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| [인터뷰] 공학전문대학원 10기 박정규 석사과정 재학생 |
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[인터뷰] 공학전문대학원 10기 박정규 석사과정 재학생
Q. 안녕하세요, 간단한 자기소개 부탁드립니다. 안녕하세요, 저는 LG전자에서 소프트웨어 품질 업무를 하고 있습니다. 주요 업무는 소프트웨어 개발 주기를 단축하는 것에 초점을 두고 품질 영역의 개선을 수행합니다. 예를 들어, 최종 품질 검증 단계에서 발견된 문제를 더 일찍 찾아낼 수 있도록 Test Case를 설계하거나, 미리 문제를 방지하기 위해 설계 리뷰에 참석해 코드에 반영하는 활동을 합니다. Q. 현업에서 근무하면서 겪으신 인상깊었던 경험이 있으신가요? TV플랫폼에서 광고를 출력하는데, 개발 프레임워크의 전환이 있었습니다. 눈에 보여지는것은 동일한데, 내부 처리방식의 개선이었습니다. 광범위한 변경은 어떤 문제점을 발생 시키는지 모두 예측 할수 없습니다. 하지만 광고에 문제가 생기는것은 매출감소에 직결 되기에 최대한의 범위 예측을 통해 검증 계획을 수립 했습니다. 통계적 접근을 떠올렸고, 프레임워크 변경시 발생되었던 이슈 영역을 기본으로, 24년도 모델 개발시 발생되었던 문제점을 가중치로 계산하여 전체 함수의 상관관계 지도를 작성 하였습니다. 사람이 수동적으로 검사하는 Manual Test에서는 프로세스 전환 타이밍에 초점을 맞추었고, Automation Test에서는 요구조건 준수와 신뢰성에 초점을 맞추었습니다. 대부분 문제가 없었으나, 1만번 이상 광고가 반복 출력되면 메모리 누수가 발생되어 광고가 전환 되지 않은 이슈가 발견 되었습니다. 장시간 방치되는 상업모델에서 발생 될 사항을 미리 발견 할수 있었습니다. Q. 공학전문대학원에 입학하게 된 동기와 목표가 무엇인지요? 모든 엔지니어링이 그렇듯, Try & Error로 문제를 해결해왔습니다. 하지만 근본적인 문제를 접하면서 시야의 한계를 경험하게 되었습니다. 직접적으로 배우는 것도 물론 중요하지만, 다양한 분야 사람들의 문제 해결 접근법을 보고 싶어 지원하게 되었습니다. 최종 목표는 문제를 좀 더 다양한 시각으로 바라볼 수 있는 관점을 가지는 것입니다. 짧은 기간에 이루기 어렵겠지만, 대학원 생활을 통해 그 씨앗을 품고자 합니다. Q. 다양한 시각으로 바라볼 수 있는 관점을 가지고 싶다고 말씀하셨는데, 대학원 동기들의 연구 주제 발표를 들으며 흥미로웠던 분야나 기술이 있는지? 배터리 열폭주관련 발표가 흥미로웠습니다. 열폭주를 감지하기 위해 온도센서를 부착하는데, 열폭주의 단계를 시작지점까지 고려하여 조기에 감지할수 있는 방법을 설명 했습니다. 문제점을 조기발견하는데 관심이 있는 사람으로, 접근법이나 생각에 대해 배울수 있었습니다. Q. 공학전문대학원 생활 소감은 어떠신가요? 즐거움과 힘듦이 공존하는 경험을 하고 있습니다. 회사 생활을 13년 정도 하면서 생각하는 범위가 좁아졌습니다. 제한된 사고는 에너지 소비를 줄여 몸을 편하게 했지만, 창의성과 자유로움은 희미해졌습니다. 대학원에서 과제나 활동들을 하다 보면, 다시 다양한 생각을 하게 됩니다. 스스로 선택하여 결과를 만들고 그 과정을 결정할 수 있다는 것이 즐겁습니다. 다만 처음 해보는 활동이기에 에너지를 많이 써 힘들 때도 있습니다. 그럴 때는 취미활동이나 아이와 시간을 보내며 회복합니다. 회사 생활이 방전되지 않도록 조심하는 삶이었다면, 대학원 생활은 급속 방전과 급속 충전의 사이클을 반복하는 느낌입니다. 눈치 보지 않고 사람답게 사는 기분이라 좋습니다. Q. 대학원 생활에서 겪었던 흥미롭거나 인상적이었던 경험은 무엇인가요? 도서관이 문닫을때까지 동기들과 모여 과제를 진행했던 기억이 가장 인상적이었습니다. 적당히 할수도 있지만, 왜? 라는 질문을 단계별로 하며 근본 원인까지 파고들었던 경험이 재미있었고 낭만적이었습니다. Q. 현재 계획 중인 프로젝트 주제 및 방향은 어떻게 되시나요? ‘SW 문제 해결 데드라인 예측’이라는 주제를 연구합니다. 제목 그대로 ‘문제를 언제까지 해결할 수 있을까’를 다양한 파라미터를 반영하여 예측합니다. 생성형 AI가 개발에 직접 참여하는 환경을 염두에 두고, 인간 개발자의 상황과는 다르게 문제 해결을 위한 자원을 효율적으로 분배하는 방식을 준비하고 있습니다. 예를 들어, 100명의 개발자 중 1명에게 100시간짜리 문제가 주어진다면 그 개발자의 업무는 100시간 지연될 수 있습니다. 하지만 AI의 경우 자원을 나눌 수 있는 특성이 있어, 99명의 AI가 자원을 1%씩 분담하면 100시간의 지연을 약 1% 수준으로 충격을 완화할 수 있습니다. 분산 처리로 인한 충격 흡수는 이미 SW 개발 과정에서 사용되고 있지만, AI를 도입하면 실시간으로 이를 더 가속할 수 있습니다. Q. 해당 주제를 연구 주제로 삼게 된 배경이 있으실까요? 지금까지 데드라인은 경험에 의해, 일부 통계적 수치에 의해 결정 되었습니다. 사람이 개발을 하면 의사결정 단계를 비롯해 다양한 마진이 존재 합니다. 하지만 AI가 개발에 참여하면, '유관부서 회의'같은 단계가 대부분 생략되고 실시간 의사결정이 진행 될수 있습니다. 그 상황이 되면 현재의 산정방식이 개발속도를 따라가지 못할것이라 생각했습니다. 제품의 출시 주기를 앞당기기 위해, 개발주체가 바뀌어 가는것처럼 주변 인프라도 개선되어야 한다는 생각으로 본 주제를 선정 했습니다. Q. 입학 후 인상 깊었던 수업이 있다면 어떤 수업이었나요? 김성우 교수님의 ‘제조를 위한 인공지능’ 수업입니다. 인공지능의 뉴럴 네트워크를 인간의 뉴런과 비교하며 설명해 주신 부분이 특히 인상적이었습니다. 그 수업을 계기로, 인간의 발전에 철학과 문학이 영향을 미친 것처럼 인공지능의 발전에도 유사한 영향이 있을 것이라고 생각하게 되었습니다. 컴퓨터나 소프트웨어 프로세스를 자연의 관점에서 바라보며, 생존과 효율성을 높이기 위해 자연에서 관찰되는 방법을 적용해 보고 싶다는 생각을 했습니다. 반대로, 공학에서 발전된 문제 접근 방식을 삶의 영역에 적용하면서 막연했던 것들을 구체화하는 경험도 할 수 있었습니다. 내용을 모두 깊이 이해할 수는 없었지만, 생각의 패러다임을 전환하는 계기가 되었습니다. Q. 공학전문대학원에 관심 있는 후배들에게 추천하고 싶은 말씀이 있으시다면? 2년간 금광에 들어왔다고 생각했으면 합니다. 캐내는 만큼 얻어갈 수 있지만, 그 과정이 결코 쉽지만은 않을 것입니다. 몸과 마음이 편하게 지낼 생각을 할 수도 있겠지만, 인생에서 다시 경험하기 어려운 이 소중한 시간을 그저 흘려보내지 않기를 바랍니다.
[박정규 석사과정 재학생] |
