권영준 (1973년)

권영준(Young-june Gwon)은 대한민국의 기업인이자 컴퓨터 과학자이다. 삼성SDS 연구소 소장(부사장)으로 AI·클라우드·보안 분야 연구를 총괄하며 한국어 LLM, 양자내성암호(PQC), RDMA 기반 GPU 클라우드 등에서 연구와 제품화를 이끌고 있다. 학부는 노스웨스턴 전기전자공학, 석사는 스탠퍼드 대학교 전기전자공학, 박사는 하버드 대학교 컴퓨터과학에서 수학하였다. 2019년 삼성SDS에 합류해 AI 연구를 이끌었고 2021년 부사장으로 승진한 뒤 2023년부터 연구소장을 맡고 있다.

 생애와 교육 배경 
1973년에 태어났다. 노스웨스턴 대학교에서 전기전자공학 학사, 스탠퍼드 대학교에서 전기전자공학 석사(1999), 하버드 대학교에서 컴퓨터과학 박사(2015)를 취득하였다.

 연구 전환과 초기 성과 
하버드 박사 과정과 MIT 링컨 연구소 재직기에는 네트워크와 무선통신·머신러닝 접점 연구를 수행하였다. 2013년에는 통신 비용을 상수로 유지하는 네트워크 기반 스펙트럼 분석 프레임워크를 제안했고(IEEE INFOCOM 2013), 같은 해 강화학습으로 재밍·안티재밍 전략을 다루는 경쟁적 모바일 네트워크 게임 모형을 발표하였다(IEEE CNS 2013). 2014년에는 딥러닝을 무선 트래픽 기원 패턴 추정에 적용하는 방법을 제시하였다(USENIX ICAC 2014). 2016년에는 희소부호화 기반의 딥 네트워크(DSN)를 제안하여 영상·신호 처리 과제에 응용하였다(ICPR 2016).

 연구 조직 운영 철학 
연구소장으로서 자율과 효율을 결합한 운영을 강조하고, 실패를 학습의 과정으로 제도화하는 문화를 표방한다. 구성원에게 권한을 위임한 뒤 연구 시스템 설계와 뒤에서의 지원을 자신의 역할로 규정한다.

 AI 연구: 한국어 LLM과 기계독해 
삼성SDS 연구소는 자연어 처리와 기계학습에서 성과를 축적했다. KorQuAD 2.0에서 EM 73.51, F1 86.56으로 1위를 기록해 최초로 사람 평균 성능을 상회했으며, HotpotQA 등 영문 벤치마크에서도 상위권 성능을 확보했다.

 보안 연구: 양자내성암호(PQC) 
연구소 보안 축에서는 양자내성암호 전환을 준비하며, 디지털 서명용 'AIMer(Affine Interleaved Mersenne function)' 알고리즘이 한국형 양자내성암호 표준(KpqC) 채택을 받았다.

 클라우드·인프라: RDMA와 CORN 
GPU 학습·추론을 위한 클라우드 인프라에서는 원격 직접 메모리 접근(RDMA) 기술을 중시하며, RoCE 표준화 흐름에 맞춰 CORN(Cloud-Optimized RDMA Networking)을 적용하는 연구를 진행하고 있다.

 기술과 비즈니스의 결합 
연구소의 비전은 '기술 선도형(technology-driven) 연구와 사업 기여'로 요약되며, 연구 성과를 고객 서비스 자동화·스마트팩토리 보안·금융권 프로젝트 기술 지원 등 현업 과제에 연결하는 역할을 수행한다.

 경력 
 2009–2010: 퀄컴, 시니어 소프트웨어 엔지니어.
 2012–2015: MIT 링컨 연구소, Staff Scientist(Technical Staff).
 2019–2021: 삼성SDS AI연구센터장(상무).
 2021–현재: 삼성SDS 부사장(2021.12 승진).
 2023–현재: 삼성SDS 연구소 소장.

 논문 
 권영준; 시아막 다스탕구; 칼 포사; H. T. 쿵 (2013), "이동 네트워크 경쟁 게임: 강화학습을 통한 안티재밍 및 재밍 전략(Competing Mobile Network Game: Embracing Antijamming and Jamming Strategies with Reinforcement Learning)", IEEE CNS 2013, pp. 28–36, .
 본 논문은 무선 네트워크에서 간섭과 교란이 발생하는 환경을 게임 이론으로 모델링했다. 강화학습을 이용해 공격(재밍)과 방어(안티재밍) 전략을 서로 학습시키며 균형점을 찾는다. 시뮬레이션을 통해 네트워크 자원 사용과 성능 저하 사이의 절충을 계량화했다. 제안 기법은 알려지지 않은 적대적 상황에서도 점진적으로 효율을 높이는 특징을 보였다. 전술 통신과 스펙트럼 경쟁 환경에 활용 가능함을 시사했다.
 권영준; H. T. 쿵 (2014), "딥러닝을 통한 Wi‑Fi 기원 흐름 패턴 추정(Inferring Origin Flow Patterns in Wi‑Fi with Deep Learning)", USENIX ICAC 2014, pp. 73–83, 원문.
 수신 측 패킷 샘플만으로 송신 측의 원래 전송 패턴을 추정하는 문제를 다뤘다. 경쟁 흐름과 매체접근제어로 인해 왜곡된 신호를 딥러닝으로 보정한다. 반지도 학습 방식으로 비교적 적은 라벨 정보로도 높은 정확도를 보였다. 실험 결과는 기존 통계적 접근보다 정밀한 복원 성능을 제시했다. 네트워크 모니터링과 보안 탐지에 응용 가능함을 논의했다.
 권영준; 시아막 다스탕구; H. T. 쿵; 칼 포사 (2016), "블라인드 신호 분류를 위한 희소 부호화(Blind Signal Classification via Sparse Coding)", IEEE GLOBECOM 2016, pp. 1–6, 전자판.
 라벨이 없는 무선 신호를 희소 부호화로 표현해 유형을 분류하는 방법을 제시했다. 컨볼루션 기반 희소 부호화로 특징을 추출하고, 사전(dictionary)을 생성·학습해 매칭한다. 데이터가 적거나 노이즈가 큰 상황에서도 견고한 성능을 보였다. 하드웨어 오류나 혼잡으로 인한 패킷 손실 환경을 가정해 복원력을 검증했다. IoT·스펙트럼 감시의 자동화에 실용적 가능성을 보였다.
 권영준; 미리암 차; H. T. 쿵 (2017), "워드 임베딩 클러스터링 기반 언어 모델링에 의한 텍스트 가독성 평가(Language Modeling by Clustering with Word Embeddings for Text Readability Assessment)", Proceedings of the 2017 ACM CIKM, pp. 2003–2006, .
 단어 임베딩을 군집화해 문서의 의미 분포를 요약하고 가독성을 회귀로 예측한다. 길이가 다른 문서를 히스토그램 특징으로 통일해 비교 가능하게 했다. 공교육 말뭉치에서 기존 기법 대비 예측 정확도를 향상했다. 문장 유사도 과제에서도 우수한 성능을 보였다. 교육용 텍스트 선정과 독서 단계 배치에 활용될 수 있음을 보였다.

 같이 보기 
 노스웨스턴 대학교
 딥 러닝
 강화 학습

 연표 

 각주 

 외부 링크 
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