정샹 자이

정샹 자이(ChengXiang Zhai)는 일리노이 대학교 어배너-섐페인 컴퓨터과학과의 Donald Biggar Willett 공과대학 석좌 교수로, 정보 검색·텍스트 마이닝·자연어 처리 분야의 이론과 시스템을 연구한다. 언어모델 기반 검색, 문서모형 평활화, 공리적(axiomatic) 접근, 주제 다양화 등 이론적 토대를 확립하였다.

 생애와 학술적 배경 
정샹 자이는 난징대학교에서 컴퓨터과학 박사 학위를 받았다(1990). 이후 카네기멜론대학교에서 언어정보기술 석사(1997)와 박사(2002)를 취득하였다. 1997년부터 2000년까지 클레어보이언스(Clairvoyance)에서 연구원으로 재직했으며, 2002년부터 일리노이 대학교 어배너-섐페인 컴퓨터과학과 교수진으로 합류했다. 일리노이 대학교에서는 Carl R. Woese 유전체생물학연구소, 통계학과, 정보학대학원과의 공동 임용을 유지한다.

 연구 주제와 방법론 
자이는 언어모델 기반 검색의 이론과 실험적 근거를 체계화하여, 질의우도(query likelihood) 모형의 평활화(smoothing) 선택과 매개변수 민감도의 중요성을 규명하였다. 공리적 접근을 통해 검색함수의 기본 제약을 명시하고 휴리스틱을 이론적으로 해석하는 틀을 제시하였다. 또한 문서-질의 모형과 위험 최소화 관점, 주제 다양화 및 위치 정보가 반영된 표현 등으로 확장하였다.

 학문 공동체와 리더십 
ACM CIKM 2004, NAACL HLT 2007, ACM SIGIR 2009, ECIR 2014, ICTIR 2015, WWW 2015 등의 프로그램 위원장·공동위원장을 맡았고, CIKM 2016 총괄 공동위원장을 지냈다.

 교육 활동과 대중 강의 
정보검색과 텍스트 분석을 주제로 온라인 공개강좌를 운영하고, 실습 중심 교재를 집필하였다.

 경력 
 1997–2000: 클레어보이언스(Clairvoyance) 연구원·선임연구원
 2002– : 일리노이 대학교 어배너-섐페인 컴퓨터과학과 교수진(공동임용: Carl R. Woese 유전체생물학연구소·통계학과·정보학대학원)
 2018– : Donald Biggar Willett Professor in Engineering, Grainger 공과대학

 수상 및 영예 
 연도  내용  출처 2021  ACM SIGIR Gerard Salton Award 수상   2021  SIGIR Academy(초대)   2018  Donald Biggar Willett Professor in Engineering 임명   2017  ACM Fellow 선정   2016  SIGIR Test of Time Award (2001·2001 논문)   2014  SIGIR Test of Time Award (2003 논문)   2009  ACM Distinguished Member(Scientist)   2008  Alfred P. Sloan Research Fellowship   2004  미국 과학기술자 대통령상(PECASE)   2004  SIGIR Best Paper Award(형식적 휴리스틱 연구)  

 저서 
 《Mining Text Data》 (Springer, 2012, Charu C. Aggarwal·정샹 자이 편, DOI: 10.1007/978-1-4614-3223-4)
 텍스트 데이터 마이닝의 핵심 주제를 폭넓게 개관하고 응용을 엮은 편저이다. 실전 문제를 중심으로 주요 알고리즘과 평가 방법을 설명한다. 연구 입문자와 실무자 모두를 위한 길잡이를 지향한다.
 《Text Data Management and Analysis: A Practical Introduction to Information Retrieval and Text Mining》 (ACM Books·Morgan & Claypool, 2016, 정샹 자이·Sean Massung 공저, DOI: 10.1145/2915031)
 정보검색과 텍스트 마이닝을 한 권으로 다루는 실습 중심 교재이다. 이론의 직관과 구현 절차를 함께 제시해 학습 곡선을 낮춘다. 실제 데이터와 과제 예시로 학습자 자율 탐구를 유도한다.

 논문 
 정샹 자이, 존 D. 래퍼티 (2004), 〈언어모형 평활화 방법의 정보검색 적용 연구 (A study of smoothing methods for language models applied to information retrieval)〉, ACM Transactions on Information Systems, 22(2), 179–214, .
 문서 언어모형의 평활화가 검색 성능에 미치는 영향을 비교 실험으로 분석한다. 다양한 평활화 방식과 매개변수 민감도를 체계적으로 비교한다. 질의 길이에 따른 민감도 차이를 발견해 실무적 튜닝 지침을 제시한다. 전통적 가중치 휴리스틱과의 연결고리를 수식으로 밝힌다. 언어모형 기반 검색의 이론적 토대를 공고히 한다.
 존 D. 래퍼티, 정샹 자이 (2001), 〈문서 언어모형·질의모형·위험 최소화 (Document language models, query models, and risk minimization for information retrieval)〉, Proceedings of SIGIR 2001, 111–119, .
 문서와 질의를 확률모형으로 통합하고 위험 최소화 관점을 제시한다. 질의모형 추정과 문서모형 평활화의 상호작용을 해석한다. 수식 유도와 실험으로 모형 간 관계를 검증한다. 실용적 랭킹 함수 도출의 근거를 제시한다. 이후 연구의 표준 비교축을 마련한다.
 정샹 자이, 윌리엄 W. 코언, 존 D. 래퍼티 (2003), 〈독립적 관련성 너머: 하위주제 검색 방법과 평가 지표 (Beyond independent relevance: methods and evaluation metrics for subtopic retrieval)〉, Proceedings of SIGIR 2003, 10–17, .
 한 주제의 다양한 측면을 포괄하도록 검색결과를 구성하는 방법을 제시한다. 하위주제 커버리지를 고려한 새로운 평가 지표를 도입한다. 실험으로 다양화 방법의 효과를 보인다. 실제 검색 시나리오에서 정보 중복을 줄이는 전략을 논한다. 다양화 연구의 기초를 제공한다.
 후이 팡, 타오 타오, 정샹 자이 (2004), 〈정보검색 휴리스틱의 형식적 연구 (A formal study of information retrieval heuristics)〉, Proceedings of SIGIR 2004, 49–56, .
 효과적 검색함수가 만족해야 할 기본 제약을 공리로 정식화한다. 전통적 TF-IDF와 길이 정규화의 근거를 이론으로 해석한다. 다양한 랭킹 함수가 공리를 얼마나 충족하는지 비교한다. 공리 위배가 성능 저하와 연결됨을 보인다. 모델 설계의 체계적 기준을 제공한다.

 개인사 
자이의 아들 Alex Zhai는 국제수학올림피아드(International Mathematical Olympiad)에서 3개의 메달을 획득하였다.

 연표 

 연도  사건  출처 1990  난징대학교 컴퓨터과학 박사 학위 취득   1997  카네기멜론대학교 언어정보기술 석사 취득   1997–2000  클레어보이언스 연구원/선임연구원   2002  카네기멜론대학교 언어정보기술 박사 취득   2002  일리노이 대학교 어배너-섐페인 합류   2004  SIGIR Best Paper Award 수상   2004  미국 과학기술자 대통령상(PECASE) 수상   2008  Alfred P. Sloan Research Fellowship 수상   2009  ACM Distinguished Member(Scientist) 선정   2014  SIGIR Test of Time Award 수상(2003 논문)   2016  SIGIR Test of Time Award 수상(2001 논문들)   2017  ACM Fellow 선정   2018  Donald Biggar Willett Professor in Engineering 임명   2021  SIGIR Gerard Salton Award 수상   2021  SIGIR Academy 초대 구성원  

 각주 

 외부 링크 
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분류:미국의 컴퓨터 과학자
분류:일리노이 대학교 어배너-섐페인 교수