ERICA에
쌍둥이 교수님이 있다?!

가장 가까운 평생의 친구, 함께 성장하는 연구자

초·중·고교를 함께 다닌 두 사람은, 대학에선 일 년 차이를 두고 입학했지만, 각자 석박사과정을 마치고 다시 같은 장소에서 조우했다. 일 년 간격을 두고 두 형제가 ERICA 교수로 다시 만나게 된 것. 각각 신소재공학과 미래자동차공학을 전공한 김동하, 김동찬 교수는 2분 차이로 태어난 일란성 쌍둥이다. 우연의 일치로 인터뷰하게 된 당일은 두 형제의 생일이었다. 어머니가 끓여주신 미역국을 먹고 인터뷰에 나왔다는 두 형제에게 ERICA에서 만남은 더욱 특별하게 다가온다. 김동하 교수와 김동찬 교수가 ERICA에서 함께 한지 이제 채 한 학기가 지나지 않았지만, 쌍둥이이기 때문에 겪을 수 밖에 없는 에피소드도 있다. 김동하 교수의 말이다.

“출근길에 교내 커피숍에서 커피를 한잔 테이크아웃해 오피스로 향하던 중이었는데요. 지나가던 차가 멈춰서더니 저를 보고 반갑게 인사를 건네시더라고요. 처음 보는 낯선 분이셨지만 우선 자연스럽게, 당황하지 않고 웃으며 인사를 드렸죠. 알고 보니 김동찬 교수의 지인 교수님이셨어요.”

요즘 들어 일면식 없는 분들이 인사를 건네는 일이 부쩍 늘고 있다는 김동하 교수는 상대방을 몰라보고 지나쳐 무례하게 보일까 조심스럽다면서도, 한편으론 이 상황을 즐겁게 받아들이는 중이다.

작년 3월 ERICA에 부임한 김동하 교수와 올해 초임 교수인 김동찬 교수는 각자의 분야에서 유의미한 연구를 하기 위해 연구실을 구축하는 단계에 있다. 한양대 신소재공학부를 졸업한 뒤, KAIST 신소재공학과 대학원 석사 및 박사과정에 진학하고 이후 미국 MIT 화학과에서 2년간 박사후과정을 마친 김동하 교수는 교수로서의 진로가 확고했다. 반면 김동찬 교수는 석박사과정부터 더 다양한 가능성을 열어놓고 박사 졸업 후 42dot이라는 기업에 입사해 3년간의 직장 생활을 경험한 이후 교수의 길을 선택했다. 과정이 어찌 됐든, 자기 분야의 연구 의지와 방향이 분명했던 만큼 꿈꾸고 지향하는 연구실 스타일도 명확하다. 두 교수가 각각 지향하는 연구실의 모습을 들어보니 그 뚜렷한 차이를 느낄 수 있었다. 먼저 김동하 교수의 말이다.

“저는 실험 중심의 Wet-lab을 운영하는 만큼 학생들이 주도적으로 아이디어를 제안하고 적극적인 실험이 가능한 열린 지도 체계를 구축하고자 합니다. 자유로운 시도를 통해 시행착오를 겪으며 데이터를 만들어가길 추구하고 있죠. 그렇기 때문에 세세히 학생을 관리하는 ‘마이크로 매니징’보다는 창의성을 제한하지 않는 자유롭고 주도적인 연구실을 추구합니다.”

반면 김동찬 교수는 인공지능 분야 특성에 맞게 컴퓨터 소프트웨어를 활용한 코딩을 통해 데이터를 분석하는 드라이 랩을 구축하고 있다.

“저의 경우, 자율주행 실험 차량과 같은 실제 실험을 제외하면 소프트웨어를 활용한 코딩을 통해 데이터를 분석합니다. 물론 드라이 랩만을 지향하는 것은 아니고, 직접 데이터를 수집하고 알고리즘을 테스트할 수 있는 환경을 만드는 것이 궁극적인 목표입니다.”

김동하, 김동찬 교수는 상호보완적 연구를 기반으로 현재 공동 SCI 논문 게재를 목표로 연구를 진행하며 향후 차세대 지능형 가스 센서 시스템 개발을 공동으로 추진할 계획이다.

Deep & Wide, 서로의 분야를 융합한 공동연구 꿈꿔

김동하 교수는 신소재공학을 기반으로 특히 인체 대사 질환이나 만성질환 모니터링, 유해 가스 및 폭발성 가스 감지, 식품 신선도 평가 등 다양한 분야에서 고성능 화학 가스 센서의 수요 대비 낮은 가스 선택성, 느린 응답 및 회복 속도 같은 문제로 인해 실제 상용화에는 한계가 존재하는 점에 주안을 두고 고성능 센서 개발을 목표로 연구를 이어가고 있다. 김동찬 교수는 자동차공학에 대한 전공지식 바탕으로 인공지능(AI)을 접목한 다양한 자율주행 기술 연구를 수행하고 있다. 특히, 자율 에이전트의 미래 움직임을 결정하는 경로 생성(Motion Planning)과 주변 차량의 움직임 예측(Trajectory Prediction), 그리고 최근 각광받고 있는 엔드투엔드(End-to-End) 자율주행을 주요 연구 분야로 삼고 있다.

서로 다른 분야에 속한 만큼 스타일에도 분명한 차이가 있다. 김동하 교수는 하나의 분야를 깊이 있게 지속한 반면, 김동찬 교수에게는 인공지능 분야의 특성에 맞춰 변화에 빠르게 따라가야 하는 넓은 가능성을 기반에 둔 능동성과 유연함이 필수다. 김동하 교수는 “김동찬 교수의 연구와 인공지능 분야를 현재 연구에 어떻게 녹여낼 수 있을까에 대해 고민하게 됐다”고 답했다. 김동찬 교수는 인공지능 분야를 접목하는 것에 대해 김동하 교수에게 오랜 시간 꾸준히 제의해 왔다.

“대학원부터 거의 5년 이상 인공지능을 사용하는 것에 대해 형과 논의해 왔는데요. 신소재공학 분야에서도 인공지능을 활용한 연구가 대두되고 있는 만큼 서로의 연구 파트를 통해 코웍을 시도해 보려고 합니다.”

김동하 교수가 연구하는 고성능 화학 가스 센서 분야의 경우 실생활 적용을 위해 복합 혼합가스 환경에서 타깃 가스를 선택적으로 감지할 수 있는 고성능 센서 개발이 필수적이다. 그러나 실제 환경은 수십에서 수백 종의 다양한 가스가 혼재되어 있어 단일 센서만으로 특정가스를 높은 선택성과 정밀도로 감지하는 것은 근본적으로 한계가 존재한다. 이를 극복하기 위해, 다양한 특성의 센서를 조합한 센서 어레이(Sensor array) 구축 및 복합 가스 누출 시에 생성되는 신호들의 패턴을 정밀하게 분석하는 기술이 동반되어야 한다. 이를 위해 김동하 교수는 다양한 소재 및 구조를 기반으로 한 고감도 센서 어레이를 설계 및 구축하는 연구를 수행하고, 김동찬 교수는 인공지능 알고리즘을 활용하여 센서 어레이로부터 획득한 복합 신호의 패턴 인식 및 해석에 관한 연구 수행이 가능해진다. 이러한 상호보완적 연구를 기반으로 현재 공동 SCI 논문 게재를 목표로 연구를 진행하고 있다. 더불어 향후 복합 가스 환경에서의 정밀 검출을 위한 차세대 지능형 가스 센서 시스템 개발을 공동으로 추진할 계획이다. 서로의 분야를 융합한 시너지가 기대되는 대목이다.

10년 후에는 서로가 학계에서 영향력 있는 연구자가 되어 있길 바란다며 말을 덧붙인 이들은 의미 있는 연구를 지속할 뿐 아니라 산업과도 긴밀히 연계할 수 있는 기술을 개발하는 것이 목표다. 산업과 사회에 나타낼 두 교수 형제의 남다른 케미를 기대해 본다.

두 형제는 인생을 함께한 가장 가까운 친구이자 공동연구를 실현할 최고의 파트너다.