이홍락

이홍락(1977년 ~ )은 대한민국 출신의 컴퓨터 과학자이자 미시간 대학교 컴퓨터공학과 교수이며, LG AI연구원 공동 연구원장 겸 최고AI과학자(CSAI)이다.

 개요 
이홍락의 연구는 무감독·표현학습과 생성 모델, 대규모 신경망 최적화에 기반하며 컴퓨터비전·로보틱스·자연어처리 분야로 응용된다. 학계(미시간대)와 산업(LG AI연구원)을 넘나드는 리더십으로 공개 대형언어모델(예: EXAONE 3.0 7.8B) 생태 확장과 전문가형 AI 전략을 이끈다.

 생애와 교육 
서울과학고등학교를 거쳐 2003년 서울대학교에서 물리학과와 컴퓨터공학부를 복수전공으로 졸업하였다. 이후 스탠퍼드 대학교에서 응용물리학과 컴퓨터과학 석사(2006), 컴퓨터과학 박사(2010) 학위를 취득했다. 박사과정에서는 앤드루 응의 지도를 받아 희소부호화와 딥러닝 기반 무감독 표현학습을 심화하였다.

 경력 
 2010년– : 미시간 대학교 전기공학·컴퓨터공학부(EECS) 교수(조교수→부교수→정교수)
 2016년 9월– : Google Research, Brain Team 연구과학자(겸직·기간 포함)
 2020년 12월– : LG AI연구원 최고AI과학자(CSAI)·전무(부사장 승진 2024년 1월), LG 글로벌AI센터장(Ann Arbor)
 2025년 7월 21일– : LG AI연구원 공동 연구원장(임우형과 공동)

 연구 및 학문적 관점 
이홍락은 희소부호화의 효율적 알고리즘을 통해 고차원 데이터의 간결 표현을 가능하게 했고(NeurIPS 2006), 컨볼루셔널 딥빌리프 네트워크(CDBN)로 번역 불변적 계층 표현을 무감독으로 학습하는 방법을 제시했다(ICML 2009; CACM 2011). 이후 로보틱스 그립핑·세분화된 비전-언어 결합 등에서 딥러닝 기법을 적용·확장했다.

 주요 활동 
 공개 대형언어모델 EXAONE 3.0 7.8B 공동 저자(오픈 가중치 공개 및 허깅페이스 배포).
 국내외 학회·산업 협력 네트워킹(Ann Arbor 거점 개소 및 산학연 공동 워크숍 운영).

 경영 및 리더십 
공동 연구원장으로서 ‘범용’이 아닌 전문가형 AI 전략과 데이터·모델 파이프라인 자동화(데이터 생성·학습 자동화 도구) 구상을 병행한다. APEC CEO 서밋에서 ‘AI 오퍼레이팅 컴퍼니’ 전환을 천명하며 그룹 사업 전반의 AI 내재화를 강조했다.

 수상 
 슬로언 연구 펠로십(2016)
 NSF CAREER 상(2015)
 IEEE Intelligent Systems ‘‘AI’s 10 to Watch’’(2013)

 평가 
무감독 표현학습과 생성 모델 연구의 초기 공헌(CDBN·희소부호화)과 더불어, 산업 현장의 문제(특허·소재·제조 등)에 맞춘 전문가형 AI 전략을 병행하는 점이 특징으로 평가된다.

 논문 
 로저 그로세(Roger Grosse), 라제시 랑가나스(Rajesh Ranganath), 앤드루 응(Andrew Y. Ng), 이홍락 (2009), 〈컨볼루셔널 딥빌리프 네트워크를 이용한 계층 표현의 무감독 학습 / Convolutional Deep Belief Networks for Scalable Unsupervised Learning of Hierarchical Representations〉, *ICML 2009*. 
 이 논문은 이미지에서 번역 불변적 특징을 무감독으로 학습하는 계층 생성모델을 제시한다. 확률적 맥스풀링을 도입해 상위 층이 넓은 수용장을 갖도록 설계했다. 모델은 상향·하향 추론을 모두 지원해 가려진 부품 복원을 가능하게 한다. 여러 비전 과제에서 기존 방법보다 높은 성능을 보였다. 대규모 이미지에도 확장 가능함을 보였다.
 이홍락, 알렉시스 배틀(Alexis Battle), 라자트 레이나(Rajat Raina), 앤드루 응(Andrew Y. Ng) (2006), 〈효율적 희소부호화 알고리즘 / Efficient Sparse Coding Algorithms〉, *Advances in Neural Information Processing Systems 19*. 
 이 논문은 두 개의 볼록 최적화 하위문제를 번갈아 푸는 방식으로 희소부호화를 빠르게 수행하는 알고리즘을 제안한다. L1 정규화 최소자승과 L2 제약 최소자승을 각각 효율적으로 푸는 절차를 제시했다. 제안법은 기존 대비 큰 규모의 과완비 사전을 학습할 수 있게 했다. 자연영상·음성·비디오 등 다양한 입력에서 유용한 성질을 보였다. 생물학적 시각피질의 일부 현상을 설명하는 근거도 제시한다.
 이언 렌츠(Ian Lenz), 이홍락, 아슈토시 색세나(Ashutosh Saxena) (2015), 〈딥러닝을 통한 로봇 그립핑 검출 / Deep Learning for Detecting Robotic Grasps〉, *The International Journal of Robotics Research* 34(4–5): 705–724. 
 RGB-D 영상에서 잡기 후보를 검출하는 2단계 캐스케이드 딥네트워크를 제안한다. 1단계는 빠르게 후보를 걸러내고 2단계는 정밀 평가로 성공률을 높인다. 멀티모달 입력을 다루기 위해 구조적 정규화를 활용했다. 기존 방법보다 높은 정확도를 보였고 실제 로봇 플랫폼에서 성공적으로 집기 동작을 수행했다. 로봇 조작 분야의 데이터 구동 접근을 보여준다.
 스콧 리드(Scott Reed), 제이넵 아카타(Zeynep Akata), 이홍락, 베른트 실레(Bernt Schiele) (2016), 〈세분화된 시각 설명의 딥 표현 학습 / Learning Deep Representations of Fine-Grained Visual Descriptions〉, *CVPR 2016*: 49–58. 
 이 논문은 세분화된 시각 분류에서 속성 벡터 대신 자연어 설명을 직접 학습해 이미지-텍스트 공동 표현을 만든다. 문자·단어 수준 언어모델을 시각 특징과 함께 종단간으로 학습한다. 제안법은 제로샷 분류와 텍스트 기반 이미지 검색에서 우수한 성능을 보였다. 사람 친화적 인터페이스를 제공한다. 향후 멀티모달 생성·이해 모델의 전개를 예시한다.
 로저 그로세(Roger Grosse), 라제시 랑가나스(Rajesh Ranganath), 앤드루 응(Andrew Y. Ng), 이홍락 (2011), 〈컨볼루셔널 딥빌리프 네트워크를 이용한 계층 표현의 무감독 학습 / Unsupervised Learning of Hierarchical Representations with Convolutional Deep Belief Networks〉, *Communications of the ACM* 54(10): 95–103. 
 ICML 2009 결과를 저널 버전으로 확장해 원리·응용·한계를 체계화했다. 확률적 맥스풀링의 역할과 번역 불변 표현의 이점을 정리한다. 대규모 이미지 처리에서의 효율성과 확장성을 논증한다. 연구 하이라이트로 선정되며 분야 인지도를 높였다. 비전뿐 아니라 오디오 등 다른 모달리티로 확장 가능함을 제시한다.

 대외 활동 
 APEC 2025 CEO 서밋(경주) 패널 토론자로 참여하여 ‘지속 가능한 혁신을 위한 차세대 AI 로드맵’과 AI 오퍼레이팅 컴퍼니 비전을 제시.

 연표 

 외부 링크 
 개인 홈페이지
 Google Scholar
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 각주 

분류:1977년 출생
분류:살아있는 사람
분류:대한민국의 컴퓨터 과학자
분류:미시간 대학교 교수
분류:서울과학고등학교 동문
분류:서울대학교 공과대학 동문
분류:스탠퍼드 대학교 동문
분류:인공지능