신진우 (공학자)

신진우(영어: Jinwoo Shin)는 대한민국의 인공지능·알고리즘 연구자이자 한국과학기술원(KAIST) 김재철 AI대학원 및 전기및전자공학부의 ICT 석좌교수이며, 2020년부터 KAIST 석좌교수를 겸한다. 그는 서울대학교에서 컴퓨터공학과 수학을 복수 전공하여 2001년에 학사 학위를 받았고, 매사추세츠 공과대학교 수학과에서 2010년에 박사 학위를 받았다(지도교수: Devavrat Shah). 박사학위 논문은 MIT EECS의 George M. Sprowls Award를 받았다. 2010~2012년 조지아 공과대학교 알고리즘·랜덤니스 센터에서, 2012~2013년 IBM 토머스 J. 왓슨 리서치센터에서 박사후연구를 수행하였다. 연구는 머신러닝의 알고리즘적 토대, 분포 외 탐지, 확률적 네트워크 및 분산 스케줄링 이론에 걸쳐 있으며, SIGMETRICS Rising Star Award(2015)와 Test of Time Award(2019) 등 다수의 수상으로 학문적 기여를 인정받았다.

 생애 
서울과학고등학교를 졸업한 뒤 서울대학교에서 컴퓨터공학과 수학을 전공했다. 2005년부터 매사추세츠 공과대학교 수학과 박사과정에 입학하여 분산 무선망의 성능 최적화와 그래픽컬 모델 추론을 연구했고, 2010년 박사학위를 받았다. 2010~2012년 조지아 공과대학교 알고리즘·랜덤니스 센터에서 박사후연구원으로 근무했으며, 2012~2013년 IBM 토머스 J. 왓슨 리서치센터에서 박사후연구를 이어갔다. 2013년 KAIST 전기및전자공학부에 부임한 이후 AI대학원 개원(2019)과 함께 겸무하며, 2020년 KAIST 석좌교수, 2025년 ICT 석좌교수로 임명되었다.

 학력 
 서울과학고등학교 졸업 (1997)
 서울대학교 컴퓨터공학·수학 학사 (2001)
 매사추세츠 공과대학교 수학 박사 (2010) — 논문: Efficient Distributed Medium Access Algorithm (MIT DSpace 공개)

 경력 
 2001–2005: 펜타시큐리티시스템즈, 소프트웨어 엔지니어
 2010–2012: 조지아 공과대학교 알고리즘·랜덤니스 센터, 박사후연구원
 2012–2013: IBM 토머스 J. 왓슨 리서치센터, 박사후연구원
 2013–2016: KAIST 전기및전자공학부, 조교수
 2016–2019: KAIST 전기및전자공학부, 부교수(비정년)
 2019–2022: KAIST 전기및전자공학부, 부교수(정년보장)
 2022–현재: KAIST 전기및전자공학부, 정교수
 2020–현재: KAIST 석좌교수
 2025–현재: ICT 석좌교수

 연구 분야와 학문적 관점 
박사과정 및 박사후연구 시기에는 확률적 큐잉네트워크, 분산 스케줄링과 같은 응용확률·이론컴퓨터공학 주제를 다루었다. KAIST 부임 이후에는 머신러닝의 알고리즘 기초를 중점적으로 탐구하여, 분포 외 탐지(OOD)와 신뢰도 보정, 앙상블 학습, 대규모 최적화 등으로 연구영역을 확장하였다. 특히 OOD 문제에서는 심층신경망의 특성 공간에서 가우시안 판별분석을 적용해 마할라노비스 거리 기반의 신뢰도 점수를 제시하는 틀을 발표했다. 또한 심층 앙상블의 과신뢰 문제를 해결하기 위해 ‘컨피던트 멀티플 초이스 러닝(CMCL)’을 제안하여 오라클 손실, 특징 공유, 확률적 라벨링을 결합한 훈련 전략을 제시하였다.

 주요 업적과 영향 
 분포 외 탐지 통합 틀: 사전 학습된 분류기의 은닉표현을 가우시안 분포로 근사하고 마할라노비스 거리를 이용해 이상치를 식별하는 방법을 제시하였다. 이 접근은 추가 학습 없이 다양한 데이터셋과 모델에 적용 가능하도록 설계되었다.
 딥러닝 앙상블의 신뢰도 보정: 다중모델이 각기 다른 하위분류에 전문화되도록 유도하면서, 비전문 영역에서의 과신뢰를 낮추는 훈련 절차(CMCL)를 고안하였다.
 분산 무선망 스케줄링: 국소 정보만으로 작동하는 CSMA류 알고리즘의 안정성과 ε-최적성을 증명하여 분산 랜덤접속의 이론적 기반을 확립하였다.
 테스트 오브 타임 수상 논문: SIGMETRICS 2009의 ‘Network adiabatic theorem’ 관련 업적이 2019년 Test of Time Award로 인정되었다. 해당 연구는 경쟁적 자원접근에서 효율 보장을 위한 무작위 프로토콜 설계를 제시한다.

 수상 및 영예 
 ACM SIGMETRICS Rising Star Award (2015)
 ACM SIGMETRICS Test of Time Award (2019)
 INFORMS 응용확률학회 최우수 논문상 (2013, Devavrat Shah와 공동)
 Bloomberg Scientific Research Award (2015)
 SIGMETRICS Kenneth C. Sevcik Best Student Paper Award (2009)
 KAIST 석좌교수(2020–), ICT 석좌교수(2025–)

 편집·학술 활동 
 부편집장·편집위원: IEEE/ACM Transactions on Networking(2017–2021), ACM TOMPECS(2017–2020), Transactions on Machine Learning Research(2022– ) 등
 프로그램 위원·시니어 지역위원: ICML, NeurIPS, ICLR, AAAI 등 다수 국제학술대회(연도별 상세는 연구실 프로필 참조)

 논문 
 이기민·이기복·이홍락·신진우 (2018). “분포 외 샘플 및 적대적 공격 탐지를 위한 단순 통합 틀 (A Simple Unified Framework for Detecting Out-of-Distribution Samples and Adversarial Attacks)”. Advances in Neural Information Processing Systems 31, 7167–7177. doi:10.5555/3327757.3327819.
이 논문은 신경망이 보지 못한 데이터를 가려내는 문제를 다룬다. 모델의 내부 특징을 이용해 각 클래스의 분포를 가우시안으로 근사한다. 입력이 어느 클래스에도 가깝지 않으면 이상치로 판단하도록 마할라노비스 거리를 사용한다. 추가 학습 없이 다양한 분류기와 데이터셋에 적용할 수 있다. 이 방법은 안전성과 신뢰성이 필요한 응용에서 기본 기준으로 쓰인다.
 이기민·황창호·박경수·신진우 (2017). “컨피던트 멀티플 초이스 러닝 (Confident Multiple Choice Learning)”. Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning (ICML 2017), PMLR 70, 2014–2023. doi:10.5555/3305381.3305589.
이 논문은 여러 모델을 함께 학습할 때 발생하는 과신뢰 문제를 해결한다. 각 모델이 자신 있는 샘플에 집중하고, 나머지는 동료 모델의 지식을 모방하게 만든다. 이를 위해 오라클 손실과 특징 공유, 확률적 라벨링을 결합한다. 결과적으로 앙상블의 정확도와 신뢰도가 함께 개선된다. 이미지 분류와 분할 등에서 일관되게 성능을 높였다.
 장리빈(Libin Jiang)·데바브라트 샤(Devavrat Shah)·신진우·장 왈랜드(Jean C. Walrand) (2010). “분산 랜덤접속 알고리즘: 스케줄링과 혼잡제어 (Distributed Random Access Algorithm: Scheduling and Congestion Control)”. IEEE Transactions on Information Theory 56(12): 6182–6207. doi:10.1109/TIT.2010.2081490.
이 논문은 무선망에서 충돌을 피하며 전송을 조정하는 방법을 제시한다. 각 노드는 이웃 정보와 자신의 대기열만으로 전송 여부를 결정한다. 제시된 알고리즘은 안정성과 성능 최적성에 대한 수학적 보장을 갖는다. 구현이 단순해 실제 시스템에도 적용 가능하다. 분산 네트워크 제어 이론의 중요한 기반을 제공했다.
 정교민(Kyomin Jung)·데바브라트 샤(Devavrat Shah)·신진우 (2010). “리프티드 마르코프연쇄를 이용한 분산 평균화 (Distributed Averaging via Lifted Markov Chains)”. IEEE Transactions on Information Theory 56(1): 634–647. doi:10.1109/TIT.2009.2034777.
이 논문은 네트워크의 각 노드가 자신의 값을 빠르게 평균으로 모으는 방법을 제안한다. 표준 마르코프연쇄를 변환해 수렴 속도를 크게 높이는 ‘의사-리프팅’ 기법을 사용한다. 그래프 지름에 비례하는 최적의 수렴 시간을 달성한다. 계산·제어·추정 등 분산 시스템 전반에 적용 가능하다. 분산 최적화 알고리즘 설계에 직접적인 통찰을 준다.

 외부 링크 
 Google Scholar
 개인 홈페이지

 연표 

 각주 

분류:대한민국의 컴퓨터 과학자
분류:대한민국의 수학자
분류:서울대학교 동문
분류:매사추세츠 공과대학교 동문
분류:한국과학기술원 교수
분류:살아있는 사람