응우옌 훙 민 탄은 3년간의 의대 과정을 중퇴하고 석유 및 가스 회사에서 일한 후 AI 연구로 전향하여 싱가포르 국립대학교에서 강사가 되었습니다.
호치민 출신의 34세 민 탄(Minh Tan) 씨는 지난 7월 싱가포르 국립대학교(NUS) 수학과 조교수(*)로 임용되었습니다. 2024년 QS 랭킹에 따르면, 이 학교는 아시아에서는 유일하게 세계 10대 대학 중 하나로 선정되었으며, 현재 8위를 기록하고 있습니다.
탄은 인공지능(AI) 분야에서 머신 러닝과 딥 러닝을 가르치고 연구할 것입니다.
"제가 싱가포르를 선택한 이유는 NUS 수학과가 매우 강해서 QS 2023에 따르면 세계 13위에 올랐기 때문입니다. 이곳의 연구 방향이 제 발전 방향과 비슷해요."라고 탄은 말했습니다.
싱가포르는 베트남과 가깝습니다. 탄 씨는 이러한 점이 학생들을 지도하고 베트남 동료들과 협업할 수 있는 기회를 제공한다고 생각합니다. 그는 대형 기술 기업의 AI 레지던시 프로그램을 통해 베트남에서 많은 젊은 인재들을 이끌어 왔습니다. 2년 과정의 이 프로그램은 학생들의 AI 연구를 지원하고 해외에서 박사 학위를 취득할 수 있는 여건을 조성합니다.
응우옌 흥 민 탄. 사진: 캐릭터 제공
어린 시절, 탄은 수학 잡지와 뚜오이 트레(Tuoi Tre)를 읽으며 수학에 관심을 갖게 되었습니다. 탄은 수학을 잘했고 초등학교 때부터 꾸준히 학교 팀에 참여했습니다. 2004년, 탄은 레홍퐁 영재 고등학교 수학 전문반 입학 시험에 합격했습니다.
탄은 수학을 좋아했지만, 그 시절에는 단지 시험을 보기 위해 수학을 공부했다고 말했습니다. 원하는 결과를 얻지 못하자 탄은 대학 진학을 결심했습니다. 2007년, 탄은 호치민시의 명문 대학교인 박코아 대학교와 이두억 대학교에 입학하여 의사가 되기로 결심했습니다.
탄은 베트남에서 1년간 공부한 후 가족과 함께 미국으로 이주했습니다. 그는 텍사스 휴스턴 커뮤니티 칼리지에서 의학 공부를 계속했습니다. 하지만 2년 후 탄은 다시 학업을 중단했습니다.
"제가 의학 분야에 적합하지 않다는 걸 깨달았어요."라고 탄은 회상했습니다. 당시 그는 자신의 영어 실력이 미국에서 의학 공부를 계속하기에는 부족하다고 생각했습니다. 의대생들은 학교에서 공부하는 것뿐만 아니라 환자의 병리, 상황, 심리를 이해하기 위해 원활한 의사소통을 해야 하기 때문입니다.
탄은 공학 전공이 취업 전망이 좋다는 것을 조사하고 알게 된 후, US News에 따르면 미국 내 상위 15위 대학 중 하나인 라이스 대학교에서 전기 공학을 전공하기 위해 전액 장학금을 지원하여 합격했습니다.
당시 탄은 아직 진로에 대한 명확한 비전이 없었습니다. 첫 학기에 세 개의 전문 과목을 수강했을 때, 탄은 흥미를 느껴 신호처리 전공을 선택했습니다. 탄에 따르면, 이 전공은 수학 지식을 많이 활용하고 대형 석유 회사에서 취업할 기회가 많다고 합니다. 또한, 이 분야는 학교에서도 유명한 교육 분야입니다.
탄은 공부 외에도 영어 실력 향상을 위해 노력했습니다. 그는 시장에서 계산원으로 아르바이트를 지원했습니다. 스트레스가 많은 일이라 탄은 고객과의 상황을 해결하기 위해 적극적으로 영어를 듣고 말해야 했습니다. 덕분에 탄은 듣기와 말하기 능력이 향상되었습니다. 학교 친구들과도 더 쉽게 이야기할 수 있었고, 선생님들과 함께 프로젝트에도 참여할 수 있었습니다.
2014년, 탄은 대학교 4학년에 입학했습니다. 당시는 미국에서 머신러닝과 딥러닝이 빠르게 발전하던 시기였습니다. 탄은 이 두 분야를 연구하여 프로젝트에 적용했고, 친구들과 함께 착용자의 생각을 모형 자동차를 제어하는 명령으로 변환하는 모자를 성공적으로 개발했습니다.
하지만 졸업 직전, 탄은 석유 및 가스 회사인 GE 오일 앤 가스의 엔지니어링 인턴으로 채용되었습니다. 얼마 지나지 않아 석유 산업은 쇠퇴하기 시작했습니다. 이때 라이스 대학교의 전 교수가 그에게 AI 연구로 돌아가라고 설득했습니다.
탄은 직장을 그만두고 2014년에 석사 및 박사 학위 장학금을 받았습니다.
3년 후, 열정과 선생님들의 헌신적인 지도 덕분에 탄의 학업은 순조롭게 진행되었고, 꾸준히 과학 논문을 발표할 수 있었습니다. 하지만 4학년이 되자 탄은 다음 연구를 어떻게 해야 할지 몰라 막막해지기 시작했습니다. AI의 여러 새로운 분야를 탐구해 보았지만 아무런 성과도 얻지 못했습니다.
"2년 동안 과학 논문을 하나도 발표하지 못했어요." 탠은 박사 과정생에게 매우 중요한 단계이기 때문에 걱정스러운 듯 말했다. 그는 자신의 아이디어를 교수님들의 아이디어와 끊임없이 비교하며 부족한 점을 파악하려고 애썼다.
2년 동안 아무런 성과 없이 고군분투하던 중, 탄은 자신에게 부족한 것이 바로 연구 방향이라는 것을 깨달았습니다. 마침내 탄은 응용 수학과 머신러닝에 집중하기로 결심했습니다.
그 이후로 탄의 업무는 훨씬 수월해졌습니다. 탄은 Amazon AI와 NVIDIA Research에서 인턴으로 일하며 AI 물리 모델링, 합성 데이터 학습을 위한 도메인 적응, 머신러닝을 활용한 과학적 발견 등 다양한 응용 문제를 다루었습니다. 최근 탄은 토요타와의 공동 프로젝트에서 이러한 응용 문제를 활용하여 전기 자동차 배터리 수명을 예측했습니다.
그는 올해 6월, 싱가포르 국립대학교에 합류하기 전에 캘리포니아 대학교 로스앤젤레스(UCLA) 수학과에서 박사후 과정을 마쳤습니다.
탄은 새 직업이 매우 흥미롭다고 말했습니다. 그는 프로그램 개발에 참여하여 학생들이 배운 내용을 전 세계 어디에서나 취업에 활용할 수 있도록 돕는 방법을 배우게 됩니다.
"압박감도 크지만 동기 부여도 강해요." 탠은 이렇게 말했습니다. 그는 멘토들에게서 영감을 받아 교수의 길을 선택했다고 말했습니다. 라이스 대학교의 리처드 바라뉴크 교수와 UCLA의 스탠 오셔 교수는 탠에게 연구와 진로 모두에 유용한 조언을 많이 해 주었습니다. 그들의 헌신과 긍정적인 영향을 목격한 탠은 두 분을 롤모델로 삼았습니다.
르완다에서 열린 ICLR 2023 인공지능 컨퍼런스에 참석한 탄. 사진: 제공 캐릭터
미국 텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스의 호 팜 민 낫 교수는 연구와 교육 분야에서 활동하는 동료들을 높이 평가합니다.
"탄은 항상 모든 일을 끝까지 해내고, 미완성된 일은 절대 남기지 않아요. 문제를 매우 과학적으로 발견하고 처리하죠. 학생들에게도 책임감이 강해요." 낫 선생님이 말씀하셨습니다.
현재까지 탄은 Q1 저널(한 분야에서 가장 권위 있는 저널 그룹)에 16편의 논문을 게재했습니다. 탄의 향후 연구 방향은 최적화, 미분 방정식, 통계 등 응용 수학의 다양한 방법을 결합하여 인공지능 응용 분야에 사용되는 머신러닝 모델을 설명하는 것입니다. 그는 또한 정기적으로 베트남을 방문하여 동료들과 함께 학생들을 지도합니다.
자신의 여정을 되돌아보며, 탠은 각각의 환경에서 값진 교훈을 얻었다고 말합니다. 의대에서는 부지런함이라는 미덕을 배웠고, 라이스 대학교에서는 독립적인 연구자가 되는 법을 배웠습니다. UCLA에서는 생산적으로 일하고 영향력 있는 연구를 하는 법을 배웠습니다. 또한, 이 두 곳에서 여러 나라에서 온 동료들과 함께 일하면서 탠은 연구와 삶에서 다양성의 가치를 배웠습니다.
그는 젊은이들이 적극적이고, 호기심이 많고, 근면해야 하며, 끊임없이 사고방식을 새롭게 하고 자신감을 가져야 한다고 믿습니다.
"쉬운 건 하나도 없어요." 탄이 말했다. 그는 대부분의 사람들이 천재가 아니라고 생각하기 때문에, 특히 난관에 직면했을 때 이러한 자질들이 성공의 열쇠라고 믿는다.
칸린
*조교수는 미국에서 교수의 세 가지 직급 중 첫 번째 직급입니다.
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