AIIT의 <커리어 인터뷰>는 AI 업계의 다양한 사람들과 만나, 각자만의 고유한 단어와 문장들로 AI가 무엇인지 정의하고 자신들의 경험을 커뮤니티에 공유할 목적으로 시작했습니다. 독자 여러분들도 <커리어 인터뷰>를 통해 본인이 알지 못하고 있던 새로운 분야의 AI를 알게 되고, 본인만의 답을 조금 더 정교하게 다듬어갔으면 좋겠습니다.

<aside> 💬 첫 번째 <커리어 인터뷰>는 음악 스트리밍 서비스, 동영상 플랫폼, 오디오 인공지능 등 다양한 미디어 영역 전반에서 약 14년간 경험을 쌓으며 오디오 AI 기술의 전문가로 인정받아온 <가우디오랩>의 최근우 AI 연구 담당 이사입니다. 최근우 님은 AIIT와의 인터뷰를 통해 AI 연구자로서의 길과 글로벌 미디어 기업에서의 AI 연구 방식 등 다년간의 실무적인 경험을 바탕으로 한 인사이트를 공유해주셨습니다.

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Q. 안녕하세요 근우님, AIIT 커뮤니티 분들께 간단하게 근우님 소개를 부탁드립니다!

🤖: 안녕하세요, AIIT 커뮤니티 여러분. 처음 뵙겠습니다. 최근우라고 합니다. 만나 뵙게 되어서 반갑습니다. 저는 음악과 오디오 쪽 연구를 14년가량 해왔고 AI와 관련해서는 박사 졸업 후 4~5년 정도의 경험이 있습니다. Spotify, ByteDance(TikTok)에서 리서쳐로 일하다 현재는 가우디오랩이라는 한국 스타트업에서 AI 디렉터로 일하고 있습니다.

Q. 음악, 오디오 쪽 연구를 하신 이력과 대비해서는 AI와 관련된 경험이 상대적으로 짧으신데요, 어떻게 음악, 오디오와 AI를 접목하실 생각을 하셨나요? AI 친화적인 시대의 흐름에 따라 내리신 결정인가요 아니면 특별한 근우 님만의 계기가 있으셨나요?

🤖: 저는 원래는 음악 연구를 더 하고 싶었지만, 석사 때는 음향 연구를 하게 되었습니다. 음향 연구 역시 재미는 있었으나, 특히 제가 했던 3D 오디오는 실제 공간에서 일어나는 "소리"를 대상으로 하는 연구로 전자·전기와 물리에 기반한 내용을 담고 있다 보니 깊이 있는 학습이 계속 이어져야 했습니다.

석사 졸업 후 병역특례 기간 동안 논문을 4차례 투고했는데 제가 정말 원했던 곳에서는 다 통과되지 못했어요. 생각하면 정말 가슴이 아픈데, 머신러닝 practice를 제대로 이행하지 못해서 통과되지 못했다는 리뷰를 받았어요. 그때 ‘아 머신러닝을 해야겠다!’라는 생각했었고, 2013, 14년쯤 Computer Vision 분야에서 딥러닝의 성공이 오디오로도 전파되기 시작했고, 저도 살아남으려면 이게 답이라는 생각이 들었습니다.

저는 소리 중에서도 음악을 소재로 다루고 싶었고 실제 공간에서 일어나는 물리적인 현상보다는 디지털 도메인에서 일어나는 일을 하고 싶었어요. 그래서 **박사 과정은 분야로는 CS, 소재로는 음악을 하는 음악 연구(Music information retrieval)**를 골랐습니다. 종합적으로 생각해 보았을 때 머신러닝과 음악 연구가 시너지를 낼 가능성이 컸거든요.