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==생애== | ==생애== | ||
− | + | 제프 딘은 1968년 7월에 미국 [[하와이]]에서 태어났으며, 유년시절 의료 인류학자인 아버지와 공중보건 역학자 어머니에게 많은 영향을 받고 자랐다. 스위스, 제네바, 우간다, 소말리아, 필리핀, 마닐라 등 세계 여러 나라를 경험하기도 했다. 고등학교와 대학교를 다니던 시절에는 세계보건기구(WHO)에서 사용하는 소프트웨어를 제작했고, 1990년 [[미네소타 대학]]에서 컴퓨터 과학 및 경제학 학사 학위를 수석으로 받았다.<ref name="루나">루나, 〈[https://brunch.co.kr/@hvnpoet/50 구글의 천재 엔지니어, 제프 딘]〉, 《브런치》, 2018-11-11</ref> 1990년부터 세계 보건기구의 [[AIDS]] 글로벌 프로그램에서 일하면서 1991년까지 HIV 전염병에 대한 통계 모델링과 예측 및 분석을 수행하는 소프트웨어를 개발했다.<ref name="구글 리서치">〈[https://research.google/people/jeff/ Jeffrey Dean about]〉, 《구글 리서치》</ref> 또한, [[워싱턴 대학]]에서 컴퓨터 과학 분야 박사 학위를 취득했다. 1996년에는 크레이그 챔버(Craig Chamber)에게 [[컴파일러]] 및 모든 프로그램의 최적화에 사용되는 기법인 [[객체 지향 프로그래밍 언어]]에 대한 연구를 도왔다.<ref name="Wikipedia">〈[https://en.wikipedia.org/wiki/Jeff_Dean_(computer_scientist) Jeff Dean (computer scientist)]〉, 《Wikipedia》</ref> 그는 1999년 중반에 구글의 25번째 직원으로 입사하여 2009년에 미국 공학 아카데미에 선출되었으며, 컴퓨터 기계 협회(ACM)의 펠로우이자 미국 과학 발전 협회(AAAS)의 펠로우로 선정되었다.<ref name="구글 리서치"></ref> | |
==경력== | ==경력== | ||
+ | * 2009년 : 국립 공학 아카데미 선출 | ||
+ | * 2009년 : 컴퓨터 기계 협회 회원 | ||
+ | * 2012년 : ACM-Infosys 재단 상 | ||
+ | * 2012년 : ACM SIGOPS Mark Weiser Award | ||
+ | * 2016년 : 미국 예술 과학 아카데미 연구원<ref name="Wikipedia"></ref> | ||
− | == | + | ==주요 활동== |
− | + | 구글에 입사하기 전에 제프 딘은 DEC/Compaq의 서쪽 연구소에서 프로파일링 도구와 마이크로프로세서 아키텍처 및 정보 검색 작업을 도왔고, 이러한 작업의 대부분 산제이 게마왓(Sanjay Ghemawat) 과의 협력으로 이루어냈다. 대학원에 들어가기 전에는 세계보건기구(WHO)의 AIDS 글로벌 프로그램에서 일을 하고, HIV/AIDS 전염병의 통계 모델링 및 예측을 위한 소프트웨어를 개발했다. 구글에 입사하고 나서 제프 딘은 인공 지능 부서의 책임자로 그가 입사 후 개발에 참여한 거의 대부분이 구글 제품의 기반이 되었다. 다양한 분산 컴퓨팅 인프라와 함께 회사의 광고, 크롤링, 색인 생성 및 쿼리 서비스 시스템을 설계하고 구현했다. 여러 번에 걸쳐 검색 품질을 향상시키고 통계 기계 번역 및 다양한 내부 소프트웨어 개발 도구를 작업하고 또한 구글의 엔지니어링 채용 프로세스에 참여했다. | |
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− | + | 2011년 초 구글 캠퍼스 내에서 [[앤드류 응]] 교수가 제프 딘에게 마빈 프로젝트(Marvin Project), 인공 지능 분야의 선구자인 마빈 민스키(Marvin Lee Minsky)의 이름을 딴 이 내부 프로젝트를 이야기하면서 과거 대학교 학부시절 이와 관련된 작업에 참여했던 적이 있는 딘은 흥미를 보였다. 앤드류 응 교수는 뇌의 구조를 본 떠 만든 '신경망'을 실험하는 이 프로젝트에서 자신이 담당하고 있었던 역할과 이 프로젝트가 진행되며 몇몇 희망적인 결과물이 나왔다는 것을 귀띔해 준다. 이후로 제프 딘은 자신의 근무 시간의 20%를 사용해 마빈 프로젝트를 공부하기 시작한다. 그리고 이후로 제프 딘은 앤드류 응 교수에게 신경과학 전문가인 [[그렉 코라도]](Greg Carrado)를 이 프로젝트에 끌어들이자고 제안을 한다. 그렉 코라도도 인공신경망의 강의를 한 번 들었을 뿐 전문적인 지식은 없는 편이었다. 그리고, 앤드류 응 교수 연구실에서 가장 뛰어난 대학원생인 [[퀵 레]](Quoc Le)도 불러들여 이 프로젝트에 참가시킨다. 이때부터 구글의 엔지니어들은 마빈 프로젝트를 구글 브레인이라고 부르기 시작했다.<ref name="루나">루나, 〈[https://brunch.co.kr/@hvnpoet/50 구글의 천재 엔지니어, 제프 딘]〉, 《브런치》, 2018-11-11</ref> 제프 딘은 대규모 인공 신경망을 연구하는 팀인 구글 브레인(Google Brain)의 초기 멤버였다. 구글 검색으로 분리된 이후 인공 지능 분야를 이끌었다.<ref name="Wikipedia"></ref> | |
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− | * | + | * 구글 광고 서비스 시스템 초기 버전의 설계 및 구현 |
* 검색된 문서 수, 초당 처리되는 쿼리 수 및 시스템 업데이트 빈도의 2배 및 3배 증가를 다루는 5세대 크롤링 개발 | * 검색된 문서 수, 초당 처리되는 쿼리 수 및 시스템 업데이트 빈도의 2배 및 3배 증가를 다루는 5세대 크롤링 개발 | ||
* 색인 생성 및 쿼리 제공 시스템의 설계 및 구현 | * 색인 생성 및 쿼리 제공 시스템의 설계 및 구현 | ||
* 대규모 검색 시스템 구축과 그에 관련된 문제점 제기 | * 대규모 검색 시스템 구축과 그에 관련된 문제점 제기 | ||
* 구글 콘텐츠용 애드 센스 제품의 초기 개발 (프로덕션 서빙 시스템 설계 및 구현, 페이지 콘텐츠를 기반으로 한 광고 선택의 품질을 개선하기 위한 개발 작업) | * 구글 콘텐츠용 애드 센스 제품의 초기 개발 (프로덕션 서빙 시스템 설계 및 구현, 페이지 콘텐츠를 기반으로 한 광고 선택의 품질을 개선하기 위한 개발 작업) | ||
− | * 프로토콜 버퍼 개발(효율적이고 확장 가능한 형식으로 구조화된 데이터를 인코딩하는 방법, 다양한 언어로 객체를 조작하기 위한 편리한 래퍼를 생성하는 컴파일러), 프로토콜 버퍼는 거의 모든 RPC 프로토콜에 대해 | + | * 프로토콜 버퍼 개발(효율적이고 확장 가능한 형식으로 구조화된 데이터를 인코딩하는 방법, 다양한 언어로 객체를 조작하기 위한 편리한 래퍼를 생성하는 컴파일러), 프로토콜 버퍼는 거의 모든 RPC 프로토콜에 대해 구글 내에서 광범위하게 사용되며 다양한 영구 스토리지 시스템에 구조화된 정보를 저장 |
− | * 초기 프로덕션 서비스 시스템을 크리슈나 바라트(Krishna Bharat)와 협력하여 프로토 타입을 개발 | + | * 초기 프로덕션 서비스 시스템을 크리슈나 바라트(Krishna Bharat)와 협력하여 프로토 타입을 개발 |
− | * 기계 클러스터를 관리하기 위한 1 세대 자동화 작업 스케줄링 시스템의 설계 및 구현 | + | * 기계 클러스터를 관리하기 위한 1 세대 자동화 작업 스케줄링 시스템의 설계 및 구현 |
* 새로운 순위 알고리즘을 사용한 신속한 개발 및 실험을 위한 프로토 타이핑 인프라의 설계 및 구현 | * 새로운 순위 알고리즘을 사용한 신속한 개발 및 실험을 위한 프로토 타이핑 인프라의 설계 및 구현 | ||
* 대규모 데이터 처리 애플리케이션의 개발을 단순화하기 위한 시스템 맵리듀스(MapReduce)의 설계 및 구현 | * 대규모 데이터 처리 애플리케이션의 개발을 단순화하기 위한 시스템 맵리듀스(MapReduce)의 설계 및 구현 | ||
* 여러 구글 제품에 사용되고 있는 대규모 반 구조화된 스토리지 시스템인 빅테이블(BigTable)의 설계 및 구현 | * 여러 구글 제품에 사용되고 있는 대규모 반 구조화된 스토리지 시스템인 빅테이블(BigTable)의 설계 및 구현 | ||
* 통계 기계 번역 시스템인 구글 번역의 생산 시스템 설계 중 매우 큰 언어 모델에 대한 분산 고속 액세스를 위한 시스템을 설계하고 구현 | * 통계 기계 번역 시스템인 구글 번역의 생산 시스템 설계 중 매우 큰 언어 모델에 대한 분산 고속 액세스를 위한 시스템을 설계하고 구현 | ||
− | * 내부 소스 코드 저장소를 쉽게 빠르게 검색할 | + | * 내부 소스 코드 저장소를 쉽게 빠르게 검색할 수 있는 몇 가지 내부 도구 개발(이 내부 도구의 많은 아이디어가 구글 코드 검색 제품에 들어있다. 이 제품에는 정규 표현식을 사용하여 대규모 소스 코드를 검색하는 기능이 포함되어 있다.) |
* 지능형 기계 발전에 중점을 구글 브레인 프로젝트 / 팀 공동 창립 | * 지능형 기계 발전에 중점을 구글 브레인 프로젝트 / 팀 공동 창립 | ||
− | * 대규모 교육 및 딥 러닝 모델 배포를 위한 2 세대 시스템 설계 및 구현<ref name="구글 리서치"> | + | * 대규모 교육 및 딥 러닝 모델 배포를 위한 2 세대 시스템 설계 및 구현<ref name="구글 리서치"></ref> |
− | * 확장이 가능하고 다중 버전이 가능하여, 전 세계에 분산되고 동기적으로 복제되는 데이터베이스인 스패너(Spanner)프로젝트 참여 | + | * 확장이 가능하고 다중 버전이 가능하여, 전 세계에 분산되고 동기적으로 복제되는 데이터베이스인 스패너(Spanner) 프로젝트 참여 |
* 오픈 소스 온 디스크 키값을 저장하는 저장소인 레벨 데이터베이스(Level DB) 프로젝트 참여 | * 오픈 소스 온 디스크 키값을 저장하는 저장소인 레벨 데이터베이스(Level DB) 프로젝트 참여 | ||
* 오픈 소스 머신 러닝 소프트웨어 라이브러리인 텐서 플로(TensorFlow) 프로젝트 참여 | * 오픈 소스 머신 러닝 소프트웨어 라이브러리인 텐서 플로(TensorFlow) 프로젝트 참여 | ||
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− | * | + | * 〈[https://en.wikipedia.org/wiki/Jeff_Dean_(computer_scientist) Jeff Dean (computer scientist)]〉, 《Wikipedia》 |
− | * 루나,〈[https://brunch.co.kr/@hvnpoet/50 구글의 천재 엔지니어, 제프 딘]〉, | + | * 루나, 〈[https://brunch.co.kr/@hvnpoet/50 구글의 천재 엔지니어, 제프 딘]〉, 《브런치》, 2018-11-11 |
− | * | + | * 〈[https://research.google/people/jeff/ Jeffrey Dean about]〉, 《구글 리서치》 |
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2024년 3월 10일 (일) 22:51 기준 최신판
제프 딘(Jeff Dean, 1968년 7월 23일~)은 구글(Google)의 부사장이자 시니어 펠로우로, 수 많은 인재들이 모이는 구글에서도 가장 유능한 프로그래머이다. 2012년, 딥러닝의 존재를 파악한 뒤 전 세계 탑 레벨의 인공지능 인재들을 끌어모아 구글 브레인을 설립하는 등 구글의 가장 핵심적인 제품들은 대부분 제프 딘이 개발에 관련되었다. 구글 검색, 구글 번역, 구글 광고의 초창기 버전 등을 개발했다. 구글 인공지능 전반을 책임지고 있으며, 2017년 3월 27일부터 구글 연구소장을 역임했다.[1]
생애[편집]
제프 딘은 1968년 7월에 미국 하와이에서 태어났으며, 유년시절 의료 인류학자인 아버지와 공중보건 역학자 어머니에게 많은 영향을 받고 자랐다. 스위스, 제네바, 우간다, 소말리아, 필리핀, 마닐라 등 세계 여러 나라를 경험하기도 했다. 고등학교와 대학교를 다니던 시절에는 세계보건기구(WHO)에서 사용하는 소프트웨어를 제작했고, 1990년 미네소타 대학에서 컴퓨터 과학 및 경제학 학사 학위를 수석으로 받았다.[2] 1990년부터 세계 보건기구의 AIDS 글로벌 프로그램에서 일하면서 1991년까지 HIV 전염병에 대한 통계 모델링과 예측 및 분석을 수행하는 소프트웨어를 개발했다.[3] 또한, 워싱턴 대학에서 컴퓨터 과학 분야 박사 학위를 취득했다. 1996년에는 크레이그 챔버(Craig Chamber)에게 컴파일러 및 모든 프로그램의 최적화에 사용되는 기법인 객체 지향 프로그래밍 언어에 대한 연구를 도왔다.[4] 그는 1999년 중반에 구글의 25번째 직원으로 입사하여 2009년에 미국 공학 아카데미에 선출되었으며, 컴퓨터 기계 협회(ACM)의 펠로우이자 미국 과학 발전 협회(AAAS)의 펠로우로 선정되었다.[3]
경력[편집]
- 2009년 : 국립 공학 아카데미 선출
- 2009년 : 컴퓨터 기계 협회 회원
- 2012년 : ACM-Infosys 재단 상
- 2012년 : ACM SIGOPS Mark Weiser Award
- 2016년 : 미국 예술 과학 아카데미 연구원[4]
주요 활동[편집]
구글에 입사하기 전에 제프 딘은 DEC/Compaq의 서쪽 연구소에서 프로파일링 도구와 마이크로프로세서 아키텍처 및 정보 검색 작업을 도왔고, 이러한 작업의 대부분 산제이 게마왓(Sanjay Ghemawat) 과의 협력으로 이루어냈다. 대학원에 들어가기 전에는 세계보건기구(WHO)의 AIDS 글로벌 프로그램에서 일을 하고, HIV/AIDS 전염병의 통계 모델링 및 예측을 위한 소프트웨어를 개발했다. 구글에 입사하고 나서 제프 딘은 인공 지능 부서의 책임자로 그가 입사 후 개발에 참여한 거의 대부분이 구글 제품의 기반이 되었다. 다양한 분산 컴퓨팅 인프라와 함께 회사의 광고, 크롤링, 색인 생성 및 쿼리 서비스 시스템을 설계하고 구현했다. 여러 번에 걸쳐 검색 품질을 향상시키고 통계 기계 번역 및 다양한 내부 소프트웨어 개발 도구를 작업하고 또한 구글의 엔지니어링 채용 프로세스에 참여했다.
2011년 초 구글 캠퍼스 내에서 앤드류 응 교수가 제프 딘에게 마빈 프로젝트(Marvin Project), 인공 지능 분야의 선구자인 마빈 민스키(Marvin Lee Minsky)의 이름을 딴 이 내부 프로젝트를 이야기하면서 과거 대학교 학부시절 이와 관련된 작업에 참여했던 적이 있는 딘은 흥미를 보였다. 앤드류 응 교수는 뇌의 구조를 본 떠 만든 '신경망'을 실험하는 이 프로젝트에서 자신이 담당하고 있었던 역할과 이 프로젝트가 진행되며 몇몇 희망적인 결과물이 나왔다는 것을 귀띔해 준다. 이후로 제프 딘은 자신의 근무 시간의 20%를 사용해 마빈 프로젝트를 공부하기 시작한다. 그리고 이후로 제프 딘은 앤드류 응 교수에게 신경과학 전문가인 그렉 코라도(Greg Carrado)를 이 프로젝트에 끌어들이자고 제안을 한다. 그렉 코라도도 인공신경망의 강의를 한 번 들었을 뿐 전문적인 지식은 없는 편이었다. 그리고, 앤드류 응 교수 연구실에서 가장 뛰어난 대학원생인 퀵 레(Quoc Le)도 불러들여 이 프로젝트에 참가시킨다. 이때부터 구글의 엔지니어들은 마빈 프로젝트를 구글 브레인이라고 부르기 시작했다.[2] 제프 딘은 대규모 인공 신경망을 연구하는 팀인 구글 브레인(Google Brain)의 초기 멤버였다. 구글 검색으로 분리된 이후 인공 지능 분야를 이끌었다.[4]
- 구글 광고 서비스 시스템 초기 버전의 설계 및 구현
- 검색된 문서 수, 초당 처리되는 쿼리 수 및 시스템 업데이트 빈도의 2배 및 3배 증가를 다루는 5세대 크롤링 개발
- 색인 생성 및 쿼리 제공 시스템의 설계 및 구현
- 대규모 검색 시스템 구축과 그에 관련된 문제점 제기
- 구글 콘텐츠용 애드 센스 제품의 초기 개발 (프로덕션 서빙 시스템 설계 및 구현, 페이지 콘텐츠를 기반으로 한 광고 선택의 품질을 개선하기 위한 개발 작업)
- 프로토콜 버퍼 개발(효율적이고 확장 가능한 형식으로 구조화된 데이터를 인코딩하는 방법, 다양한 언어로 객체를 조작하기 위한 편리한 래퍼를 생성하는 컴파일러), 프로토콜 버퍼는 거의 모든 RPC 프로토콜에 대해 구글 내에서 광범위하게 사용되며 다양한 영구 스토리지 시스템에 구조화된 정보를 저장
- 초기 프로덕션 서비스 시스템을 크리슈나 바라트(Krishna Bharat)와 협력하여 프로토 타입을 개발
- 기계 클러스터를 관리하기 위한 1 세대 자동화 작업 스케줄링 시스템의 설계 및 구현
- 새로운 순위 알고리즘을 사용한 신속한 개발 및 실험을 위한 프로토 타이핑 인프라의 설계 및 구현
- 대규모 데이터 처리 애플리케이션의 개발을 단순화하기 위한 시스템 맵리듀스(MapReduce)의 설계 및 구현
- 여러 구글 제품에 사용되고 있는 대규모 반 구조화된 스토리지 시스템인 빅테이블(BigTable)의 설계 및 구현
- 통계 기계 번역 시스템인 구글 번역의 생산 시스템 설계 중 매우 큰 언어 모델에 대한 분산 고속 액세스를 위한 시스템을 설계하고 구현
- 내부 소스 코드 저장소를 쉽게 빠르게 검색할 수 있는 몇 가지 내부 도구 개발(이 내부 도구의 많은 아이디어가 구글 코드 검색 제품에 들어있다. 이 제품에는 정규 표현식을 사용하여 대규모 소스 코드를 검색하는 기능이 포함되어 있다.)
- 지능형 기계 발전에 중점을 구글 브레인 프로젝트 / 팀 공동 창립
- 대규모 교육 및 딥 러닝 모델 배포를 위한 2 세대 시스템 설계 및 구현[3]
- 확장이 가능하고 다중 버전이 가능하여, 전 세계에 분산되고 동기적으로 복제되는 데이터베이스인 스패너(Spanner) 프로젝트 참여
- 오픈 소스 온 디스크 키값을 저장하는 저장소인 레벨 데이터베이스(Level DB) 프로젝트 참여
- 오픈 소스 머신 러닝 소프트웨어 라이브러리인 텐서 플로(TensorFlow) 프로젝트 참여
- 텐서 플로(TensorFlow)로 리팩토링 된 심층 신경망을 위한 독점적인 기계 학습 시스템인 디스트 빌리프(DistBelief) 프로젝트 참여[4]
연구 분야[편집]
- 알고리즘과 이론(Algorithms and Theory)
- 분산 시스템 및 병렬 컴퓨팅(Distributed Systems and Parallel Computing)
- 기계 지능(Machine Intelligence)
- 기계 번역(Machine Translation)
- 음성 처리(Speech Processing)
- 자료 관리(Data Management)
- 정보 검색 및 웹(Information Retrieval and the Web)
- 기계 인식(Machine Perception)
- 자연어 처리(Natural Language Processing)[3]
각주[편집]
- ↑ 〈제프 딘〉, 《나무위키》
- ↑ 2.0 2.1 루나, 〈구글의 천재 엔지니어, 제프 딘〉, 《브런치》, 2018-11-11
- ↑ 3.0 3.1 3.2 3.3 〈Jeffrey Dean about〉, 《구글 리서치》
- ↑ 4.0 4.1 4.2 4.3 〈Jeff Dean (computer scientist)〉, 《Wikipedia》
참고자료[편집]
- 〈제프 딘〉, 《나무위키》
- 〈Jeff Dean (computer scientist)〉, 《Wikipedia》
- 루나, 〈구글의 천재 엔지니어, 제프 딘〉, 《브런치》, 2018-11-11
- 〈Jeffrey Dean about〉, 《구글 리서치》
같이 보기[편집]
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