실 교수는 강조했다. 다시 말해 교수들의 경험과 노하우, 그리고 자문그룹과의 연계를 통한 프로그램 구성 등이 남다르다는 것이다.

사실 전공 과정은 이론을 바탕으로 한 강의 위주만으로는 학생들을 만족시킬 수 없다. 경험과 노하우, 그리고 미래를 내다볼 수 있는 정확하고 예리한 분석들이 필요하다. 더욱이 생성형AI가 대두되면서 AI의 발전 속도는 예상을 뛰어넘어 빠르게 대중 속으로 확산하고 있는 만큼 교수들의 노력은 그 이상이어야만 한다는 것이다. 문 교수는 학생들의 만족도가 높고, 다른 대학의 벤치마킹 대상이 된 것은 바로 그런 노력이 있었기 때문이 아니겠느냐며 만면에 웃음을 띠며 자신감을 표했다. 해서 다양한 측면에서 물었다.

만족도 높아 외부 기관들도 교육 의뢰

- 생성형AI가 당초 예상보다 훨씬 빠르게 확산하고 있다. 앞으로 산업계는 어떻게 대응해야만 하는가.

“시장은 크게 두 가지로 진행될 것으로 본다. 즉 현재처럼 생성형AI 기술을 OpenAI 등 소수의 기업이 주도하는 시장이고, 또 다른 형태는 리눅스처럼 오픈소스 생태계가 만들어질 것이다. 실제로 메타가 라마(LLaMA, 대규모 언어 모델)를 공개한 후 이를 기반으로 한 여러 대규모 언어 모델들이 등장해 챗GPT의 대안으로 부상하는 것을 보면 두 움직임 모두 유효하다고 판단된다.”

“산업계는 따라서 이들 두 움직임에 모두 대응할 수 있는 역량을 갖춰야 한다고 본다. 어떤 것이든 그 기술로 무엇을 할 것인지가 가장 중요하다. 즉 기술을 활용한 비즈니스 창출이 가장 중요하고, 이를 위해서는 실현성이 높은 아이디어를 만들어 내고 비즈니스로 전환하는 역량이 요구될 것이다. 다시 말해 인공지능 관련 원천 기술 확보는 시기적으로나 기술적으로 모두 어렵다. 따라서 산업계는 잘 만들어진 기술을 어떻게 도입하고 활용하여 새로운 가치를 창출할 것인가에 초점을 맞춰야 한다고 본다.”

- 중요한 것은 데이터 확보와 활용인데, 우리나라는 어떻다고 보는가.

“AI 관련 시장은 미국과 중국이 주도하고 있다. 우리나라도 여러 방면에서 다양한 방법으로 데이터 확보와 활용을 시도하고 있지만 부족한 게 사실이다. 그 원인은 여러 가지가 있겠지만 데이터와 협력의 부족이 가장 크다고 본다. 우선 대규모 언어모델을 만들기는 한글 언어자원이 영어 언어자원에 비해 턱없이 부족하다. 즉 학습에 사용할 데이터가 부족한 것이다. 정부는 이를 해결하기 위해 AI Hub 사업 등을 진행하고 있지만 영어 기반의 자원에 비해 여전히 부족하다. 특히 머신러닝을 위해서는 라벨링 된 데이터가 필수인데 대다수 기업이나 기관들이 데이터는 있으나 라벨이 없다. 즉 목표 변수의 부재로 인공지능 모델 개발의 어려움을 겪고 있다. 이는 단기간에 해결이 안 될 것이다. 인공지능을 위한 데이터에 대한 법적 규제 완화와 협력 체계의 지원이 필수적으로 요구된다.”

생성형AI시대, 원천기술 확보보다 활용에 초점 맞춰야

- SW 인력이 크게 부족하다는 지적이고, 대학교에서 배운 것만으로는 부족해 기업들은 별도 교육한다고 한다. 무엇이 문제인가.

“학교의 교육과 실제 업무의 간극은 이전부터 제기돼 왔다. 가장 큰 원인은 실제와 동떨어진 교육 콘텐츠에 있다고 본다. 캡스톤 디자인 등 실제 프로젝트 경험과 문제 해결 중심의 강의가 부족해 실제 업무에서 많은 혼선이 빚어지고 있는 게 현실이다. 다만 대학에서 모든 실무를 커버하기는 현실적으로 어렵다. 따라서 일부분은 현업에서의 재교육이 지원되어야 한다고 생각한다. 재교육은 보통 시니어 개발자들이 맡았는데, 최근 생성형 AI의 발전으로 이러한 도제식 교육이 어려워 우려되기도 한다. 예전에는 주니어 개발자들의 코드를 시니어가 검토하면서 프로젝트를 완성해 나가며 자연스럽게 재교육이 됐는데, 최근 개발 시장은 AI-assisted Coding(AI 지원 코딩)이 대세여서 바쁜 시니어들이 주니어보다는 AI에 의존하는 것이 더 많아지고 있다. 따라서 SW 인력의 목표도 생성형AI의 지원을 받으며 생산성을 높일 수 있는 방향으로 전환되어야 한다고 생각한다. AI가 소프트웨어 엔지니어링의 복잡성을 해결하기에는 아직 먼 이야기라고 생각한다. AI가 만든 코드를 무분별하게 수용하라는 게 아니라 인사이트와 경험을 바탕으로 판별할 수 있는 역량을 키울 수 있는 교육이 필요하다는 것이다.”

- 생성형AI에 대한 학계의 시각이라면.

“학회 역시 주로 언급되는 주제는 생성형AI이다. 주 내용은 생성형AI를 어떻게 활용할 것인지에 초점이 맞춰져 있다. 특히 대학에서 교육을 담당하고 있어 생성형 AI가 만연한 시대에 교육은 어떻게 이뤄져야만 하는지에 대한 토론이다. 즉 AI Assistant(보조)로 생성형 AI를 활용하고 이를 통해 학습의 효율성을 달성할 방안들이 논의되고 있다. 이에 발맞춰 본 전공 과정에서도 생성형AI를 재학생들에게 유료 버전으로 제공하고 모든 강의에서 활용할 수 있도록 지원하고 있다.”

‘하이플렉스 러닝 시스템’으로 현장감 있는 교육

국민대학교 AI빅데이터 전공 과정은 병렬 GPU가 탑재된 서버 3대를 운영하고 있는데, 120명이 동시에 딥러닝을 실습할 수 있을 만큼 규모가 크다고 한다. 또한 전 강의실에 100인치 규모의 전자칠판과 실시간 송출이 가능한 고가의 카메라와 마이크 시스템을 갖췄다고 한다. 이밖에 특별한 두 가지 장학 프로그램도 운영하고 있다고 한다. 하나는 입학 전 역량 함양을 위해 예비 대학을 수료할 경우 지급되는 예비 대학 수료 장학금이고, 다른 하나는 원거리에서 통학하는 원우들을 위해 지원하는 원거리 장학금 제도라고 한다.

- 수업 연한을 1년, 1.5년, 2년 등으로 나눴고, 학위도 경영학과 공학으로 구분했다. 그 배경이 무엇인가.

“재학생의 편의를 높이고 다양한 수요를 반영하기 위해 학사제도의 유연성을 높이기 위해 수업 연한의 선택과 학위 선택 제도를 운영하고 있다. 먼저, 수업 연한의 경우 필요에 따라 조금 더 빠른 학위 취득을 원하는 학생들을 위해 계절학기를 운영해 수업 연한을 단축할 수 있도록 하고 있다. 학위는 빅데이터, 인공지능 분야의 경우 공학 석사에 대한 수요가 꽤 높은 편이지만, 경영대학원의 학위는 경영학 석사임에 따라 인가를 받아 공학 석사를 수여한다. 전체 졸업생의 80% 이상이 공학 석사를 선택하고 있고, 이를 통해 박사과정에 진학하거나 커리어 전환에 있어 유리하게 활용하고 있다.”

- 졸업생들은 몇 명이나 되고, 각 분야에서 어떻게 활동하고 있는가.

“지난해 말 현재 졸업생은 약 260명으로 국내 AI 관련 대학원 중 가장 많은 졸업생을 배출했다. 졸업생 중 60%는 직장에서 데이터 관련 부서로 이동해 데이터사이언스 또는 인공지능 개발 관련 업무를 수행하고 있다. 약 30%는 새로운 직장으로 이직해 경력을 쌓고 있는데, 이들 또한 관련 분야에서 활동하고 있다. 재학생의 평균 연령은 약 35세이고, 현업에서 실제 업무를 수행하는 핵심 인력으로 활동하고 있다. 특히 약 1~2%는 창업해 새로운 비즈니스 기회를 창출해 나가고 있고, 7~8%는 박사과정을 밟고 있는 것으로 파악된다.”

한편 문현실 교수는 대학교 1학년 때 100문 100답을 했는데, 그 가운데 하나가 20년 뒤 무엇을 하고 있을까? 라는 질문에 교수라고 답변했다고 한다. 그는 그 꿈을 이뤘다. 그는 학생들을 가르치는 것을 좋아하고 무언가 풀리지 않는 과제를 연구하는 게 즐겁다고 한다. 그렇다면 20년 후에는 어떤 인물이 되고 싶은가? 라는 질문에 “지금처럼 새로운 아이디어로 비즈니스 기회를 만드는 연구를 중심으로 학생들에게 최대한 저의 경험과 노하우를 전달하며 트렌드를 잘 따르는 스승으로 남았으면 좋겠다”고 밝혔다.