클라우스로베르트 뮐러

개요

클라우스로베르트 뮐러(Klaus-Robert Müller)는 1964년 독일 카를스루에 출생의 컴퓨터 과학자이자 물리학자입니다. 커널 기반 머신러닝, 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI), 설명 가능한 AI(XAI) 세 분야에서 오랫동안 핵심 기여를 해온 연구자입니다. 현재 베를린 공과대학교(Technische Universitat Berlin, TU Berlin) 머신러닝 학과 학과장을 맡고 있으며, 베를린 기계학습·데이터 연구소(BIFOLD, Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data)의 공동 소장을 겸합니다.

그의 연구는 순수 이론에서 임상 응용까지 넓은 스펙트럼에 걸쳐 있습니다. 1990년대 서포트 벡터 머신(SVM) 이론 정립에 기여한 뒤, 2000년대에는 베를린 뇌-컴퓨터 인터페이스(BBCI) 프로젝트로 EEG 신호 해독과 임상 재활에 머신러닝을 적용했습니다. 2010년대 이후에는 Layer-wise Relevance Propagation(LRP)을 비롯한 신경망 해석 기법으로 의료 영상, 화학, 물리 시뮬레이션에서의 설명 가능한 AI를 주도합니다.

2026년 3월 독일연구재단(DFG)이 수여하는 독일 최고 권위 연구상인 라이프니츠 상(Gottfried Wilhelm Leibniz Prize, 상금 250만 유로)을 수상하며 수십 년간의 업적을 공식 인정받았습니다.

생애

뮐러는 카를스루에 대학교에서 수리물리학 디플롬을 취득하고, 이어 이론전산학 박사 학위를 받았습니다. 박사 이후 GMD FIRST(독일 전산 연구 센터) 베를린에서 Intelligent Data Analysis(IDA) 그룹을 설립하고 이끌었습니다.

1994년부터 1995년까지 일본 도쿄대학교 아마리 슌이치(Shun'ichi Amari) 연구실에서 객원 연구원으로 활동하며 정보 기하학과 학습 이론을 연구했습니다. 이 시기의 경험은 이후 그의 커널 방법 연구에 이론적 깊이를 더했습니다.

2003년 포츠담 대학교 정교수로 임용되었고, 2006년부터 TU Berlin 머신러닝 학과를 맡아 현재까지 학과를 이끌고 있습니다. 2012년부터는 고려대학교 특훈교수직(Distinguished Professorship)을 겸임합니다. 2020년부터 2021년까지 안식년을 Google Brain에서 수석 과학자(Principal Scientist)로 보냈습니다.

업적

뮐러의 첫 번째 주요 기여는 1990년대 후반의 커널 기반 머신러닝입니다. SVM의 실용화와 이론 정리, 커널 PCA, 부스팅에 관한 연구들을 발표했으며, 이 시기의 작업들은 딥러닝 이전 시대 머신러닝의 표준 방법론 형성에 기여했습니다.

두 번째 기여는 베를린 뇌-컴퓨터 인터페이스(BBCI) 프로젝트입니다. EEG 신호에 머신러닝을 적용해 임상 환자가 마우스 커서나 의수를 제어할 수 있게 한 이 프로젝트는 뮐러 그룹의 2000년대 대표 성과입니다. BCI 분야를 학문적으로 체계화하고 임상 환경에 접목하는 데 결정적인 역할을 했습니다.

세 번째이자 현재 진행형 기여는 LRP(Layer-wise Relevance Propagation)를 중심으로 한 설명 가능한 AI 연구입니다. LRP는 신경망의 예측이 입력의 어느 부분에서 비롯되었는지를 역방향으로 추적해 시각화하는 방법입니다. 뮐러 그룹은 이를 프라운호퍼 하인리히-헤르츠 연구소와 공동으로 특허로 등록했으며, 의료 영상 진단, 화학 분자 설계, 물리 시뮬레이션 등 다양한 도메인에 LRP를 적용하는 연구를 이어가고 있습니다.

학술원 회원 선출도 이어졌습니다. 2012년 독일국립과학원 레오폴디나, 2017년 베를린-브란덴부르크 과학원, 2021년 독일국립공학원(acatech) 회원으로 선출되었습니다.

여담

뮐러가 2020~2021년 안식년을 Google Brain에서 보낸 것은 학계와 산업계 사이의 교류라는 점에서 흥미롭습니다. 이 시기의 경험이 이후 연구에 어떤 영향을 미쳤는지는 공개된 자료로는 파악하기 어렵지만, XAI 기법의 대규모 시스템 적용 방향성에 영향을 주었을 것으로 추측됩니다.

2026년 라이프니츠 상 수상 당시 DFG 발표문은 "수십 년에 걸친 AI 연구의 기초적 기여"를 이유로 명시했습니다. 라이프니츠 상 수상자에게 주어지는 250만 유로는 수상자가 자율적으로 연구에 사용할 수 있는 금액으로, 독일 연구 생태계에서 이 상이 갖는 실질적 의미는 단순한 명예를 넘어섭니다.

고려대학교 특훈교수직을 12년 이상 유지하는 것은 한국 AI 연구 커뮤니티와의 지속적 연결을 보여줍니다. TU Berlin-고려대학교 간 공동 연구와 인재 교류에 기여해 온 점에서 한국 연구자들에게도 친숙한 이름입니다.

주요 논문

• "An Introduction to Kernel-Based Learning Algorithms", IEEE Transactions on Neural Networks, 2001 -- 커널 방법 입문 표준 참고문헌.
• "Kernel Principal Component Analysis", ICANN, 1997 -- 커널 PCA 제안.
• "Predicting the future of epileptic seizures or upholding EEG continuity: seized by doubt", Brain, 2013 -- BCI와 EEG 기반 간질 예측.
• "On Pixel-wise Explanations for Non-Linear Classifier Decisions by Layer-wise Relevance Propagation", PLOS ONE, 2015 -- LRP 제안 논문.
• "Explaining Nonlinear Classification Decisions with Deep Taylor Decomposition", Pattern Recognition, 2017 -- LRP의 Taylor 분해 이론적 기반.
• "Machine Learning for Quantum Physics: Applying Deep Neural Networks to Quantum State Tomography", 2019 -- 물리 시뮬레이션에 XAI 적용.
• "Methods for Interpreting and Understanding Deep Neural Networks", Digital Signal Processing, 2017 -- 신경망 해석 방법론 서베이.
• "A Unifying Review of Linear Gaussian Models", Neural Computation, 1999 -- 선형 가우시안 모델 통합 정리.