옌수이청

개요

옌수이청(Shuicheng Yan, 颜水成)은 컴퓨터비전, 머신러닝, 멀티미디어 분석 분야에서 세계적으로 손꼽히는 연구자입니다. AAAI, ACM, 싱가포르 공학한림원(SAEng), IEEE, IAPR 펠로우를 동시에 보유하고 있으며, 800편 이상의 논문, H-index 140 이상, 세계 고피인용 연구자 9회 선정이라는 압도적인 학술 기록을 보유하고 있습니다.

현재 Kunlun 2050 Research 매니징 디렉터이자 Kunlun Tech 및 Skywork AI의 수석과학자를 맡고 있으며, 2025년부터 싱가포르국립대학교(NUS) 정교수직도 겸임합니다. 컴퓨터비전에서 출발하여 최근에는 멀티모달 모델, 오디오, 에이전틱 AI 방향으로 연구 범위를 적극 확장하고 있습니다.

Pascal VOC와 ImageNet(ILSVRC) 대회에서 합산 10회 이상 우승 또는 준우승을 기록한 것은 현역 연구자 중 가장 독보적인 대회 전적 중 하나로 평가됩니다. ACM 멀티미디어 학술대회에서는 최우수논문상 3회, 최우수 학생논문상 2회, 최우수 데모상 1회를 받아 "그랜드슬램"을 달성한 것으로도 알려져 있습니다.

생애

옌수이청은 중국 출신으로, 베이징대학교(Peking University)에서 1999년부터 2004년까지 박사 과정을 이수하고 2004년 박사 학위를 취득하였습니다. 이후 2007년 12월 싱가포르국립대학교(NUS) 컴퓨터학부 조교수로 부임하면서 본격적인 교수 경력을 시작하였습니다. NUS에서 2007~2012년 조교수, 2013~2019년 부교수 직함을 거쳤으며, Language and Vision Research Group을 창립하여 운영하였습니다.

2015~2019년에는 중국 인터넷 보안 기업 Qihoo 360에서 수석 연구원을 겸직하였고, 2019~2020년에는 YITU Technology에서 주요 연구원으로 근무하였습니다. 2021~2024년에는 동남아시아 테크 그룹 Sea의 그룹 수석과학자이자 Sea AI Lab(SAIL) 디렉터를 맡아 SAIL을 동남아 최고 수준의 AI 연구소로 끌어올렸습니다.

2023년에는 Kunlun Tech에 공동 CEO 자격으로 합류하여 Skywork AI를 이끌게 되었으며, 2025년부터 NUS 정교수로도 복귀하여 산학 겸직 형태를 이어가고 있습니다. Skywork 계열 모델은 중국어와 영어를 포함한 3.2TB 규모의 고품질 데이터로 학습된 기반 언어 모델 시리즈입니다.

업적

학술 성과 측면에서 옌수이청의 가장 큰 기여는 Pascal VOC와 ImageNet(ILSVRC) 대회에서 합산 10회 이상의 우승 및 명예상 수상입니다. 이들 대회는 컴퓨터비전 연구의 "월드컵"으로 불리며, 이 기록은 단일 연구 그룹이 달성한 것으로는 전례가 드뭅니다. 2010년대 초중반의 이미지 인식 혁명에서 그의 팀이 중심적인 역할을 담당하였음을 보여줍니다.

산업 기여 측면에서는 Skywork AI를 통해 대형 언어 모델과 멀티모달 모델 개발을 주도하고 있습니다. Skywork 계열 모델들은 중국어 처리와 수학, 코딩 벤치마크에서 경쟁력 있는 성능을 보이고 있으며, Kunlun 2050 Research는 AGI를 지향하는 장기 연구 의제를 추진하고 있습니다. Skywork-Reward 시리즈를 포함한 보상 모델 연구도 지속적으로 발표되고 있습니다.

최근에는 오디오와 멀티모달 연구 영역으로도 확장하였습니다. 음성, 오디오 연구자들과 협업하여 대규모 멀티모달 시스템 설계를 담당하고 있으며, Vitron과 같이 이미지와 동영상을 모두 이해하고 생성, 편집, 분할하는 범용 픽셀 수준 비전 LLM 연구도 이어지고 있습니다. 논문 수 800편, 구글 스칼라 피인용 수 3만 회 이상(H-index 140+)은 그가 컴퓨터비전 분야에서 쌓아 온 연구 기록의 두께를 보여줍니다.

여담

옌수이청은 베이징대 박사 출신이면서도 경력의 주요 무대를 싱가포르와 동남아시아에서 펼쳐온 특이한 이력을 지닙니다. NUS, Sea Group, Kunlun Tech로 이어지는 경로는 중국-싱가포르-글로벌을 연결하는 AI 인재 네트워크의 한 사례로 자주 거론됩니다.

Pascal VOC와 ImageNet 대회에서의 잇따른 우승은 연구 그룹의 역량과 실행력을 모두 보여준 것으로, 당시 학계에서 "옌수이청 팀과 맞닥뜨리는 것을 피할 수 없다"는 말이 나올 정도였습니다. ACM 멀티미디어 그랜드슬램 역시 단일 그룹의 연구 일관성을 보여주는 드문 사례입니다.

연구자 개인의 생산성과 리더십을 동시에 보여주는 인물로, 그의 구글 스칼라 페이지 제목은 스스로 "Embodying AGI: efficient, executive, and evolving"으로 설정해두고 있습니다. 이는 AGI에 대한 그의 장기적 연구 비전을 간명하게 드러내는 문구입니다.

주요 논문

• Graph Embedding and Extensions: A General Framework for Dimensionality Reduction (2007, TPAMI) -- 다양한 차원 축소 알고리즘을 단일 그래프 임베딩 프레임워크로 통합
• Trace Norm Regularization and Faster Inference for Embedded Speech Recognition RNNs (2017) -- 모바일 음성 인식 RNN의 추론 속도 향상
• Multi-task Facial Landmark Detection (2014, ECCV) -- 얼굴 랜드마크 탐지를 다중 태스크 학습으로 개선
• Correlated Label Propagation with Application to Multi-label Learning (2012, CVPR) -- 상관 레이블 전파를 활용한 멀티레이블 학습
• Semi-supervised Discriminant Analysis (2007, ICCV) -- 레이블, 비레이블 데이터를 동시에 활용하는 반지도 판별 분석
• Image Annotation by kNN-Sparse Graph-Based Label Propagation over Noisily Tagged Web Images (2011, TIST) -- 노이즈 웹 이미지에 대한 그래프 기반 레이블 전파 이미지 주석
• A Unified Alternating Direction Method of Multipliers by Majorization Minimization (2017, TPAMI) -- 분산 최적화 ADMM의 주요화 기반 통합 프레임워크
• Skywork: A More Open Bilingual Foundation Model (2023) -- 중영문 3.2조 토큰 학습 오픈 기반 언어 모델
• Skywork-Reward: Bag of Tricks for Reward Modeling in LLMs (2024) -- LLM 보상 모델링 성능 향상을 위한 실용 기법 모음
• l2,1-Norm Regularized Discriminative Feature Selection for Unsupervised Learning (2011, IJCAI) -- 비지도 학습을 위한 l2,1-노름 기반 판별 특징 선택