Bernhard Boser

베른하르트 보저(Bernhard Boser)는 스위스 출신의 전기공학자로, 얀 르쿤과 함께 1989년 AT&T Bell Labs에서 합성곱 신경망을 손글씨 우편번호 인식에 적용한 초기 연구의 공저자이다. 현재 UC Berkeley 전기전자공학 및 컴퓨터과학(EECS) 학과 교수이다.

스위스 연방공과대학(ETH Zurich)에서 전기공학 디플로마를 받고, 스탠퍼드 대학교에서 1985년 석사, 1988년 박사 학위를 취득하였다. 박사 직후 AT&T Bell Laboratories Holmdel 연구소의 기술 직원으로 합류하여 얀 르쿤, Larry Jackel 그룹과 함께 신경망 하드웨어 및 학습 알고리즘을 연구하였다. 1992년 UC Berkeley로 옮겨 지금까지 재직 중이다.

머신러닝 분야에서 가장 큰 기여는 1992년 ACM Workshop on Computational Learning Theory에서 블라디미르 바프닉, 이자벨 기용(Isabelle Guyon)과 공동 발표한 Training Algorithm for Optimal Margin Classifiers이다. 이 논문이 서포트 벡터 머신(SVM)의 최초 기술 문헌으로 인정받는다. Bell Labs 시절 시작된 협업이 학계로 옮긴 뒤에도 이어진 결과물이다.

UC Berkeley에서는 머신러닝보다는 아날로그·혼합신호 회로, 특히 MEMS 가속도계와 자이로스코프용 차동 정전용량 인터페이스 회로로 잘 알려져 있다. 현재 상용 관성 센서 대부분이 그가 공동 개발한 기법을 사용한다. IEEE Solid-State Circuits Society 회장과 IEEE Journal of Solid-State Circuits 편집장을 역임하였고, MEMS 발진기로 수정 발진기를 대체하는 회사 SiTime의 공동 창업자이기도 하다.