빛바랜 사진, 오래된 영화가 순식간에 요즘 찍는 사진과 영화로 태어납니다. SKT의 미디어 AI 기술 ‘슈퍼노바’.[관련기사] 사람의 손으로 일일이 보정하지 않아도, AI가 알아서 고화질과 고음질로 바꿔줍니다. 사진과 영화 뿐 아니라 반도체 제조 공정이나, 범인 검거에도 활용될 수 있는 놀라운 기술입니다.

이 기술을 개발하고, 더 많은 산업 현장에 기술이 적용될 수 있도록 열정을 다하고 있는 슈퍼노바 개발자, ‘나태영’ 매니저를 IT 직업탐구에서 만나봤습니다.

슈퍼노바 개발자는 누구?

SKT Insight: 어떤 일을 하고 있나요?
SKT 미디어 랩스 소속으로, 슈퍼노바 개발 전반을 담당하고 있습니다. 입사 초반에는 기술 개발을 했고, 상용화된 이후인 지금은 여러 산업 현장에 기술을 도입하고, 시연하는 업무를 주로 하고 있습니다.

SKT Insight: SKT 입사하기까지 어떠한 커리어 과정을 거쳤나요?
SK텔레콤은 2017년 8월 경력직으로 입사하였습니다. 두 곳의 회사에서 근무했고 두 회사 사이, 29살의 나이에 대학원을 갔습니다. 대학에서는 전자 공학을, 대학원은 전기 및 전자공학을 전공했습니다. 이공계생은 대부분 대학 졸업 후 바로 대학원 루트를 거칩니다. 저는 회사 생활을 한 후 늦깎이로 대학원을 간 케이스죠. 첫 회사에서는 스피커를 만들고, 대학원에서 영상과 프로세싱을 공부했습니다. 두 번째 회사에서는 TV 화질 개선 업무를 했습니다. 덕분에 음악, 영상 쪽 모두를 경험할 수 있었죠. 이러한 커리어 덕분에 SKT에 입사할 수 있었던 것 같습니다.

흐릿한 범인 얼굴을 선명하게 잡아내는 기술, 슈퍼노바

SKT Insight : ‘슈퍼노바’는 어떻게 만들게 된 건가요?
처음 시작은 BTV 화질 개선이 목적이었습니다. 어떤 크기의 TV에서 봐도 화질이 좋도록 4K 수준으로 개선하는 거였죠. 처음엔 이름도 없었고, SKT 업스케일링 기술이라 불렀죠. 그런데 생각지도 않게 SK하이닉스에서 관심을 보였습니다.

▲반도체 웨이퍼의 불량을 판정하는 QA(Quality Assessment) 공정에서 고품질의 반도체 영상 취득이 필수이다. 슈퍼노바의 딥러닝 알고리즘을 통해 AI가 영상을 분석한 뒤로, 촬영 횟수와 처리 시간 대폭 감소하였다.

반도체 공정 과정에서 불량 판단에 나노 카메라가 쓰입니다. SK하이닉스는 촬영된 영상을 더 확대해서 보고, 그러면서도 화질이 깨지지 않길 원했습니다. 이를 위해 2018년부터 현재까지 협업 중입니다. 이렇게 프로젝트가 커질 줄 몰랐습니다. 올해는 BTV와 추가 상용화도 계획하고 있고, MBC에 기술 이전도 준비중입니다. CCTV 화질 개선을 위해 ADT 캡스에도 기술을 제공할 예정입니다.

SKT Insight: 이렇게 다양하게 슈퍼노바 기술이 쓰이게 될 줄 예상했나요?
물론 꿈은 꿨지만, 예상했다고 하면 거짓말이죠. 보안 영역은 시작할 때부터 지향점이긴 했습니다. ‘그것이 알고 싶다’를 보면 CCTV 화질이 낮아 범인을 못 잡는 경우가 많잖아요. 디지털 몽타주의 화질이 개선되면 범인을 잡기 훨씬 쉬워지겠다 싶었죠. 하지만 SK하이닉스 사례 같이 생각지도 못한 영역으로 기술이 확대됐죠. 임시정부 100주년 기념 임정요인들 단체 사진 복원, 2019년 가정의 달을 맞아 진행한 마법사진관 캠페인, 한국 영화 100주년 기념 흑백영화 화질 개선 등 다양한 주제로 협업을 진행했습니다.

AI 개발자가 되고 싶다면? 이것을 기억하세요!

SKT Insight: AI 개발자 또는 그와 비슷한 직무를 준비하는 취준생과 이직자들에게 역량 개발 TIP을 준다면?

TIP 1. 딥러닝 코드에 나만의 아이디어를 입혀라!
지금은 딥러닝 코드가 다 오픈되어 있죠. 그래서 누구나 공개된 딥러닝 코드를 직접 구현할 수 있습니다. 그러다 보니 해당 코드를 잘 모르면서 아는 척하거나, 내 것이라고 주장하는 사람도 많아졌습니다. 이러면 바로 들통납니다. 그 위에 조금이라도 자기 생각을 입혀서 하나의 새로운 알고리즘을 만들어보세요. 대회를 나가는 것도 좋습니다.

TIP 2. 특허를 내봐라!
특허를 내보세요. 자기 기술에 대한 소유권을 주장하는 거니까 그만큼 이 정도는 할 수 있다는 것을 증명하게 됩니다.

TIP 3. 나이가 많아 대학원을 갈까 고민이 된다면 가라!
앞서 말씀드렸듯이 늦깎이로 대학원을 갔습니다. 내가 나이가 있는데 대학원을 가도 될까 고민이 되는 분들이 있다면 가라고 말씀드리고 싶습니다. 나이가 많더라도 그만큼의 경력과 연륜을 인정받을 수 있고, 나중을 생각하면 큰 도움이 됩니다. 특히, 대학원에 딥러닝 국제 학회가 많습니다. 만든 알고리즘이 좋으면 발표할 기회도 주어집니다. 여기에서 발표 경험이 회사 입사로 연결되는 경우가 종종 있습니다.

SKT Insight: 면접 기억나시나요? 인상 깊었던 질문이 있다면?
경력직 면접에서는 내가 이 조직에 오면 무엇을 잘할지 꼭 물어봅니다. 경력직은 모집 공고를 낼 때, 원하는 업무 역량이 무엇인지 구체적으로 기술해 둡니다. 그에 대한 답변을 철저히 준비하는 게 중요합니다. 회사가 기술한 업무 역량에 내가 얼마나 부합하는지, 전문가인지에 대한 설명이 필요합니다. 그런데 이와 상관없이 출신 학교나 발표한 논문만 나열하는 분들이 있습니다. 이런 방식은 아무래도 매력적이지 않겠죠?

SKT Insight: 개발자로서 SKT의 가장 큰 장점은 무엇인가요?
SKT는 ‘개방성’이 강점입니다. 물론, SKT도 보안이 중요하고 기술을 유출하면 안됩니다. 하지만 마인드 자체가 열려있습니다. 이 때문에 외부 회사와 협업하는 업무가 많습니다. 자회사인 SK브로드밴드, SK하이닉스, ADT캡스 등과 많은 업무를 하고 있습니다. 국가기록원, KBS, MBC, 포스코와는 기술 협의를 진행하고 있죠. 별 거 아닌 거 같지만, 다른 회사라면 가능했을까 생각이 듭니다. 기술을 에워싸고 숨기지 않습니다. “공개를 통해 부족한 부분을 개선하고, 더 좋은 결과물을 낸다.” 저에게는 이러한 개방성이 큰 장점으로 다가옵니다.

또한, 일하는 사람들의 마인드도 좋습니다. 회사도 중요하게 생각하는 것이 ‘구성원의 행복 추구’입니다. 실제로 회사 차원에서 굉장히 많은 노력을 하고, 다양한 인프라를 통해 직원들이 즐겁게 일할 수 있도록 합니다.

기술은 무형의 자산이지만, 이를 만드는 것은 사람입니다. 나태영 매니저와의 인터뷰는 사람이 만든 기술이 다시 사람을 향한다는 것을 느끼게 해주는 시간이었습니다. 직접 개발한 슈퍼노바의 성과와 미래를 이야기하는 모습은 더욱 그랬습니다. 그래서 슈퍼노바, 그리고 SKT의 기술이 만들어 갈 미래가 더욱 기대됩니다.