조경현

개요

조경현(Kyunghyun Cho, 1985년생)은 뉴욕대학교(NYU) 컴퓨터과학·데이터과학 교수이자 Genentech 산하 Prescient Design의 프런티어 연구 총괄(Executive Director of Frontier Research)입니다. 게이트 순환 유닛(GRU)과 어텐션 메커니즘의 공동 개발자로, 트랜스포머 이전 시대 신경망 기계번역(NMT)의 핵심 토대를 닦은 연구자입니다.

요슈아 벤지오 연구실에서 딥러닝을 배운 한국계 1세대 연구자로, 순환 신경망 기반 번역에서 출발해 현재는 단백질·항체 설계 같은 생명과학으로 연구 영역을 넓히고 있습니다. 좋은 과학을 하는 방법, 연구 문화, 멘토링에 대해 적극적으로 글과 강연으로 발언하는 것으로도 알려져 있습니다.

생애

서울에서 태어나 자랐습니다. 부친은 숭실대 국문학 교수, 모친은 국어 교사인 학자 집안 출신입니다. 2009년 KAIST에서 컴퓨터과학 학사를 받은 뒤 핀란드로 건너가 알토 대학교(Aalto University)에서 2011년 머신러닝·데이터마이닝 석사, 2014년 박사 학위를 취득했습니다.

박사 직후 몬트리올 대학교에서 요슈아 벤지오 지도 아래 2015년 여름까지 박사후연구원으로 일했습니다. 이 시기에 신경망 기계번역의 핵심 논문들을 발표했습니다. 2015년 NYU 조교수로 부임했고, 2017년 6월부터 2020년 5월까지 Facebook AI Research(FAIR) 연구 과학자를 겸했다가 NYU로 복귀했습니다. 2025년부터는 NYU의 Glen de Vries Health Statistics 석좌교수를 맡고 있습니다.

업적

2014년 발표한 RNN Encoder-Decoder 논문에서 GRU(Gated Recurrent Unit)를 처음 제안했습니다. GRU는 LSTM보다 적은 파라미터로 장기 의존성을 학습하는 게이트 순환 셀로, seq2seq 모델의 표준 구성 요소가 되었습니다. 이 논문은 인코더가 가변 길이 시퀀스를 고정 길이 벡터로 압축하고 디코더가 그것을 다시 시퀀스로 푸는 인코더-디코더 구조를 정립해, 신경망 기계번역의 기본 틀을 만들었습니다.

같은 해 드미트리 바흐다나우, 요슈아 벤지오와 함께 발표한 "Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate"는 디코더가 소스 문장 전체를 하나의 고정 벡터로 욱여넣는 대신, 매 시점 입력의 임의 위치에 부드럽게 정렬(soft alignment)하도록 한 어텐션 메커니즘을 처음 도입했습니다. 이 아이디어가 이후 트랜스포머의 셀프 어텐션으로 이어지는 직접적 계보를 형성했습니다.

2021년 초에는 신약 개발에 머신러닝을 적용하는 Prescient Design을 공동 창업했고, 같은 해 말 Genentech에 인수되었습니다. 현재는 항체 설계 등 생물학적 서열·구조 생성 문제에 딥러닝을 적용하는 연구를 이끌고 있습니다.

수상·활동

CIFAR Learning in Machines & Brains 펠로우이며, 2021년 삼성 호암상(공학 부문)을 수상했습니다. ICLR 2020, NeurIPS 2022, ICML 2022의 프로그램 의장(Program Chair)을 역임하며 주요 AI 학회 운영에도 깊이 관여했습니다. KAIST AI대학 자문위원으로도 활동합니다.

여담

조경현은 연구 자체뿐 아니라 "어떻게 연구할 것인가"에 대한 발언으로도 잘 알려져 있습니다. 과대광고를 경계하고 재현 가능하고 정직한 과학을 강조하는 태도, 학생·후배에 대한 멘토링을 공개적으로 중시하는 점이 그의 특징으로 꼽힙니다.