로랑 나즈만

🏷️ 인물 머신러닝 컴퓨터비전 교수 Nature논문

개요

로랑 나즈만(Laurent Najman)은 프랑스의 응용수학자이자 영상처리 연구자로, 수리형태학(mathematical morphology)과 워터셰드(watershed) 기반 영상 분할의 권위자입니다. 현재 Université Gustave Eiffel(구 Université Paris-Est Marne-la-Vallée) LIGM 연구실 A3SI 팀 정교수로 재직 중이며, ESIEE Paris 정보학과에서 강의와 연구를 병행하고 있습니다.

Hugues Talbot과 공저한 Mathematical Morphology: from theory to applications(ISTE-Wiley, 2010)는 수리형태학 분야의 표준 교과서로 자리 잡았습니다. 2025년부터는 국제패턴인식협회(IAPR) 프랑스 지부인 AFRIF의 회장직을 맡고 있습니다.

워터셰드를 영상 분할 도구로 공식화한 초기 연구자 중 한 명으로, 이 방법이 이미지 처리를 넘어 데이터 분류, 필터링, 그래프 분할 등 다양한 분야로 확장되는 이론적 토대를 제공했습니다. 2025년 2월에는 흐로닝언대학교(University of Groningen) 컴퓨터과학 콜로키엄에 초청 강연자로 참가했습니다.

생애

나즈만은 1991년 École des Mines de Paris에서 공학 학위를 받고, 1994년 Université Paris-Dauphine에서 응용수학 박사 학위를 취득했습니다. 박사 논문은 최고 영예 등급인 Félicitations du jury를 받았습니다.

박사 학위 후에는 Thomson-CSF 중앙 연구소에서 적외선 영상 분할 연구를 4년간 수행했습니다. 1995년에는 컴퓨터 그래픽스와 과학 시각화를 위한 입자 시스템을 개발하는 스타트업 Animation Science를 창업했습니다. 이 회사는 1997년 European Information Technology Prize를 수상하고, Computer Graphics World의 Hottest Products of the Year 1996에 선정되는 성과를 거뒀습니다.

1998년 OCP Print Logic Technologies 시니어 과학자로 활동하다가, 2002년부터 ESIEE Paris 정보학과 교수로 자리를 잡았습니다. 2006년 Université Marne-la-Vallée에서 Habilitation(프랑스의 독립 연구 자격)을 취득해 대학원생 지도 자격을 갖추었습니다.

지도학생 중 클레망 파라베와 카미유 쿠프리가 박사 과정을 함께했으며, 두 사람은 각각 Meta AI와 산업 현장에서 활발히 활동하는 연구자가 되었습니다.

업적

나즈만의 핵심 기여는 워터셰드 변환(watershed transform)을 수학적으로 엄밀하게 정식화하고, 이를 이미지 분할 계층 구조(segmentation hierarchy)로 연결한 이론적 틀을 개발한 것입니다. 영상 경사(image gradient) 그래프 위의 최소 신장 트리(minimum spanning tree)로 분할 트리를 구성하는 방법론은 그의 대표 이론 기여이며, 영상 분할 알고리즘의 이론적 기반을 크게 풍부하게 했습니다.

수리형태학 분야 교과서 Mathematical Morphology: from theory to applications(2010)는 Hugues Talbot과의 공저로, 이 분야 입문과 심화를 아우르는 교재로 널리 사용됩니다. 이미지 처리에서 출발한 수리형태학 개념이 그래프, 계층 구조, 단순 복합체(simplicial complex) 등 추상 수학 구조로 확장되는 과정을 체계적으로 정리한 것이 이 책의 강점입니다.

Learning Hierarchical Features for Scene Labeling(2013)에서는 클레망 파라베, 카미유 쿠프리 등과 함께 합성곱 신경망으로 추출한 특징 위에 계층적 영상 분할을 적용해 장면 레이블링(scene labeling) 문제를 푸는 방법을 제안했습니다. 이 논문에서 그의 역할은 영상 경사 그래프 기반의 분할 트리 이론을 신경망 특징 학습에 연결하는 것이었습니다.

여담

나즈만이 박사 후 창업한 Animation Science는 1996년 컴퓨터 그래픽스 분야에서 주목받은 스타트업이었습니다. 순수 수학 연구자가 시각화와 엔터테인먼트 기술 스타트업을 운영하다가 다시 학계로 돌아온 흥미로운 경력 경로입니다.

워터셰드 기법은 원래 지형 분석에서 빗물이 흘러내리는 경계를 찾는 개념에서 유래했습니다. 나즈만은 이 직관적인 개념을 수리적으로 엄밀하게 정식화해 영상 분할의 이론적 도구로 만들었고, 이후 이를 그래프 이론과 결합해 이미지 처리를 훨씬 넘어선 응용 범위를 열었습니다.

주요 논문