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얀 르쿤

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얀 르쿤(Yann LeCun)은 인공지능(AI) 분야, 특히 딥러닝(Deep Learning)의 발전에 지대한 공헌을 한 프랑스계 미국인 컴퓨터 과학자이다. 그는 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton), 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio)와 함께 “딥러닝의 대부(Godfathers of Deep Learning)”로 불리며, 2018년 컴퓨팅 분야의 노벨상이라 불리는 튜링상(Turing Award)을 공동 수상했다. 르쿤의 연구는 현대 인공지능 시스템의 근간을 이루는 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks, CNNs) 개발에 결정적인 역할을 했으며, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 AI 응용 분야의 발전을 이끌었다.

목차

1. 얀 르쿤, 딥러닝의 지평을 열다

얀 르쿤은 인공지능, 머신러닝, 컴퓨터 비전 분야에서 혁신적인 연구를 수행하며 딥러닝 시대를 개척한 선구자이다. 그의 가장 중요한 공헌은 컨볼루션 신경망(CNNs)의 개발에 있다. CNN은 이미지, 비디오, 오디오와 같은 격자형(grid-like) 데이터를 처리하는 데 특화된 딥러닝 아키텍처로, 인간의 시각 시스템에서 영감을 받아 설계되었다. CNN은 이미지 내의 시각적 패턴을 효율적으로 학습하고 인식하는 능력을 통해 현대 컴퓨터 비전의 기반을 마련했으며, 오늘날 스마트폰의 얼굴 인식, 자율 주행 차량의 객체 감지, 의료 영상 분석 등 수많은 인공지능 응용 분야에서 핵심 기술로 활용되고 있다. 르쿤은 이러한 혁신적인 기술을 통해 인공지능이 단순한 이론적 개념을 넘어 실질적인 문제 해결 도구로 발전하는 데 결정적인 역할을 했다. 그의 연구는 딥러닝이 인공지능 연구의 주류로 부상하고 전 세계 산업과 사회에 광범위하게 적용되는 데 중요한 토대가 되었다.

2. 생애와 학문적 여정: 혁신의 씨앗을 뿌리다

얀 르쿤은 1960년 7월 8일 프랑스 파리 교외의 소아시-수-몽모랑시(Soisy-sous-Montmorency)에서 태어났다. 어린 시절부터 그는 공학자였던 아버지의 영향으로 전자 및 기계 분야에 대한 기술적 흥미를 키웠으며, 영화 ‘2001 스페이스 오디세이’에 등장하는 인공지능 HAL을 보며 기계 지능에 대한 깊은 관심을 갖게 되었다. 이러한 초기 경험은 그가 인공지능 연구에 몰두하는 계기가 되었다.

그의 학문적 여정은 프랑스에서 시작되었다. 르쿤은 1983년 ESIEE 파리에서 공학 학위(Diplôme d’Ingénieur)를 취득했으며, 1987년 피에르 에 마리 퀴리 대학교(Université Pierre et Marie Curie, 현 소르본 대학교)에서 컴퓨터 과학 박사 학위를 받았다. 박사 과정 중 그는 신경망 학습의 핵심 알고리즘인 역전파(back-propagation) 알고리즘의 초기 형태를 제안하며 주목받았다. 박사 학위 취득 후 1987년에는 제프리 힌튼 교수 밑에서 토론토 대학교의 박사후 연구원으로 활동하며 딥러닝 분야의 다른 선구자들과 교류하는 중요한 시기를 보냈다.

1988년, 르쿤은 미국 뉴저지주 홀름델에 위치한 AT&T 벨 연구소(AT&T Bell Laboratories)의 적응 시스템 연구 부서에 합류했다. 이곳에서 그는 컨볼루션 신경망(CNNs)의 초기 형태인 LeNet을 개발하고, 신경망의 효율을 높이는 ‘최적 뇌 손상(Optimal Brain Damage)’과 같은 새로운 머신러닝 방법을 개척했다. 1996년에는 AT&T 랩스-리서치(AT&T Labs-Research)의 이미지 처리 연구 부서장으로 자리를 옮겨, DjVu 이미지 압축 기술 개발을 주도했다. 이후 잠시 NEC 리서치 인스티튜트(NEC Research Institute)에서 연구원으로 재직한 뒤, 2003년 뉴욕 대학교(NYU) 컴퓨터 과학과 교수로 부임하며 학계로 복귀했다. NYU에서 그는 제이콥 T. 슈워츠(Jacob T. Schwartz) 컴퓨터 과학 교수직을 맡았으며, 2012년에는 NYU 데이터 과학 센터(NYU Center for Data Science)의 설립 이사를 역임하며 데이터 과학 분야의 교육 및 연구를 선도했다.

2013년 12월, 르쿤은 페이스북(현 메타 플랫폼스)에 합류하여 AI 연구 부서(Facebook AI Research, FAIR)를 설립하고 최고 AI 과학자(Chief AI Scientist)로 활동했다. 그는 FAIR에서 장기적인 AI 연구를 이끌며 오픈 소스 AI 시스템의 강력한 옹호자로서 활동했다. 그러나 2025년 11월, 그는 메타를 떠나 ‘월드 모델(world models)’ 기반의 차세대 AI 연구에 집중하기 위한 새로운 스타트업 ‘어드밴스드 머신 인텔리전스 랩스(Advanced Machine Intelligence Labs, AMI Labs)’를 설립할 것이라고 발표했다. 이로써 그는 다시 한번 새로운 AI 패러다임을 개척하기 위한 독립적인 여정을 시작하게 되었다.

3. 주요 연구 분야 및 핵심 기여: 컨볼루션 신경망(CNN)의 탄생

얀 르쿤의 학문적 업적 중 가장 중요한 것은 단연 컨볼루션 신경망(CNNs)의 개발이다. CNN은 이미지, 비디오, 음성 등 공간적 또는 시간적 구조를 가진 데이터를 처리하는 데 탁월한 성능을 보이는 딥러닝 모델이다. CNN의 핵심 구성 요소는 다음과 같다.

  • 컨볼루션 계층(Convolutional Layer): 입력 데이터에서 특징(feature)을 추출하는 역할을 한다. 필터(filter) 또는 커널(kernel)이라고 불리는 작은 행렬이 입력 이미지 위를 이동하며 곱셈과 덧셈 연산을 수행하여 특징 맵(feature map)을 생성한다. 이 과정에서 이미지의 가장자리, 질감, 패턴 등 다양한 시각적 특징이 감지된다.
  • 풀링 계층(Pooling Layer): 특징 맵의 크기를 줄이고, 노이즈를 제거하며, 모델의 번역 불변성(translation invariance)을 높이는 역할을 한다. 즉, 이미지 내에서 객체가 약간 이동하더라도 동일하게 인식할 수 있도록 돕는다. 주로 최대 풀링(max pooling)이나 평균 풀링(average pooling) 방식이 사용된다.
  • 완전 연결 계층(Fully Connected Layer): 컨볼루션 및 풀링 계층에서 추출된 고수준 특징들을 기반으로 최종 분류(classification)나 회귀(regression) 예측을 수행한다.

르쿤은 1989년에 CNN 개념을 처음 발표했으며, 1990년대에는 필기 숫자 인식을 위한 LeNet-5 아키텍처를 개발하여 이미지 인식 분야에 혁명을 가져왔다. 1998년에 발표된 LeNet-5는 7개의 학습 가능한 계층(3개의 컨볼루션 계층, 2개의 서브샘플링/풀링 계층, 2개의 완전 연결 계층)으로 구성되었으며, 당시로서는 혁신적인 성능으로 우편 번호나 은행 수표의 필기 숫자를 인식하는 데 성공적으로 적용되었다. LeNet-5는 특징 추출과 분류를 하나의 종단 간(end-to-end) 학습 파이프라인으로 통합하여, 수동으로 특징을 설계해야 했던 기존 방식의 한계를 극복했다.

또한 르쿤은 DjVu 이미지 압축 기술 개발에도 중요한 역할을 했다. 레옹 보투(Léon Bottou), 패트릭 해프너(Patrick Haffner) 등과 함께 개발한 DjVu는 고해상도 스캔 문서, 특히 컬러 문서의 인터넷 배포를 위해 최적화된 기술이다. 이 기술은 문서 이미지를 배경(사진 및 종이 질감)과 전경(텍스트 및 선 그림)으로 분리하여 각 부분을 효율적으로 압축함으로써, 낮은 대역폭에서도 고품질의 문서를 빠르게 전송하고 표시할 수 있게 했다. DjVu는 1990년대 후반부터 2000년대 초반까지 인터넷 아카이브(Internet Archive)와 같은 디지털 라이브러리에서 스캔된 문서를 배포하는 데 널리 사용되었다.

이와 더불어 르쿤은 레옹 보투와 함께 Lush 프로그래밍 언어를 공동 개발했다. Lush는 연구자, 실험자, 엔지니어를 위해 설계된 객체 지향 리스프(Lisp) 기반 언어로, 대규모 수치 및 그래픽 애플리케이션에 적합하다. 인터프리터 언어의 유연성과 컴파일러 언어의 효율성을 결합했으며, C/C++ 라이브러리와의 쉬운 통합을 특징으로 한다. Lush는 LeNet-5와 같은 초기 딥러닝 알고리즘 개발에 중요한 도구로 활용되었다.

4. 딥러닝 기술의 확산과 영향: 인공지능의 실용화를 이끌다

얀 르쿤이 개발한 컨볼루션 신경망(CNN)은 인공지능 기술의 실용화에 지대한 영향을 미쳤다. 특히 광학 문자 인식(Optical Character Recognition, OCR) 및 컴퓨터 비전 분야에서 그의 연구는 혁명적인 변화를 가져왔다. LeNet-5와 같은 CNN 기반 시스템은 1990년대 후반부터 2000년대 초반까지 미국에서 발행되는 수표의 10% 이상을 인식하는 데 사용될 정도로 상업적인 성공을 거두었다. 이는 당시로서는 전례 없는 정확도와 효율성을 보여주며, 인공지능이 실제 금융 시스템에 적용될 수 있음을 증명한 사례이다.

르쿤의 연구는 단지 필기 숫자 인식에만 머무르지 않았다. CNN의 원리와 성공은 이후 컴퓨터 비전 분야 전반에 걸쳐 이미지 분류, 객체 감지, 이미지 분할 등 다양한 과제에서 획기적인 발전을 이끌었다. 예를 들어, 오늘날 스마트폰의 얼굴 인식 기능, 자율 주행 차량의 주변 환경 인지, 보안 감시 시스템의 이상 행동 감지, 의료 영상(X-ray, MRI 등)을 통한 질병 진단 보조 등 수많은 현대 AI 시스템의 기반에는 르쿤이 개척한 CNN 기술이 자리 잡고 있다.

나아가 CNN의 성공은 음성 인식, 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 등 다른 인공지능 분야에도 영감을 주었다. CNN이 이미지에서 지역적 패턴을 추출하는 방식은 음성 신호나 텍스트 데이터의 지역적 특징을 분석하는 데도 응용될 수 있음을 보여주었기 때문이다. 이러한 광범위한 영향력은 얀 르쿤의 연구가 단순한 학문적 성과를 넘어, 전 세계 수십억 명의 사람들이 일상생활에서 인공지능 기술을 경험하고 활용할 수 있도록 만든 핵심 동력이 되었음을 의미한다.

5. 메타 AI에서의 역할과 최근 활동: ‘월드 모델’을 향한 여정

얀 르쿤은 2013년 12월 페이스북(현 메타 플랫폼스)에 합류하여 AI 연구 부서(Facebook AI Research, FAIR)를 설립하고 초대 이사를 역임했다. 그는 최고 AI 과학자로서 FAIR를 이끌며 장기적인 AI 연구에 집중할 수 있는 환경을 조성했으며, 뉴욕 대학교 교수직을 겸임하며 학계와의 연결 고리도 유지했다. 르쿤은 오픈 소스 AI 시스템의 강력한 옹호자이며, 메타의 라마(Llama) 모델과 같은 오픈 소스 대규모 언어 모델(LLM)의 개발 및 배포에 중요한 역할을 했다. 그는 오픈 소스 AI가 기술의 투명성을 높이고, 혁신을 가속화하며, 소수의 기업에 의한 AI 독점을 방지하는 데 필수적이라고 믿는다.

그러나 르쿤은 2025년 11월 메타를 떠나 새로운 스타트업인 ‘어드밴스드 머신 인텔리전스 랩스(Advanced Machine Intelligence Labs, AMI Labs)’를 설립할 것이라고 보도되었다. 그의 메타 이탈은 마크 저커버그(Mark Zuckerberg) CEO와의 관계 악화와 메타의 AI 전략에 대한 이견 때문인 것으로 알려졌다. 르쿤은 메타의 라마 4(Llama 4) 모델 출시가 너무 서둘러 진행되었고, 심지어 일부 벤치마크 결과가 “조작(fudged)”되었다고 비판하며, 속도보다는 혁신이 우선시되어야 한다고 주장했다.

그의 새로운 스타트업 AMI Labs는 메타에서 개발했던 V-JEPA(Video Joint Embedding Predictive Architecture)와 같은 ‘월드 모델(world models)’ 기반의 차세대 AI 연구에 집중할 예정이다. 르쿤은 현재의 대규모 언어 모델(LLMs)이 가진 한계를 지적하며, 물리적 세계를 이해하고, 추론하며, 복잡한 행동을 계획할 수 있는 인공지능 개발의 필요성을 강조하고 있다. 그는 AMI Labs의 집행위원장(Executive Chairman)으로서 연구의 방향을 제시하고 영감을 불어넣는 역할을 할 것이라고 밝혔다.

6. 인공지능의 미래에 대한 비전: 인간 수준 지능을 꿈꾸다

얀 르쿤은 인공지능의 미래에 대해 매우 명확하고 도전적인 비전을 제시한다. 그는 현재 인공지능 분야를 지배하고 있는 대규모 언어 모델(LLMs)이 가진 근본적인 한계를 끊임없이 지적한다. 르쿤에 따르면, LLM은 텍스트를 기반으로 놀라운 생성 능력을 보여주지만, 실제 물리적 세계에 대한 이해, 지속적인 기억, 그리고 인간과 같은 추론 및 복잡한 행동 계획 능력은 부족하다는 것이다. 그는 LLM의 지능이 심지어 “집고양이보다도 훨씬 낮다”고 비유하며, 진정한 인간 수준의 지능을 달성하기 위해서는 새로운 접근 방식이 필요하다고 강조한다.

르쿤이 제시하는 대안은 바로 “월드 모델(world models)”이다. 월드 모델은 단순히 언어 데이터에서 학습하는 것을 넘어, 시각 및 공간 데이터를 통해 물리적 세계의 작동 방식을 이해하는 AI 시스템을 의미한다. 이러한 모델은 미래를 예측하고, 다양한 행동의 결과를 시뮬레이션하며, 복잡한 목표를 달성하기 위한 계획을 세울 수 있는 능력을 갖추게 될 것이라고 르쿤은 설명한다. 그는 월드 모델이 인간이 세상과 상호작용하고 학습하는 방식과 유사하게 작동하여, 훨씬 더 강력하고 유연한 지능을 구현할 수 있을 것으로 기대한다.

이러한 비전을 실현하기 위해 르쿤은 자기 지도 학습(self-supervised learning)과 인지 아키텍처(cognitive architectures)의 중요성을 역설한다. 자기 지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 대량의 데이터에서 스스로 패턴과 구조를 학습하는 방식으로, 인간이 별도의 지시 없이 세상을 관찰하며 배우는 과정과 유사하다. 인지 아키텍처는 지각, 기억, 추론, 계획 등 다양한 인지 기능을 통합적으로 수행할 수 있는 AI 시스템의 전반적인 구조를 설계하는 것을 의미한다. 르쿤은 이러한 접근 방식들이 결합될 때, AI가 물리적 세계를 깊이 이해하고 인간과 유사한 수준의 지능을 발휘할 수 있을 것이라고 전망한다.

또한 르쿤은 향후 10년이 “로봇 공학의 10년”이 될 것이라고 예측한다. 그는 로봇이 실제 세계와 상호작용하며 데이터를 수집하고 학습하는 과정을 통해, AI가 물리적 환경에 대한 더욱 풍부하고 실질적인 이해를 얻게 될 것이라고 믿는다. 이는 월드 모델의 개발과도 밀접하게 연결되며, 궁극적으로는 인간의 지능을 뛰어넘는 “초지능(superintelligence)”의 등장을 가능하게 할 것이라는 비전을 제시한다.

7. 주요 수상 및 영예: 딥러닝 대부의 발자취

얀 르쿤은 딥러닝 분야에 대한 선구적인 업적으로 수많은 권위 있는 상과 영예를 안았다. 그의 가장 대표적인 수상 경력은 다음과 같다.

  • 튜링상(Turing Award) (2018): 2018년, 르쿤은 제프리 힌튼, 요슈아 벤지오와 함께 “딥 신경망을 컴퓨팅의 핵심 구성 요소로 만든 개념적 및 공학적 혁신”을 인정받아 튜링상을 공동 수상했다. 이 상은 컴퓨터 과학 분야의 노벨상으로 불리며, 딥러닝이 인공지능 분야의 주류로 자리매김했음을 공식적으로 인정하는 계기가 되었다.
  • IEEE 신경망 개척자상(IEEE Neural Network Pioneer Award) (2014): 신경망 분야에 대한 그의 초기 혁신적인 기여를 인정받아 수상했다.
  • 아스투리아스 공주상(Princess of Asturias Award) (2022): 딥러닝 분야의 공동 개척자들과 함께 “과학 연구” 부문에서 수상했다.
  • 프랑스 레지옹 도뇌르 훈장(Legion of Honour) (Chevalier, 2023): 프랑스 정부로부터 국가에 대한 뛰어난 공헌을 인정받아 기사 작위(Chevalier)를 수여받았다.
  • 빈퓨처 그랜드 프라이즈(VinFuture Grand Prize) (2024): 요슈아 벤지오, 제프리 힌튼, 젠슨 황(Jensen Huang), 페이페이 리(Fei-Fei Li)와 함께 신경망 및 딥러닝 알고리즘에 대한 획기적인 공헌으로 그랜드 프라이즈를 공동 수상했다.
  • 퀸 엘리자베스 공학상(Queen Elizabeth Prize for Engineering) (2025): 요슈아 벤지오, 제프리 힌튼 등과 함께 딥러닝의 발전에 기여한 공로로 수상했다.

이 외에도 얀 르쿤은 미국 국립 과학원(US National Academy of Sciences), 미국 국립 공학원(National Academy of Engineering), 프랑스 과학 아카데미(Académie des Sciences)의 회원으로 선출되었으며, 멕시코의 IPN(Instituto Politécnico Nacional), 스위스의 EPFL(École Polytechnique Fédérale de Lausanne), 홍콩 과학기술대학교 등 여러 기관에서 명예 박사 학위를 수여받았다. 이러한 수상과 영예는 얀 르쿤이 인공지능 분야에서 이룬 업적이 전 세계적으로 인정받고 있음을 명확히 보여준다.

참고 문헌

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