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이름:이주석

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2016년 8월 <가장 빨리 만나는 딥러닝 with Caffe>

이주석

東京韓國學校 初, 中, 高等部 卒業. 연세대학교 물리학과 졸업 후 Toshiba, Infineon, RF Micro Devices 및 인텔에서 반도체 기술 영업. NVIDIA Professional Solution Group 영업 총괄 전무로 GPU 기반 클라우드 컴퓨팅, 슈퍼컴퓨팅, CUDA 및 Deep Learning 기술 교육 및 전파. 한국계산과학공학회 이사이며 Korea Graphics World forum 설립. 현 Heptagon Advanced Micro Optics Korea지사장을 맡아 광학 센서, 3D imaging, IoT 및 BLE 기술 전파 중.

  

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저자의 말

<가장 빨리 만나는 딥러닝 with Caffe> - 2016년 8월  더보기

[옮긴이 서문] 데이터의 시대는 빛의 속도처럼 빨리 흘러간다. 다양한 매체를 통해 접하는 인공지능 기술은 최근 빛의 속도로 발전하고 있다는 느낌이 들 정도로 빠르게 전개되고, 수많은 사례와 비즈니스 모델들을 쏟아내면서 그 흐름을 가속화시키고 있다. 데이터(DT)의 시대는 예상했던 것보다 빠르게 다가온다는 것을 몸으로 느끼고 있는 지금이다. IT 시대를 살면서 수많은 혜택을 누리고, 그 안에서 기득권을 유지해 왔던 나로서는 DT의 시대에서 어떻게 살아가야 할지를 걱정하고 있다. 2013년 3월 처음으로 딥러닝이라는 용어를 접했다. 산호세에서 열렸던 GPU Technology Conference에 참석 후 국내 CUDA 전문가들과 가벼운 저녁 식사를 하면서 세미나에 대해 이야기를 나누었다. 특히 발표 주제 중 기계 학습과 딥러닝에 대한 이야기를 나누면서 도대체 왜 딥러닝이 새삼스럽게 화제가 되는지, 왜 GPU의 효과를 이제야 말하는지, 온갖 추측과 함께 열띤 토론을 했다. 딥러닝이 사람들이 열광할 정도로 새로운 기술인지 의문을 가졌지만, 시간이 지나면서 잊혀졌다. 그리고 2014년 정확히 1년 만에 다시 참석한 세미나에서는 거의 과반수에 가까운 주제가 딥러닝과 연관되어 있었다. 그 짧은 시간에 딥러닝은 마치 없어서는 안 될 연구 과제가 되었고, 그 짧은 사이에 스타트업 회사들이 우후죽순처럼 생겨난 것을 확인할 수 있었다. 딥러닝에 병렬 컴퓨팅 기술, 특히 CUDA라는 기술을 적용하는 이유는 범용성 때문이다. 우리가 흔히 즐겨 찾는 PC방 컴퓨터 또는 노트북에서도 딥러닝 프레임워크인 Caffe, Theano, Torch 등을 가속화시킬 수 있다. 따라서 GPU를 이용하면 특정 연구소의 전유물로 여겨졌던 슈퍼 컴퓨팅 파워를 누구나 접할 수 있다. 미국을 시작으로 중국, 일본은 이러한 기술을 빠르게 도입하기 시작했고, 많은 개발자가 좀 더 나은 알고리즘과 연구 결과를 내기 위해 도전하고 있다. 나도 국내에서 진행되었던 다양한 세미나 및 워크숍에서 관련 주제로 발표를 많이 하면서 필요성을 전파하려고 노력했지만 국내에서의 관심은 크지 않았다. 비전문가 그리고 기계 학습 등을 처음 시작을 하는 사람들은 마땅한 교재가 없어서 어려움이 많았을 것이라 생각한다. 그런 의미에서 이 책을 번역하게 된 것은 큰 행운이 아닐까 생각한다. 1년에 2번 정도 일본 출장 일이 잡힐 때면 꼭 시간을 내서 서점을 들리는데 불과 6개월 사이에 딥러닝과 기계 학습 관련 책들이 열권이 넘게 나온 것을 보고 깜짝 놀랐다. 이렇게라도 관련된 책을 소개할 수 있다는 것이 기쁘고, 많은 사람에게 도움이 되었으면 한다. 저자가 이야기한 것처럼 이 책은 초보자와 이제 막 딥러닝을 시작하려는 사람들이 이해할 수 있도록 개념을 이해하기 쉽게 설명한다. 컴퓨터 가상화와 리눅스 설치, Caffe 설치법까지 설명되어 있어 입문하는 사람은 쉽게 시작할 수 있을 것이다. 하지만 인공 신경망을 구현하는 다양한 기법들에 대해 충분히 이해하기에는 조금 어려운 면도 있으리라 생각한다. 깊이 있게 알고리즘을 이해하려면 아무래도 수학적 지식과 프로그래밍에 대한 지식이 수반되어야 할 것이다. 이 책을 읽은 독자라면 시간을 내서 확률이나 통계와 관련된 책을 한 번 읽어보는 것을 추천한다. 또한, GPU 병렬 컴퓨팅이 무엇인지에 대해서도 공부하기를 권한다. DT의 시대는 지금까지와 다르게 슈퍼컴퓨터 급으로 흘러가게 될 것 같다. 이미 많은 나라와 기업에서 딥러닝을 이용해 가시적인 성과를 내놓고, 스타트업 회사들은 한 단계 발전된 사업 모델을 만들어 내고 있다. 상대적으로 우리나라는 이 분야에서 뒤쳐지고 있다는 생각이 들어 걱정이 앞선다. 특히 젊은 사람들은 DT의 시대를 맞이해 개별적 전략을 세우고 스스로를 차별화시킬 수 있는 계획을 세워 나가기를 바란다. 빅데이터를 분석하는 다양한 딥러닝 기법은 누구나 이용할 수 있는 도구가 되어가고 있다. 그러한 도구를 사용해서 차별화된 결과물을 만들어 내는 것은 꼭 기술자만 할 수 있는 것은 아닌 것 같다. 마치 컴퓨터 시스템이 헤테로지니어스(heterogeneous)화한 것처럼 현재 우리에게 가장 중요한 것은 융합적인 사고와 새로운 기술에 대한 도전 정신이라고 생각한다.

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