황의종 (컴퓨터 과학자)

**스티븐 의종 황**(영어: **Steven Euijong Whang**)은 대한민국의 컴퓨터 과학자이자 한국과학기술원 전기및전자공학부 및 김재철AI대학원의 부교수(정년보장)이며, 스탠퍼드 대학교 컴퓨터과학과 객원 부교수이다. 그는 데이터 중심 인공지능과 책임 있는 인공지능을 핵심 주제로 *Data Intelligence Lab*을 이끌고 있으며, 구글에서 대규모 머신러닝 파이프라인 플랫폼인 TFX(TensorFlow Extended)의 데이터 인프라 공동 개발에 참여했다. 또한 *Biperpedia* 지식 온톨로지 연구와 엔터티 해석 분야의 기여로 알려져 있다. 2018년 Google AI Focused Research Award 수상자이며, 2024년 대한민국과학기술한림원 Y‑KAST 공학부 회원으로 선출되었다.

KAIST에서 데이터 중심 인공지능, 빅데이터 시스템, 데이터 품질·공정성 관련 과목을 개설해 왔으며, 2022년 전기및전자공학부 최우수강의상을 수상했다.

## 학력
* 2003년: 한국과학기술원 컴퓨터과학 학사.
* 2007년: 스탠퍼드 대학교 컴퓨터과학 석사.
* 2012년: 스탠퍼드 대학교 컴퓨터과학 박사(지도교수: 헥터 가르시아‑몰리나).

## 경력
* 2012년 6월–2012년 12월: 스탠퍼드 대학교 컴퓨터과학과 박사후연구원(Post‑doc).
* 2012년 12월–2018년 1월: 구글 리서치 연구원(Research Scientist).
* 2018년–2020년: 한국과학기술원 전기및전자공학부 조교수, Data Intelligence Lab 설립.
* 2020년–현재: 한국과학기술원 전기및전자공학부·김재철AI대학원 부교수(정년보장).
* 2025년–현재: Stanford University Computer Science 객원 부교수(Visiting Associate Professor).
* 2023년–2025년: IEEE TKDE(Transactions on Knowledge and Data Engineering) 부편집장(Associate Editor).
* 2025년–2026년: *The VLDB Journal* 부편집장(Associate Editor).
* 2025년: ICLR 분야위원(Area Chair).

## 연구 분야 및 학문적 관점
황의종의 연구는 데이터 중심 인공지능, 책임·신뢰가능 인공지능, 빅데이터–AI 통합에 초점을 둔다. 그는 모델 성능을 좌우하는 데이터 수집·품질·공정성·강건성 문제를 체계화하고 실무 파이프라인에 반영하는 방법을 제시해 왔다. 대규모 머신러닝 운영을 위한 TFX 구성요소의 데이터 파이프라인 표준화에도 기여했으며, 검색 응용을 위한 대규모 온톨로지 구축(Biperpedia)과 엔터티 해석의 규칙 진화·점증 갱신 문제에 대한 해법을 제시했다.

TFX 논문은 프로덕션 규모의 머신러닝 파이프라인을 구성 요소화하고 검증·추적·배포를 표준화하는 접근을 제시하여 산업계 파이프라인의 품질·재현성을 높이는 근거를 제시했다. *Biperpedia*는 질의 스트림 등에서 속성·개념을 추출해 대규모 온톨로지를 구성함으로써 검색 응용의 질의 해석과 표 형식 웹데이터의 의미 복원을 가능하게 했다. *엔터티 해석* 연구에서는 규칙이 진화하는 환경에서의 효율적 갱신과 결과 재사용 방식을 체계화해 대규모 데이터 정합성 유지 비용을 줄이는 틀을 제시했다.

## 수상 및 영예
* Google AI Focused Research Award(2018, 한국 최초 도입 당시 수상자군).
* 대한민국과학기술한림원 Y‑KAST 공학부 회원(2024).
* Kwon Oh‑Hyun Endowed Chair Professor(2020–2023).
* IBM PhD Fellowship(2011–2012) 등.

## 편집 및 학술 활동
* IEEE TKDE 부편집장(2023–2025).
* *The VLDB Journal* 부편집장(2025–2026).
* ICLR 분야위원(2025).

## 논문
* 데니스 베일러; 에릭 브렉; **스티븐 의종 황** 외, 〈TFX: 텐서플로 기반 프로덕션 규모 머신러닝 플랫폼〉(TFX: A TensorFlow‑Based Production‑Scale Machine Learning Platform), *KDD 2017*, 2017, https://doi.org/10.1145/3097983.3098021.
:이 논문은 기업 환경의 머신러닝 개발을 위해 표준화된 파이프라인을 제안한다. 데이터 검증, 특징 생성, 학습, 평가, 배포를 구성 요소로 분해해 재사용성과 추적 가능성을 높인다. 각 구성 요소는 스케줄러와 메타데이터 저장소를 통해 일관되게 연결된다. 실제 서비스 사례를 통해 수동 스크립트 기반 운영의 기술 부채를 줄이는 효과를 보인다. 결과적으로 대규모 모델 운영의 안정성과 반복 가능성이 향상된다.
* 라훌 굽타; 알론 할레비; 왕 쉐즈; **스티븐 의종 황**; 페이 우, 〈Biperpedia: 검색 응용을 위한 온톨로지〉(Biperpedia: An Ontology for Search Applications), *PVLDB* 7(7), 2014, https://doi.org/10.14778/2732286.2732288.
:이 논문은 대규모 질의 스트림과 웹 문서를 분석해 개념‑속성 쌍을 확장하는 방법을 제시한다. 자동 추출과 사용자 상호작용을 결합해 온톨로지의 정확도와 범위를 동시에 확보한다. 평가 결과 수십만 속성을 포함하는 온톨로지가 검색 질의 해석에 유의미한 개선을 준다. 표 데이터의 의미 복원에도 효과적임을 보인다. 대규모 지식 체계 구축의 데이터 중심 접근을 보여 준다.
* **스티븐 의종 황**; 헥터 가르시아‑몰리나, 〈정보 누출 정량화 모형〉(A Model for Quantifying Information Leakage), *Secure Data Management 2012*(LNCS 7482), 2012, https://doi.org/10.1007/978-3-642-32873-2_3.
:이 논문은 데이터 통합과 개인정보 보호가 만나는 지점에서 정보 누출을 수학적으로 정의한다. 엔터티 해석 과정에서 레코드 결합이 가져올 수 있는 누출을 정량화한다. 제안 모형은 다양한 보호 시나리오에서 비교 가능한 척도를 제공한다. 실험을 통해 모형이 정책 선택에 주는 함의를 보인다. 결과적으로 데이터 활용과 보호의 균형을 정교하게 다루는 틀을 제시한다.
* **스티븐 의종 황**; 헥터 가르시아‑몰리나, 〈규칙과 데이터가 진화하는 환경의 점증적 엔터티 해석〉(Incremental Entity Resolution on Rules and Data), *The VLDB Journal* 23(1), 2014, https://doi.org/10.1007/s00778-013-0315-0.
:이 논문은 규칙이나 데이터가 바뀔 때마다 처음부터 재계산하지 않고 결과를 갱신하는 방법을 제안한다. 이전 결과를 재활용하는 알고리즘과 그 이론적 성질을 제시한다. 실제 데이터셋에서 큰 계산량을 절감하면서 품질을 유지함을 보인다. 운영 환경에서 지속 가능한 데이터 정합성 관리를 가능하게 한다. 대규모 시스템의 실용적 유지보수 방식을 제공한다.
* **스티븐 의종 황**; 헥터 가르시아‑몰리나, 〈엔터티 해석을 위한 허위정보 기법〉(Disinformation Techniques for Entity Resolution), *CIKM 2013*, 2013, https://doi.org/10.1145/2505515.2505636.
:이 논문은 악의적 분석가가 민감한 정보를 추출하지 못하도록 허위 레코드를 설계하는 방법을 탐구한다. 허위정보가 결합 규칙을 교란하는 원리를 분석한다. 다양한 시나리오에서 공격 성공률을 낮추는 전략을 제시한다. 모의실험으로 방어 효과를 검증한다. 데이터 공개와 보호의 경계를 실증적으로 탐색한다.
* **스티븐 의종 황**; 노유지; 송환준; 이재길, 〈딥러닝의 데이터 수집과 품질 과제—데이터 중심 인공지능 관점〉(Data Collection and Quality Challenges in Deep Learning: A Data‑Centric AI Perspective), *The VLDB Journal* 32(4), 2023, https://doi.org/10.1007/s00778-022-00775-9.
:이 논문은 딥러닝 개발에서 데이터 수집과 품질 관리가 차지하는 비중을 정리한다. 검증·정제·통합·강건 학습·공정성 등 핵심 문제를 체계화한다. 현실 데이터의 소규모·노이즈·편향 문제를 다루는 실용 기법을 비교한다. 모델 중심에서 데이터 중심으로의 전환이 가져올 조직·도구 변화를 논의한다. 산업계 적용을 염두에 둔 실행 가능한 지침을 제시한다.
* 장한티안; 태기현; 박재영; 추 쉬; **스티븐 의종 황**, 〈iFlipper: 개인 공정성을 위한 라벨 뒤집기〉(iFlipper: Label Flipping for Individual Fairness), *Proceedings of the ACM on Management of Data* 1(1), 2023, https://doi.org/10.1145/3588688.
:이 논문은 학습 전 데이터 단계에서 개인 공정성을 높이는 라벨 수정 방식을 제시한다. 최소한의 라벨 뒤집기로 유사한 개체가 비슷하게 취급되도록 한다. 문제의 계산적 난이도를 분석하고 근사 해법을 제공한다. 실제 데이터셋에서 공정성과 정확도를 동시에 개선함을 보인다. 기존 학습 기법과 결합해 추가 향상을 얻을 수 있음을 보여 준다.
* 태기현; **스티븐 의종 황**, 〈Slice Tuner: 정확하고 공정한 모델을 위한 선택적 데이터 수집〉, *SIGMOD 2021*, 2021, https://doi.org/10.1145/3448016.3452792.
:이 논문은 데이터 부족이 있는 집단을 식별해 필요한 만큼만 새 데이터를 모으는 방법을 제시한다. 슬라이스별 학습곡선을 추정하고 볼록 최적화를 이용해 수집량을 결정한다. 공정성 지표와 정확도를 함께 최적화한다. 군중소싱 기반 실험에서 기존 대비 일관된 성능 개선을 보인다. 실무 데이터 수집의 비용‑효과를 높이는 틀을 제공한다.

## 연표

## 외부 링크
* 개인 홈페이지
* 구글 스칼러 프로필
* 링크드인

## 각주


분류:살아있는 사람
분류:대한민국의 컴퓨터 과학자
분류:한국과학기술원 교수
분류:한국과학기술원 동문
분류:스탠퍼드 대학교 동문