ML2에서는 다양한 배경을 가진 분들이 기존의 연구 경험을 바탕으로 머신러닝 연구 및 개발을 진행하는 Research Resident 포지션이 있습니다. 이번 인터뷰에서는 2022년 9월부터 올해 8월까지 Research Resident로 근무하셨던 정윤님의 이야기를 담아보았습니다.
간단한 자기소개 부탁드립니다.
안녕하세요! ML2에서 그래프 딥러닝과 블록체인 연구에 참여했던 이정윤이라고 합니다. 올 9월부터는 MILA(몬트리올 AI 연구소)에서 그래프와 신약 개발 연구 및 컴퓨터 공학 석사 과정을 이어나갈 예정입니다.
ML2 합류 이전에는 금융권에서 일하셨다고 들었습니다. 어떤 이유로 ML2 합류를 결정하게 되셨나요?
종종 저의 진로 선택에 호기심을 가지는 분들이 많이 계신데요. 학부에서 저는 경제학과 컴퓨터 공학을 함께 공부하였는데, 금융권에서 일을 하면서 이전부터 관심 있었던 기계학습 쪽 일을 더 해보고 싶다는 생각이 강해졌습니다. 현업에서도 머신러닝을 활용한 까다롭지만 흥미로운 연구들이 활발히 진행 중이거든요. 바로 석사나 박사를 가기보다는 자유롭게 머신러닝 공부와 연구를 할 수 있는 환경을 경험해 보고 싶었는데, 마침 지인을 통해 ML2에 대해 알게 되었고 제가 바라던 것과 딱 맞는 곳이라는 생각이 들어 합류를 결정하게 되었습니다!
블록체인 데이터를 이용한 연구를 진행 하셨는데, 많은 분들이 관심 가지실 만한 주제인 것 같습니다. 어떻게 주제를 정하게 되신건가요? 연구에 대해 자세한 소개 부탁드려요.
우선 블록체인 시장이 제가 원래 흥미를 갖고 있는 분야라는 점이 컸습니다. 대게 금융 거래 데이터는 굉장히 프라이빗하고 비싼 데이터인데 반해, 투명하게 공개된 금융 빅데이터라는 점에서 연구해볼 가치가 있다고 판단했습니다. 그래프 신경망을 통해 이더리움(Ethereum) 네트워크에 존재하는 이상 노드 및 서브 네트워크를 탐지하고, 설명 가능한 인공지능을 통해 학습 모델을 인간이 이해할 수 있는 방식으로 해석하는 방향의 연구를 진행하였습니다.
ML2에서 연구를 진행 하시면서 기억에 남는 경험이 있으셨나요?
거창한 하나를 꼽기보다는 조각 조각들이 기억이 남는 것 같습니다. 0부터 시작해서 대규모 그래프 데이터베이스를 구축하는 데 성공했을 때, 이것저것 실험을 하다가 해결되지 않던 문제가 풀렸을 때의 소소한 희열(?) 같은 것들이요.
마지막으로 이 인터뷰를 보시는 분들에게 전하고 싶은 메시지가 있다면 부탁드립니다.
할까 말까 고민될 때는 일단 해보자는 것을 몸소 실현하며 살아왔는데요, 어찌 보면 무모할 수도 있었던 진로 선회의 첫 발걸음을 ML2에서 딛을 수 있어 행운이었다고 생각합니다. 저보다 훨씬 연구 경험과 노하우가 풍부한 팀원들 및 다른 연구원분들과 교류할 수 있었던 것, 무엇보다 늘 도움을 주려 하시는 좋은 팀원 분들을 만난 것이 가장 큰 수확이었던 것 같습니다.
