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부분지급준비금제도 신용 창출 과정
상업은행이 대출을 할 때 은행은 새로운 요구불 예금을 창출하고 통화량은 대출 금액만큼 증가한다.
대부분의 은행 융자 수익은 통화 형태가 아니다. 은행은 일반적으로 차용인의 예금 계좌에 신용을 부여하는 대가로 약속어음을 수락하여 대출을 제공한다. 이러한 방식으로 생성된 예금을 파생 예금이라고도 하며, 상업은행의 신용 창출 과정의 일부이다. 지폐와 현재 동전 형태로 대출 수익을 발행하는 것은 내부 통제의 약점으로 간주된다.
신용 창출 과정은 통화 유출률(대중이 상업은행에 예금하기보다는 지폐를 보유하는 경향)과 안전 지급준비율(상업은행이 자발적으로 보유하는 법적 요건을 초과하는 초과 지급준비금)에도 영향을 받는다. 지급준비금 및 금고 현금 데이터는 미국 연방준비제도에서 정기적으로 발표된다. 연방준비제도는 지급준비제도를 부과하지 않지만, 지급준비금 잔액에 이자를 지급하여 경제의 일반적인 이자율 수준에 영향을 미친다.
새로운 대출을 받는 것이 통화량을 확대하는 것처럼, 은행 대출 상환은 통화량을 감소시킨다.
부분지급준비금제도 은행 시스템에서 중앙은행과 함께 작동하는 화폐는 두 가지 유형이 있다.
부분지급준비금제도 통화승수
통화승수는 주어진 고정된 본원통화량과 지급준비율에 대해 광의통화가 상업은행에 의해 창출될 수 있는 최대량을 보여주기 위해 전통적으로 사용되는 휴리스틱이다. 이 이론적 최대치는 결코 도달되지 않는데, 이는 일부 적격 지급준비금이 은행 외부에서 현금으로 보유되기 때문이다. 현대 중앙은행은 본원통화량을 고정하는 대신 일반적으로 통화 정책 목표를 달성하기 위해 목표 이자율을 설정하고 유지하는 데 중점을 두므로, 통화승수가 부과하는 이론적 상한은 실제로 신용 창출에 제한을 가하지 않는다는 것을 의미한다.
통화승수 m은 지급준비율 R의 역수이다.
미국, 캐나다, 영국과 같이 중앙은행이 지급준비제도를 부과하지 않는 국가에서는 이론적인 통화승수가 분모가 0이 되어 정의되지 않는다.
부분지급준비금제도 통화량
부분지급준비금제도를 가진 국가에서는 일반적으로 상업은행 화폐가 통화량의 대부분을 차지한다. 상업은행 화폐의 수용과 가치는 상업은행에서 중앙은행 화폐로 자유롭게 교환될 수 있다는 사실에 기반한다.
이 과정을 통한 통화량의 실제 증가는 더 낮을 수 있는데, 이는 (각 단계에서) 은행이 법정 최소 지급준비금보다 더 많은 지급준비금을 보유하기로 선택할 수 있고, 차용자가 일부 자금을 유휴 상태로 두며, 일부 대중이 현금을 보유하기로 선택할 수 있으며, 대출 과정에서 지연이나 마찰이 있을 수 있기 때문이다. 정부 규제는 또한 은행이 지급준비제도를 충족했음에도 불구하고 대출을 제공하는 것을 막음으로써 신용 창출 과정을 제한할 수 있다.
부분지급준비금제도 규제
부분지급준비금제도의 특성상 뱅크런의 가능성이 내포되어 있으므로, 전 세계적으로 이러한 문제를 해결하기 위해 중앙은행이 설립되었다.
부분지급준비금제도와 관련된 정부 통제 및 은행 규제는 일반적으로 한편으로는 어음 발행 및 예금 수령에 대한 제한적인 요구 사항을 부과하고, 다른 한편으로는 은행이 채무 불이행 시 파산 및 채권자 청구로부터 구제를 제공하거나 정부 자금으로 채권자를 보호하는 데 사용되었다. 이러한 조치에는 다음이 포함되었다.
현재 널리 퍼져 있는 지급준비제도에 대한 견해는 은행이 다음을 방지하기 위한 것이라는 것이다.
일부 관할 구역 (유럽 연합 등)에서는 중앙은행이 주간에 지급준비금을 보유할 것을 요구하지 않는다. 지급준비제도는 은행이 고유동성 자산을 충분히 보유하여 시스템이 질서 정연하게 작동하고 대중의 신뢰를 유지하도록 보장하기 위한 것이다.
다른 관할 구역 (예: 미국, 캐나다,:347:5 영국, 호주, 뉴질랜드, 스칸디나비아 국가)에서는 중앙은행이 언제든지 지급준비금을 보유할 것을 요구하지 않는다. 즉, 지급준비제도를 부과하지 않는다.
부분지급준비금제도 규제
지급준비제도 외에도 은행이 자금을 조달할 수 있는 대출 금액에 영향을 미치는 다른 필수 재무비율이 있다. 자본 요구 사항 비율은 이러한 다른 필수 비율 중에서 가장 중요한 것일 수 있다. 대출을 제한한다고 일부 경제학자들이 간주하는 의무 지급준비제도가 없을 때는 자본 요구 사항 비율이 무한한 은행 대출을 방지하는 역할을 한다.
의무를 불이행하지 않으려면 은행은 규제 및 부채에 따라 정한 최소 지급준비율을 유지해야 한다. 실제로 이는 은행이 지급준비율 목표를 설정하고 실제 비율이 목표보다 낮아질 때 대응한다는 것을 의미한다. 이러한 대응은 예를 들어 다음과 같을 수 있다.
다양한 자금 조달 옵션은 비용과 신뢰성이 다르므로 은행은 다음과 같은 저렴하고 신뢰할 수 있는 유동성 원천을 보유한다.
지급준비금과 마찬가지로 다른 유동성 원천도 목표를 가지고 관리된다.
부분지급준비금제도 규제
은행이 신뢰성 있고 경제적으로 자금을 차입할 수 있는 능력은 매우 중요하며, 이는 은행의 신용도에 대한 신뢰가 유동성에 중요한 이유이다. 즉, 은행은 운영을 계속하기 위해 적절한 자본화를 유지하고 위험 노출을 효과적으로 통제해야 한다. 채권자들이 은행의 자산이 부채보다 가치가 더 크다는 것을 의심한다면, 요구불 채권자들은 다른 예금자들이 남은 지급준비금에 접근하기 전에 즉시 지급을 요구할 유인이 생겨 뱅크런이 발생한다.
유동성에 대한 현대적인 은행 관리 방법은 은행의 모든 자산과 부채의 만기 분석 (대차대조표 외 노출도 포함될 수 있음)에 기반한다. 자산과 부채는 '요구불', '1개월 미만', '2-3개월' 등 잔여 계약 만기 버킷으로 분류된다. 이러한 잔여 계약 만기는 차용자의 재융자로 인한 조기 대출 상환 및 정기 예금의 예상 갱신과 같은 예상되는 상대방 행동을 고려하여 조정될 수 있으며, 이를 통해 예상 현금 흐름을 제공한다. 이 분석은 향후 대규모 순 현금 유출을 강조하고 은행이 발생하기 전에 대응할 수 있도록 한다. 은행별 위기와 같은 스트레스 시나리오를 포함한 시나리오 분석도 수행될 수 있다.
부분지급준비금제도 은행의 재무상태표 및 재무비율에 대한 가상의 예
부분지급준비제도의 예와 "지급준비율" 계산은 아래 재무상태표에 나와 있다.
이 예에서 은행이 보유한 현금 지급준비금은 NZ$3,010m (현금 NZ$201m + 중앙은행 예금 NZ$2,809m)이고, 은행의 요구불 예금 (부채)은 NZ$25,482m이므로 현금 지급준비율은 11.81%이다.
부분지급준비금제도 은행을 분석하는 데 사용되는 주요 재무비율은 현금 지급준비율로, 현금 지급준비금을 요구불 예금으로 나눈 비율이다. 그러나 은행의 유동성, 재무 건전성, 수익성 등을 분석하는 데 다른 중요한 재무비율도 사용된다.
예를 들어, 위 ANZ 내셔널 은행 유한회사 재무상태표는 다음 재무비율을 제공한다.
지급준비율을 계산하기 위한 "지급준비금"이라는 용어가 어떻게 정의되는지가 중요한데, 정의에 따라 결과가 달라지기 때문이다. 다른 중요한 재무비율은 은행 재무제표의 다른 부분에 있는 공시 분석이 필요할 수 있다. 특히 유동성 위험의 경우, 은행의 자산과 부채의 만기 분석과 은행이 유동성을 관리하는 방법을 설명하는 주석에 공시가 통합되어 있다.
부분지급준비금제도 논평
1935년에 경제학자 어빙 피셔는 은행이 요구불 예금으로 대출하지 않고 정기예금으로만 대출하는 전액지급준비제도를 제안했다. 이는 대공황의 디플레이션을 되돌리기 위한 방법으로 제안되었는데, 중앙은행 (미국 연방준비제도)이 통화량을 더욱 직접적으로 통제할 수 있게 할 것이기 때문이었다.
오스트리아 학파 경제학자 헤수스 우에르타 데소토와 머리 로스바드는 부분지급준비제도를 강하게 비판하며 불법화하고 범죄화해야 한다고 주장했다. 그들에 따르면, 화폐 창조는 오스트리아 경기변동 이론에 기반하여 거시경제적 불안정을 야기할 뿐만 아니라, 횡령 또는 재정 사기의 한 형태이며, 전 세계의 부패한 정부에 대한 강력하고 부유한 은행가들의 영향력 때문에 합법화되었을 뿐이라는 것이다. 미국 정치인 론 폴도 오스트리아 학파의 주장을 바탕으로 부분지급준비제도를 비판했다.
영국의 전 금융 규제 기관장인 아데어 터너는 은행이 "대출자에게 대출을 연장하고 동시에 대출자의 화폐 계좌에 신용을 부여함으로써 무에서 유를 창조 – 하며 신용과 화폐를 창조한다"고 말했다.
에클스 빌딩
마리너 S. 에클스 연방준비제도 이사회 빌딩(영어: Marriner S. Eccles Federal Reserve Board Building)은 미국 연방준비제도의 이사회의 주요 사무실이 있는 곳이다. 이 빌딩은 20번가와 컨스티튜션 애비뉴의 교차점에 위치해 있으며 워싱턴 D.C.에 있다. 스트립트 클래시시즘 양식으로 폴 필리프 크레가 설계했으며 1937년에 완공되었다. 프랭클린 D. 루스벨트 대통령이 1937년 10월 20일에 이 건물을 헌정했다.
이 건물은 1982년 10월 15일 의회법에 의해 프랭클린 D. 루스벨트 대통령이 집권하던 시절의 연방준비제도 이사회 의장이었던 마리너 S. 에클스(1890~1977)의 이름을 따서 명명되었다. 이전에는 연방준비제도 빌딩으로 알려져 있었다.
에클스 빌딩 건축 공모전
1913년부터 1937년까지 연방준비제도 이사회는 워싱턴 D.C. 펜실베이니아 애비뉴에 있는 미국 재무부 청사에서 회의를 가졌고, 직원들은 도시 전체에 흩어진 세 곳에서 근무했다.
연방준비제도 시스템의 통제를 중앙집권화하고 이사회에 권한을 부여한 1935년 은행법에 따라 이사회는 성장하는 직원을 새로운 건물에 통합하기로 결정했으며, 이 건물은 컨스티튜션 애비뉴에 위치하고 초청 공모를 통해 선정된 건축가에 의해 설계될 예정이었다.
공모전을 감독한 주요 관리들은 미국 미술 위원회 위원장인 찰스 무어와 1914년부터 이사회 멤버였던 아돌프 C. 밀러였다. 밀러는 경쟁하는 건축가들이 이사회의 우려를 이해하도록 돕기 위해 성명서를 작성하여, 기둥, 페디먼트, 그리고 상징적인 장식을 아낌없이 사용하는 전통적인 공공 건축 양식은 가장 중요한 고려 사항이 아닐 것이라고 설명했다.
에클스 빌딩 건축 공모전
건물의 특성을 정부 기관으로 묘사할 때, 기념비적인 특성을 강조할 의도는 없다. 순수하게 장식적이거나 기념비적인 특징을 강조하기보다는 개념의 품격, 비율, 스케일 및 선의 순수성을 통해 미적 매력을 발산하는 것이 바람직하다고 생각된다. 이러한 이유로 기둥, 페디먼트 및 기타 형태의 사용은 완전히 생략될 수 있으며 위에서 설명한 건물 특성에 국한되어야 한다.
존 러셀 포프와 제임스 갬블 로저스와 같은 건축가들로부터 제안이 접수되었다. 궁극적으로 공모전의 우승자는 폴 필리프 크레의 간소화된 고전주의 디자인이었다.
에클스 빌딩 건축가와 디자인
크레는 리옹과 파리의 에콜 데 보자르에서 교육을 받은 귀화한 미국 시민이었다. 크레는 1903년에 펜실베이니아 대학교에 건축학과를 설립하기 위해 미국으로 초청되었고, 1907년에 자신의 사무실을 설립했다.
그의 첫 주요 의뢰는 워싱턴 D.C.에 있는 범미 연합 빌딩 (1908)이었다. 알베르트 켈시와 함께 설계된 이 건물은 고전적인 파사드, 풍부한 장식, 그리고 조직의 목표에 대한 우의적인 언급을 특징으로 하는 전형적인 보자르 양식의 건물이었다. 이는 디트로이트, 하트퍼드, 필라델피아, 인디애나폴리스 및 워싱턴 D.C.와 같은 도시에서 전쟁 기념관, 시민 건물, 법원 및 박물관에 대한 많은 다른 의뢰로 이어졌다.
1935년까지 모더니즘의 영향으로 크레의 양식은 폴거 셰익스피어 도서관 (1929–32)과 같은 건물의 강제된 고전주의로 발전했다. 그러나 보자르 전통에 충실하게 그는 기술적 및 미학적 세부 사항을 포함하여 건물 프로젝트의 모든 측면을 감독했다. 그의 회사는 300개 이상의 자유 스케치, 측정된 평면도, 대지 평면도, 입면 연구 및 투시도를 제작했으며, 각 스케치는 필요한 경우 정면, 측면, 상단 보기 및 단면 세부 사항을 포함할 수 있었다.
에클스 빌딩 건축가와 디자인
H자 모양의 4층 건물은 외관이 밀퍼드 핑크 화강암으로 되어 있으며, 건물 중앙 양쪽에 동쪽과 서쪽 안뜰이 있다. 내부는 이중 계단과 독수리 윤곽이 새겨진 채광창이 있는 2층 아트리움이 있다. 아트리움 바닥은 대리석이고 벽은 트래버틴 대리석이다. 가장 큰 회의 공간은 2층 이사회실이다.
건물 공사는 1935년에 시작되어 1937년에 완공되었다. 이 건물의 실용적인 고전주의는 대공황 시대와 전시 워싱턴의 정신을 담고 있었다. 이 도시는 웅장함을 유지하려고 노력했지만 필수적이지 않은 것에는 여유가 없었다.
에클스 빌딩 장식 및 가구
크레는 건물의 장식과 가구를 완성하기 위해 전국적으로 인정받는 예술가들을 고용했다. 시드니 워는 건물의 유일한 3차원 조각품으로, 피치릴리 형제가 조각한 전면 파사드의 독수리를 디자인했고, 존 그레고리는 C 스트리트 입구 외부에 부조를 조각했다. 필라델피아 출신의 유명한 단철 공예가인 새뮤얼 옐린은 건물 전체에 수많은 난간, 문 및 고정 장치를 디자인하고 제작했다. 밀퍼드 핑크 화강암이 건축 자재로 사용되었다.
벽화 예술가 에즈라 윈터는 이사회실을 위해 거대한 미국 지도를 그렸고, 조각가 허버트 애덤스는 메인 로비의 벽감에 배치될 우드로 윌슨 대통령과 카터 글래스 상원의원을 위한 기념물을 만들었다. 가구는 뉴욕의 W. & J. 슬론이 제작했으며, 건축가가 최종 책임을 맡았다.
이 건물은 2022년 9월 현재 내부 및 외부 보수 공사를 진행 중이며, 2021년 9월에 국립 수도 계획 위원회(National Capital Planning Commission)의 승인을 받았다.
에클스 빌딩 별관 건물
2018년 FRB는 옛 미국 공중보건서비스 건물(USPHS는 현재 휴버트 H. 험프리 빌딩에 본부를 두고 있음)을 인수했으며, 현재 보수 공사 중이며 연방준비제도 이사회 동관으로 불릴 예정이다.
C 스트리트 북쪽에는 1971년부터 1974년까지 지어진 윌리엄 맥체스니 마틴 주니어 빌딩이 있지만, 에클스 빌딩이 완공되고 미래의 필요를 위해 부지를 확보할 때 계획되었다. 이 건물은 1951년부터 1970년까지 연준 의장이었던 윌리엄 맥체스니 마틴의 이름을 따서 헌정되었다.
Generative Pretrained Recommender
GPR(Generative Pretrained Recommender)은 애딥(Addeep)의 WEB 3.0 기반의 혁신적 프로토콜 비즈니스를 완성하기 위한 핵심 기술이다. 기존 LLM 기반 전이학습을 통해 독자적인 LMM(Large Mind-mining Model)을 개발하고, 이를 중심으로 ACNN(시각 데이터 특화 CNN), RNN 기반 시계열 분석, ACT(자동 콘텐츠 융합) 엔진을 통합한 차세대 Addeep-GPR-1 증강 AI 아키텍처(이하 “GPR Recommender”)를 구현한다.
Generative Pretrained Recommender GPR 개요
기본 AI 모델에서 진일보한 애딥의 AI 기술요소 및 서비스 기반을 통칭하여 애딥 증강 AI(Augmented AI) 라 정의한다. 이는 완전히 새로운 것을 창조하기보다는 기존 요소들을 지능적으로 융합하여 더 나은 가치를 만드는 '증강(Augmentation)'에 초점을 맞춘 접근법이다.
GPR(Generative Pre-trained Recommender)은 기존 AI 모델과 달리 사용자의 명시적 입력 없이 다차원 개인화 데이터를 기반으로 사용자 마인드셋을 자동 추론하여 개인화 콘텐츠를 생성하는 비대화형 완전 자동 생성형 AI를 구현한다.
Generative Pretrained Recommender 증강 AI(Augmented AI) 패러다임
애딥의 기술적 접근은 완전히 새로운 것을 창조하기보다는 기존 요소들을 지능적으로 융합하여 더 나은 가치를 만드는 '증강(Augmentation)'에 초점을 맞춘다.
Generative Pretrained Recommender 기술 아키텍처 개요
Step 1: 사용자 활동 발생 (클릭, 시청, 검색, 소셜 상호작용)
Step 2: 이벤트 스트림 수집 (활동 패턴, 소통 지수, 콘텐츠 이벤트)
Step 3: UMM 읽기 (이전 마인드셋 컨텍스트 로드)
Step 4: LMM 추론 (이벤트 + UMM → Intent/Affect/Interest 추론)
Step 5: UMM 업데이트 (추론된 마인드셋으로 그래프 갱신)
Step 6: Condition Pack 생성 (UMM 기반 ACT 입력 생성)
Step 7: ACT 콘텐츠 융합 (개인화 콘텐츠 자동 생성)
Step 8: 콘텐츠 전달 → 사용자 반응 피드백 → Step 1 순환
순환 구조를 활용하여 UMM을 업데이트 하고, 다음 추론에 재사용하여 효율성을 높인다.
데이터셋 처리과정
핵심 특징:
입력 소스:
LMM 6단계 처리 과정
Stage 1: 임베딩 네트워크 (Embedding Network)
- 각 입력을 통일된 벡터 공간으로 변환한다.
Generative Pretrained Recommender 기술 아키텍처 개요
Stage 2: 공유 잠재 공간 (Shared Latent Space)
- 멀티모달 데이터를 동일한 잠재 공간에 투영한다.
Stage 3: 멀티모달 트랜스포머 (Multimodal Transformer)
Stage 4: 마인드셋 추론 (Mindset Inference)
- Intent Prediction: 사용자의 의도 추론 (스트레스 해소, 정보 탐색 등)
- Affect Prediction: 정서 상태 추론 (피곤함, 들뜸, 우울함 등)
- Interest Prediction: 관심사 추론 (액션, 로맨스, 다큐 등)
Stage 5: 강화학습 보정 (Reinforcement Learning)
- 단기(클릭) + 중기(공유) + 장기(재방문) 보상 계산
Stage 6: 행동 예측 (Behavior Prediction)
- Next Action: 다음 행동 예측 (클릭, 시청, 이탈 등)
- Preference Score: 콘텐츠별 선호도 점수 계산
Generative Pretrained Recommender 기술 아키텍처 개요
출력 데이터:
입력 데이터는 시각 데이터 (Visual Data)로 활용한다
Convolution Layers:
Feature Extraction:
Zeroshot Learning:
시각 정보를 LMM이 이해 가능한 벡터로 변환하여 마인드셋 추론에 활용한다. 동시에 ACT가 콘텐츠를 융합·재생성하는 데 필요한 시각적 재료 제공한다. Zeroshot 능력으로 새로운 유형의 콘텐츠도 즉시 처리 가능하다.
1. 메모리 저장소 (Storage):
2. 컨텍스트 제공자 (Context Provider):
3. 조건팩 생성자 (Condition Generator):
6가지 노드 타입
4가지 엣지 타입
S_session (세션 단기):
S_short (단기 메모리):
S_long (장기 메모리):
Hot Path (Redis):
Warm Path (RocksDB):
Cold Path (Neo4j):
데이터 이동 메커니즘:
콤산 리
콤산 리(영어: Komsan Lee, 태국어: คมสันต์ ลี, 1991년 1월 1일~)는 태국의 기업가이자 유니콘 기업을 달성한 물류 스타트업 플래시 익스프레스(Flash Express)를 포함하는 플래시 그룹(Flash Group)의 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)이다. 2021년 6월 플래시 그룹은 1억 5천만 달러를 추가로 조달하며 기업가치 10억 달러를 넘겨 태국 최초의 유니콘 스타트업이 되었다. 그는 중국계 태국인 가정에서 태어나 북부 치앙라이 주 도이와위 마을에서 성장했으며, 대학 재학 중 소규모 무역으로 창업을 시작해 전자상거래 물류 시장에 진입했다. 2025년에는 그의 창업 여정을 일부 모티프로 한 넷플릭스 한정 시리즈 《Mad Unicorn》이 공개되었다.
콤산 리 생애
콤산 리는 1991년 1월 1일 태국 치앙라이 주 도이와위(Doi Wawee)에서 태어났다. 태국 북부 산간 지역에서 자랐으며 가정형편이 넉넉하지 않은 환경에서 부모의 장사를 도우며 상업에 관심을 키웠다. 람팡 라자밧 대학교(Lampang Rajabhat University)에서 국제경영학을 전공했고, 재학 중 중국과 태국을 오가며 학생 대상 소규모 수입·판매 사업을 운영했다.
콤산 리 기업가 활동
리와 플래시 그룹은 전자상거래 특화 도어 투 도어 택배, 주말 포함 365일 운영, 간편 요금체계 등으로 초기 시장 점유율을 빠르게 확보하였다. 플래시는 진입 초기에 25바트의 전국 단일 시작요금을 제시해 기존 사업자의 60바트 수준 요금을 압박했으며, 이커머스 판매자 친화적 픽업 중심 운영과 COD·모바일앱 연동 등 전 과정 디지털화를 통해 물동량을 확대했다. 플래시 그룹의 사업 포트폴리오는 택배(Flash Express), 풀필먼트(Flash Fulfillment), 금융 서비스(Flash Pay·Flash Money)로 확장되었다.
콤산 리 사업 전략과 경영 철학
리의 전략은 침투 가격·고객 접점 확대·기술 기반 효율화로 요약된다. 25바트 요금과 간소화된 요율표로 고객의 예측 가능성을 높였고, AI 기반 경로 최적화와 자동화 설비 투자로 단위당 비용을 낮췄다. 리는 “산업 선택”과 “팀 구성”을 핵심 성공 요인으로 강조하며, 손수 현장을 챙기는 리더십을 표방한다.
콤산 리 사회공헌 및 대외 활동
플래시 그룹은 교통안전 교육·교재 보급 등 CSR 프로젝트를 운영해 왔으며(예: “Flash Safety Bag, Safety Zone”), 교육 지원 프로그램(Flash Education)도 전개했다. 2025년에는 SCGJWD·Fuze Post 등과 전략 제휴를 통해 저온물류 등에서 협력 체계를 확대했다.
콤산 리 대중문화에서
2025년 공개된 넷플릭스 한정 시리즈 《Mad Unicorn》은 태국 최초의 유니콘 택배 스타트업을 소재로 하여, 실제 인물과 사건에서 일부 영감을 받아 극화한 작품이다.
콤산 리 평가와 영향
플래시 그룹의 유니콘 달성은 태국 스타트업 생태계의 이정표로 거론되며, 이후 Ascend Money, LINE MAN Wongnai 등의 유니콘 등장으로 이어지는 신호탄으로 평가된다. 한편, 태국 특송(CEP) 시장의 가격경쟁 심화와 수익성 압박에 대한 우려도 제기되었다.
한정현 (기업인)
한정현(영어: Junghyun Hahn)은 대한민국의 제약 경영자이다. 한국베링거인겔하임에서 사업개발 및 라이선싱(BD&L) 전무로 재직하며, 한국과 일본에서 발굴된 초기 신약 자산(early assets)을 베링거인겔하임 글로벌 사업개발 체계로 연결하는 역할을 담당한다. 2024년 9월 한국법인에 BD&L 조직이 신설된 뒤 합류했으며, 2025년에는 ‘바이오코리아 2025’에서 오픈이노베이션 전략을 소개하고 국내외 파트너와의 협업 확대 기조를 밝혔다. 같은 해 10월에는 에임드바이오와의 항체-약물 접합체(ADC) 기술이전 계약(최대 9억 9,100만 달러) 체결과 관련해 국내 협력 조율 창구를 맡아 파트너링 구조와 임상 계획을 설명했다.
한정현 (기업인) 생애와 활동 개요
한국 제약·바이오 생태계의 혁신 자산을 글로벌 개발 체계로 연계하는 사업개발 전문가로, 한국베링거인겔하임의 BD&L 부문을 이끈다. 한국 내에서 다국적 제약사의 별도 BD&L 조직을 가동하며, 초기 단계 자산 중심의 라이선싱 검토와 공동개발 구조를 병행하는 접근을 강조한다.
한정현 (기업인) 파트너링 철학 및 전략
한정현은 전임상 단계의 ‘얼리 에셋’을 중점 검토하며, 기술도입에서 사람 대상 개념증명(PoC)을 필수 요건으로 보지 않는 기조를 밝혔다. 또한 한국의 역동성과 창업 생태계를 근거로 현지 BD&L 조직을 신설해 본사와의 연결성을 높였다고 설명했다. 2025년에는 항체-약물 접합체(ADC)와 단백질 분해 표적(Translated: TPD) 계열 등 차세대 항암 모달리티 자산을 폭넓게 탐색했다. ‘퍼스트 인 클래스(first-in-class)’ 기술을 한국에서 발굴해 전략적 제휴로 연결한다는 방향을 제시했다.
한정현 (기업인) 주요 프로젝트
에임드바이오–베링거인겔하임 ADC 기술이전 (2025)
2025년 10월, 베링거인겔하임과 에임드바이오가 최대 9억 9,100만 달러 규모의 ADC 글로벌 라이선스 계약을 체결했다. 총액에는 계약금과 개발·허가·상업화 단계별 마일스톤이 포함되며, 매출 기반 로열티가 별도 규정되었다. 해당 후보는 광범위 종양에서 선택적으로 발현되는 표적을 겨냥하며, 엑사테칸 유도체를 페이로드로 적용한 ADC다. 2026년 사람 대상 1상(First-in-Human) 진입이 예상된다. 이 파트너십은 초기 1상에서 국내 파트너가 스폰서로 참여하는 공동개발 형태를 포함하여, 한국 바이오텍의 글로벌 임상 역량 축적을 목표로 하는 구조가 병행되었다.
한정현 (기업인) 대외 활동
2025년 5월 ‘바이오코리아 2025’에서 오픈이노베이션 전략과 협업 플랫폼을 소개하고, 국내 제약·바이오 기업 및 유관기관과의 파트너링 소통을 진행했다. 같은 해 7월에는 한국 내 ‘퍼스트 인 클래스’ 기술 탐색 의지를 대외적으로 밝혔다.
한정현 (기업인) 평가
업계에서는 한국–본사 간 오픈이노베이션 ‘브릿지’로서 한정현의 역할을 주목하며, 별도 BD&L 조직을 통한 의사결정 속도와 현지 파트너와의 민첩한 데이터 교환 체계를 특징으로 평가한다.
주치하오
주치하오(영어: Qihao Zhu, 중국어 간체자: 朱琪豪)는 중화인민공화국의 컴퓨터 과학자이자 인공지능 연구원이다. 베이징 대학교에서 컴퓨터과학 박사학위를 받았고(지도교수: Yingfei Xiong, Lu Zhang), 프로그램 수리·코드 생성·코드 검색 등 소프트웨어 공학과 대형 언어 모델(LLM)의 접점에서 연구를 수행했다. DeepSeek‑AI 소속 연구원으로서 코드 특화 LLM 시리즈인 DeepSeek‑Coder(2024)와 Mixture‑of‑Experts 구조의 DeepSeek‑Coder‑V2(2024), 수학 정리 증명 모델인 DeepSeek‑Prover‑V2(2025) 개발에 공저자로 참여했다.
주치하오 생애와 학력
주치하오는 베이징 대학교에서 컴퓨터과학 박사과정을 밟았으며, 2024년에 박사학위를 취득했다. 지도교수는 Yingfei Xiong와 Lu Zhang이었다. 박사과정 동안 코드 생성과 자동 프로그램 수리, 코드 검색을 주제로 AAAI, ESEC/FSE, ASE, IJCAI, ICSE 등 주요 국제 학회에 논문을 게재했다.
주치하오 연구 및 학문적 관점
주치하오는 “전체 코드를 다시 생성하기보다 필요한 수정만을 명시적으로 제안하는” 편집 중심 수리 패러다임(Recoder)과, “언어 체계의 타입 규칙을 신경망이 학습하도록 돕는” 타입 인식 수리(Tare)를 통해 프로그램 수리의 신뢰성과 일반화를 강화했다. 코드 생성 분야에서는 문법 규칙과 추상 구문 트리(AST)를 직접 반영하는 구조 설계를 통해 장기 의존성과 구조 표현 문제를 해결하려 했다. 대형 언어 모델 측면에서는 코드·수학 데이터의 비중을 높이고 장문맥을 지원하는 MoE 설계를 공동 개발하여, 도메인 특화 성능을 종합적으로 끌어올렸다. 또한 형식 추론 라인에서는 비형식적 사고 과정과 형식 증명을 연계하는 학습 절차를 도입했다.
주치하오 논문
주치하오 외 (2024). 〈DeepSeek‑Coder‑V2: 폐쇄형 모델의 장벽을 넘는 코드 지능〉(DeepSeek‑Coder‑V2: Breaking the Barrier of Closed‑Source Models in Code Intelligence). arXiv. doi:10.48550/arXiv.2406.11931.
코드와 수학 데이터의 비율을 높여 Mixture‑of‑Experts 구조의 코드 특화 LLM을 제시한다. 338개 프로그래밍 언어와 128K 문맥 길이를 지원하도록 설계한다. 인스트럭션·강화학습 정렬을 통해 코드 생성·수정·이해 성능을 높인다. 여러 공개 벤치마크에서 동시대 폐쇄형 모델에 근접하거나 우수한 결과를 보인다. 코드·수학 영역에서 장문맥 처리의 이점을 구체적으로 검증한다.
궈다야; 주치하오 외 (2024). 〈DeepSeek‑Coder: 대형 언어 모델과 프로그래밍의 접점〉(DeepSeek‑Coder: When the Large Language Model Meets Programming—The Rise of Code Intelligence). arXiv. doi:10.48550/arXiv.2401.14196.
주치하오 논문
1.3B–33B 규모의 코드 특화 LLM 시리즈와 학습 말뭉치 구성 방식을 제시한다. 채움형 과제와 16K 컨텍스트 창으로 코드 생성을 정밀화한다. HumanEval 등 표준 벤치마크에서 동시대 공개 모델 대비 우위를 보인다. 상용 활용을 고려한 관대한 라이선스를 채택한다. 코드 인텔리전스 연구 재현성을 높인다.
Z.Z. Ren; Zhihong Shao; Junxiao Song; Huajian Xin; Haocheng Wang; Wanjia Zhao; Liyue Zhang; Zhe Fu; Qihao Zhu 외 (2025). 〈DeepSeek‑Prover‑V2: 부분목표 분해 강화학습으로 고도화한 형식 추론〉(DeepSeek‑Prover‑V2: Advancing Formal Mathematical Reasoning via Reinforcement Learning for Subgoal Decomposition). arXiv. doi:10.48550/arXiv.2504.21801.
주치하오 논문
Lean 4 환경의 정리 증명에 맞춘 오픈소스 LLM을 제시한다. 비형식적 사고 과정과 형식 증명을 연결하는 학습 절차를 도입한다. 부분목표 분해와 강화학습으로 복잡한 증명 절차를 단계화한다. MiniF2F, PutnamBench 등에서 최신 성능을 달성한다. 형식·비형식 추론 간의 성능 격차 축소 가능성을 보인다.
수정 가능한 편집 단위를 직접 생성하는 디코더를 도입한다. 문법 제약을 provider/decider 구조로 강제한다. 데이터셋 다수에서 기존 기법 대비 수리 수를 크게 늘린다. 프로젝트 특화 식별자 생성을 위해 플레이스홀더를 사용한다. 재현 가능한 실험과 공개 패치를 제공한다.
타입 규칙을 학습하도록 유도하는 표현 설계로 수리의 정합성을 높인다. 코드의 타입 제약을 신경망이 직접 활용하게 한다. 기존 수리 모델 대비 정답 패치 수를 유의미하게 향상한다. 다양한 데이터셋과 결함 유형에서 일반화 성능을 보인다. 구현과 데이터셋을 공개해 재현성을 보장한다.
주치하오 논문
자연어‑코드 간 식별자 겹침 정보를 특성으로 사용한다. 문자 단위 임베딩과 겹침 행렬로 유사도를 계산한다. 두 개의 공개 데이터셋에서 최신 성능을 보인다. 모델 구성 요소별 성능 기여를 분해 분석한다. 코드 재사용 효율을 높이는 검색 방식을 제시한다.
쑨쩌위; 주치하오 외 (2019). 〈코드 생성을 위한 문법 기반 구조적 CNN 디코더〉(A Grammar‑Based Structural CNN Decoder for Code Generation). Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 33 (1). doi:10.1609/aaai.v33i01.33017055.
코드 생성을 문법 규칙 예측 문제로 재구성한다. 트리 기반 합성곱과 주의집중 풀링으로 구조 정보를 보존한다. 장기 의존성이 큰 코드 시퀀스에서 RNN의 한계를 보완한다. 표준 벤치마크에서 선행 연구 대비 성능을 높인다. 구성 요소 제거 실험으로 기여를 검증한다.
주치하오 논문
쑨쩌위; 주치하오 외 (2020). 〈TreeGen: 트리 기반 트랜스포머 코드 생성기〉(TreeGen: A Tree‑Based Transformer Architecture for Code Generation). Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 34 (5). doi:10.1609/aaai.v34i05.6430.
트리 구조 인코더와 트랜스포머 주의 메커니즘을 결합한다. 장거리 의존성과 문법 제약을 동시에 반영한다. 파이썬·자연어 의미분석 벤치마크에서 정확도를 개선한다. 구성 요소별 성능 기여를 분해해 설명한다. 코드 생성의 구조적 표현 중요성을 확인한다.
주치하오 평가
DeepSeek‑Coder‑V2는 코드·수학 작업에서 장문맥·다언어 지원을 통해 동시대 공개 모델 대비 우수한 성능을 보였고, 일부 지표에서 폐쇄형 모델과 유사한 수준에 도달했다는 평가가 기술 보고서에 제시되었다. DeepSeek‑Prover‑V2는 부분목표 분해 기반 강화학습 절차로 Lean 4 정리 증명에서 최신 성능을 보고했다.
유로파 유니버설리스 5
유로파 유니버설리스 5(Europa Universalis Ⅴ)는 패러독스 틴토에서 개발해 패러독스 인터랙티브에서 유통한 2025년 출시된 대전략 게임이다. 유로파 유니버설리스 5는 지난 2013년 출시된 유로파 유니버설리스 4의 공식 속편이다. 2025년 5월 8일 개발 사실이 공개되었으며, 2025년 11월 4일 정식 출시한다.
유로파 유니버설리스 5 플레이
유로파 유니버설리스 5에서는 1337년 4월 1일부터 1836년 12월 31일까지의 전 세계 국가 중 1개 국가를 선정해 탐험·상업·군사 등의 역량을 발전시켜 세계제일의 국가를 건설하는 것이 게임의 목표이다. 유로파 유니버설리스 4까지와 달리 게임 플레이의 대부분은 자동화되어 플레이어가 무역이나 군사와 같은 특정 메커니즘에 집중하는 동시에 다른 편에 대한 통제권을  인공지능에게 부여할 수 있다.
유로파 유니버설리스 4까지와 달리 이번에는 게임 단위가 1시간 단위로 변경되었고, 전쟁을 시작하려면 전쟁 명분을 형성해야 한다. 경제 체제에서도 군사력 육성이나 연구 등에 특정한 재화를 사용해야 하는 특성이 도입되어 전략적인 플레이가 필요해졌다.
유로파 유니버설리스 5 개발
유로파 유니버설리스 5의 개발은 전적으로 패러독스 틴토에서 담당했다. 이들은 '카이사르 프로젝트'라는 이름으로 개발을 기획했으며, 2020년부터 개발 프로젝트에 착수했다. 2024년 초 이들은 게임 경제 관리·신성 로마 제국의 지도와 묘사·외교적 특징을 중심으로 한 메커니즘 등을 담은 개발 초안을 공개했으며, 2025년 1월 10일 주요 국가를 다룬 콘텐츠 추가 초안을 공개했다. 이렇게 2025년 5월 8일 개발 사실이 최종 확인되었고 출시 계획이 공개되었다.
제작사는 개발 사실과 함께 2026년에 출시될 첫 번째 다운로드 가능한 콘텐츠 팩도 발표했다.
지라윳 스룹시리소파
지라윳 "톱" 스룹시리소파(영어: Jirayut (Topp) Srupsrisopa, 태국어: จิรายุส ทรัพย์ศรีโสภา, 1990년 2월 8일~)는 태국의 디지털자산 기업가이자 비트쿱 캐피털 그룹 홀딩스(Bitkub Capital Group Holdings)의 창업자 겸 그룹 CEO이다. 그는 2018년 비트쿱 온라인(Bitkub Online Co., Ltd.)을 통해 암호화폐 거래소 비트쿱 익스체인지를 출범시켰으며, 해당 법인은 태국 재무부 인가와 증권거래위원회(SEC) 감독을 받는 디지털자산 사업자로 운영된다. 2021년 11월 시암상업은행 지주(SCBX)의 비트쿱 온라인 51% 지분 인수 계획이 발표되었으나, 2022년 8월 규제 현안으로 거래가 철회되었다. 2024년 4월 그는 2025년 태국 증권거래소(SET) 상장을 목표로 재무자문 선임 절차를 진행 중이라고 밝혔다. 2022년에는 랑싯 대학교로부터 디지털경제 분야 명예박사 학위를 받았다.
지라윳 스룹시리소파 생애와 교육
지라윳은 방콕에서 태어나 성장했으며, 중등 교육 시기 뉴질랜드로 유학하였다. 학부 과정은 맨체스터 대학교에서 경제학을 전공해 학사(B.EconSc)를 취득했고, 이후 옥스퍼드 대학교 세인트 크로스 칼리지에서 경제학 석사(MPhil)를 마쳤다. 생년월일은 1990년 2월 8일이다. 2025년 세계경제포럼(WEF) 자산 토큰화 보고서 워킹그룹에 참여했다.
지라윳 스룹시리소파 경영 및 리더십
지라윳은 블록체인·암호화폐 기술을 국가 디지털 인프라의 일부로 보는 관점을 일관되게 제시한다. 그는 “웹3 경제를 위한 태국의 디지털 인프라 구축”을 그룹 비전으로 제시하며, 규제 당국과의 협업과 제도권 편입을 경영 핵심으로 삼는다. 2025년 세계경제포럼(WEF) 자산 토큰화 보고서의 워킹그룹 멤버로 참여해 자본시장 토큰화 논의를 뒷받침하였다.
곽달아
곽달아(중국어 간체자: 郭达雅, 영어: Daya Guo)는 중국의 컴퓨터 과학자이자 인공지능 연구자이다. 대규모 언어 모델(LLM)의 자연어 처리·코드 인텔리전스·수리·형식추론을 연구하며, 2023년부터 딥시크(DeepSeek)에서 연구원으로 활동한다. 그는 〈GraphCodeBERT〉와 〈CodeXGLUE〉를 비롯해 〈DeepSeek-Coder〉(2024), 〈DeepSeek‑V2/V3〉(2024), 〈DeepSeek‑R1〉(2025) 등에 공동 저자로 참여하였다. 2025년 9월에는 R1 연구가 《네이처》에 게재되었다.
곽달아 생애와 교육
광둥성 주하이 제1중학교를 졸업한 뒤, 2014년 중산대학교에서 컴퓨터공학 학사 과정을 시작하여 2018년에 졸업했다. 2018년부터 2023년까지 중산대학교와 마이크로소프트 리서치 아시아(MSRA) 공동 박사과정에서 인젠(印鉴) 교수와 저우밍(周明)의 지도를 받아 연구를 수행했다. 박사과정 중 2020년 5월부터 2023년 5월까지 MSRA 자연어처리 그룹에서 연구 인턴으로 활동했다.
곽달아 연구 분야와 관점
곽달아의 연구는 대규모 언어 모델의 추론 능력과 코드 이해·생성을 결합하는 데 초점을 둔다. 장기적으로는 인간–컴퓨터 상호작용을 혁신할 범용 인공지능(AGI)의 구현을 목표로 제시한다. 코드语法(구조)와 데이터 흐름 등 프로그램 의미 구조를 학습에 도입하는 방법론과, 추론 태스크에서 강화학습(RL)을 통한 성능 유도(예: GRPO 프레임워크) 및 검증 기반 보상 설계를 활용하는 접근을 연구에 적용하였다. 또한 수학·형식추론 데이터의 대규모 구축과 Lean 4 정리 증명 모델 개발에 참여하였다.
곽달아 주요 업적
GraphCodeBERT
소스코드의 토큰열뿐 아니라 데이터 흐름(data flow) 같은 의미 구조를 사전학습에 도입하여 코드 표현 학습의 정확도를 높였다. 이 모델은 코드 검색·복제 탐지·코드 번역·정정 등 다양한 다운스트림 과제에서 기존 대비 성능을 개선하였다.
CodeXGLUE
코드 이해·생성의 표준 벤치마크를 구성하여 다양한 과제와 지표를 통일된 틀에서 평가할 수 있게 하였다.
DeepSeek‑Coder
1.3B–33B 규모의 코드 특화 LLM을 2조 토큰으로 학습하고, 16K 윈도와 빈칸 채우기(FIM) 목적을 도입해 프로젝트 수준 코드 완성·인필링을 지원하였다.
DeepSeek‑V2/V3
MLA(다중헤드 잠재 어텐션)와 MoE 아키텍처를 통해 훈련·추론 효율을 높이면서도 경쟁력 있는 성능을 달성하였다.
DeepSeek‑R1
대규모 강화학습만으로 장고(長考)형 사유를 유도하는 학습 파이프라인을 제시하였다(사전공개 후 동년 학술지 게재).
곽달아 대외 활동
딥시크 연구 활동과 연구 성과, 장기 연구 목표(AGI) 등을 개인 홈페이지와 X(트위터) 계정을 통해 공개한다.
곽달아 평가와 영향
국제 기술 매체와 중국·해외 언론은 딥시크의 이례적 연구진 구성과 비용 효율적 모델 개발을 조명했고, 곽달아는 핵심 인력 중 한 명으로 거론되었다. 〈DeepSeek‑R1〉은 공개 직후부터 학계·산업계에서 광범위한 관심을 모았고, 이후 학술지 논문으로도 정리되었다.
곽달아 논문
이 논문은 코드의 의미 구조인 데이터 흐름을 사전학습에 도입하여 모델이 변수 간 값의 이동을 이해하도록 설계하였다. 모델은 토큰열만 보는 기존 방법의 한계를 줄였다. 제안 모델은 코드 검색과 복제 탐지, 번역, 정정에서 성능을 보였다. 구조 인식 마스킹과 정렬 과제를 함께 학습시켜 성능을 끌어올렸다. 결과는 코드 과제 전반에서 상태‑최신치에 도달했음을 보였다.
슈아이 루; 곽달아 외 (2021), 〈CodeXGLUE: 코드 이해·생성을 위한 기계학습 벤치마크〉 CodeXGLUE: A Machine Learning Benchmark Dataset for Code Understanding and Generation, arXiv. doi:10.48550/arXiv.2102.04664
이 논문은 코드 관련 과제들을 한데 묶은 벤치마크 모음을 제시한다. 표준화된 데이터와 지표를 제공해 모델 간 비교를 쉽게 한다. 다양한 언어와 과제를 포괄하여 일반화 능력을 평가할 수 있게 했다. 벤치마크는 코드 생성, 요약, 검색 등 폭넓은 작업을 포함한다. 연구 커뮤니티의 공정하고 재현 가능한 평가에 기여한다.
곽달아 논문
곽달아·주치하오·양더젠 외 (2024), 〈DeepSeek‑Coder: 프로그래밍과 LLM의 결합〉 DeepSeek‑Coder: When the Large Language Model Meets Programming — The Rise of Code Intelligence, arXiv. doi:10.48550/arXiv.2401.14196
이 논문은 1.3B–33B 규모의 코드 특화 LLM을 제시한다. 프로젝트 단위 말뭉치와 긴 문맥 창, 빈칸 채우기 학습을 통해 코드 생성과 인필링을 지원한다. 광범위한 벤치마크에서 개방형 모델 중 우수한 성능을 보였다. 일부 폐쇄형 모델과 비교해도 경쟁력을 확인했다. 허용적 라이선스로 공개되어 연구와 상업적 사용을 허용한다.
이 논문은 MLA와 DeepSeekMoE 등 새로운 구조를 통해 학습·추론 효율을 높였다. 총 매개변수 대비 활성 매개변수를 줄여 비용을 절감했다. 긴 문맥과 다양한 태스크에서 경쟁력 있는 성능을 보였다. 로드 밸런싱과 학습 안정성을 위한 설계를 포함한다. 결과는 고성능·저비용 모델의 가능성을 보여준다.
곽달아 논문
이 보고서는 671B 총 매개변수 MoE LLM의 설계를 제시한다. 활성 매개변수를 제한하여 추론 비용을 낮춘다. 보조 손실 없는 로드 밸런싱 전략을 도입한다. 멀티 토큰 예측으로 학습 효율을 높인다. 종합 평가에서 유수의 개방형 모델을 능가하고 일부 폐쇄형과 대등한 성능을 보였다.
이 논문은 감독학습 없이 대규모 강화학습만으로 장고형 추론이 스스로 발현되는 과정을 보여준다. 검증기와 규칙 기반 보상을 설계해 정확성과 형식 준수를 동시에 높였다. R1‑Zero에서 시작해 다단계 파이프라인으로 R1을 완성했다. 수학·코딩 등 검증 가능한 문제에서 인간 평균과 경쟁하는 성능을 달성했다. 공개 저장소를 통해 가중치·데이터·추론 스크립트를 제공한다.
곽달아 기타 연구
Lean 4 정리 증명용 모델 〈DeepSeek‑Prover‑V2〉의 공저자로 참여하였다.
저우밍
저우 밍(중국어 간체자: 周明, 영어: Ming Zhou)은 중국의 자연어 처리(NLP) 및 기계 번역 분야 연구자이자 기업인이다. 마이크로소프트 리서치 아시아(MSRA)에서 자연어 처리 연구를 이끌었고 2019년 국제 계산언어학회(ACL) 회장을 지냈다. 2020년 말 MSRA를 떠난 뒤 이노베이션웍스의 지원으로 2021년 베이징 랑보트 테크놀로지( Langboat Ltd )를 창업하여 대표이사(CEO)를 맡고 있다. 그는 하얼빈 공업대학에서 1991년 박사학위를 받았고, 같은 해부터 칭화 대학에서 연구와 강의를 병행했으며, 1999년 MSRA에 합류하였다. 대규모 사전학습 언어모델 UNILM 공동 개발에 참여했으며, 2018년에는 중국어–영어 뉴스 번역 데이터셋에서 인간과 유사한 번역 품질에 도달한 신경망 기반 번역 시스템 발표에 기여했다. 2023년 ACL Fellow로 선정되었다.
저우밍 생애
저우는 하얼빈 공업대학에서 1991년 컴퓨터과학 박사학위를 받았다. 박사 과정 연구로 중국 초기의 중국어–영어 기계 번역 시스템(CEMT‑I)을 구축했다. 1991년부터 1999년까지 칭화 대학에서 박사후 연구와 강의를 수행했고, 1993년부터 1999년까지 일본 고덴샤에서 중일 기계 번역 제품 ‘J‑Beijing’의 개발을 이끌었다. 1999년 MSRA에 합류하여 자연어 처리(NLP) 그룹을 조직·주도했고 이후 부원장(Assistant Managing Director)으로서 MSRA의 NLP 연구를 총괄했다. 2020년 말 MSRA를 떠나 이노베이션웍스에 합류한 뒤 창업을 준비했고, 2021년 베이징 랑보트 테크놀로지를 설립하였다.
저우밍 연구와 학문적 관점
저우의 연구는 통계적 기계 번역에서 신경망 기계 번역으로의 이행을 주도하는 과정에서 대규모 말뭉치 수집·정렬·디코딩 기법을 확장하는 데 주안점을 두었다. 그는 사전학습 언어모델을 언어 이해와 생성 작업에 동시에 적용하는 통합 아키텍처(UNILM)에 기여했으며, 회복적 학습·데이터 증강·추론 최적화 등을 통해 번역·질의응답·요약 등 실제 제품군(Windows, Office, Azure, Cognitive Service, Xiaoice)의 성능 향상과 상용화를 이끌었다. 또한 중국–영어 뉴스 번역에서의 인간 수준 성과 달성 프로젝트를 통해 신경망 번역의 한계를 데이터셋·평가 체계 측면에서 구체화하였다.
저우밍 리더십 및 대외 활동
저우는 2019년 국제 계산언어학회(ACL) 회장을 맡았고, 이후 아시아·태평양 지역의 학회 기반 확충(AACL 출범 기여)을 포함해 집행위원 활동을 이어갔다. 2023년 ACL Fellow로 선출되었으며, 중국컴퓨터학회(CCF) 부회장으로서 산업·학계 연계를 주도하였다.
저우밍 논문
마 수밍; 장 둥둥; 저우 밍. 2020. 〈문서 수준 기계 번역을 위한 단순하고 효과적인 통합 인코더 (A Simple and Effective Unified Encoder for Document‑Level Machine Translation)〉, Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 3505–3511. doi:10.18653/v1/2020.acl-main.321.
이 논문은 문서 전체 맥락을 한 번에 다루는 인코더 구조를 제안한다. 방법은 문장 간 연결 정보를 단순한 구조로 통합해 구현 복잡도를 낮춘다. 실험은 여러 데이터셋에서 일관된 번역 품질 향상을 보인다. 핵심 아이디어는 간단하지만 문서 수준에서 필요한 정보를 충분히 반영한다. 따라서 실용적인 문서 번역 시스템의 기반을 제공한다.
저우밍 논문
허 징; 저우 밍; 장 룽. 2012. 〈통계적 기계 번역 모델을 이용한 중국 고전시 자동 생성 (Generating Chinese Classical Poems with Statistical Machine Translation Models)〉, Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 26(1): 1650–1656. doi:10.1609/aaai.v26i1.8344.
이 논문은 키워드를 입력하면 고전시 형식에 맞게 시를 생성하는 방식을 제안한다. 통계적 번역 모델을 이용해 다음 구절을 예측하고 운율 제약을 필터로 반영한다. 자동 평가 기준을 설계해 결과의 품질을 수치로 비교한다. 사람 평가에서도 일정 수준의 미적 일관성을 확인한다. 초기 시 생성 연구의 대표적 방법론을 제시한다.
저우밍 논문
장 룽; 위 모; 저우 밍; 류 샤오화; 자오 티에쥔. 2011. 〈타깃 의존 트위터 감성 분류 (Target‑dependent Twitter Sentiment Classification)〉, Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: HLT, 151–160. doi:10.5555/2002472.2002492.
이 논문은 문장 전체 감성 대신 특정 대상에 대한 감성을 분류하는 문제를 다룬다. 트위터 문장의 짧음과 잡음 문제를 구조적으로 처리한다. 목표 대상 주변의 문맥을 강조하는 특징을 설계한다. 결과는 기존 전체 문장 분류보다 더 정확한 판단을 보여준다. 제품 리뷰나 이슈 분석 등 실제 응용에 적합하다.
리 둥; 양 난; 왕 원후이; 웨이 푸루; 류 샤오둥; 왕 위; 가오 지앤펑; 저우 밍; 혼 샤오원. 2019. 〈자연어 이해와 생성을 아우르는 통합 사전학습 언어모델 (Unified Language Model Pre‑training for Natural Language Understanding and Generation)〉, Advances in Neural Information Processing Systems 32. doi:10.5555/3454287.3455457.
이 논문은 하나의 트랜스포머로 이해·생성·시퀀스‑투‑시퀀스를 동시에 학습하는 방법을 제시한다. 마스크 설계를 바꿔 동일한 네트워크가 다른 언어 과제를 처리하게 한다. 다양한 벤치마크에서 기존 모델을 능가하는 성과를 보인다. 아키텍처가 단순하여 전이학습과 도메인 적용이 용이하다. 이후 멀티모달 확장 등 여러 파생 연구의 기반이 되었다.
말레이시아 왕립 공군
말레이시아 왕립 공군은 1958년 6월 2일 말라야 왕립 연방 공군으로 창설되었다. 그러나 그 뿌리는 당시 식민지 영국령 말라야의 영국 영국 왕립 공군의 말라야 보조 공군 편제로 거슬러 올라간다. 말레이시아 왕립 공군은 현대적인 미국, 유럽, 러시아제 항공기를 혼합하여 운용한다.