음성 및 대화형 인공지능 연구실은 인간과 컴퓨터 사이의 원활하고 자연스러운 상호 작용을 가능케 하는 최신 기술을 연구하고 있습니다.

음성 및 자연어 처리, on-device AI 연구에 관심 있는 학부(3학년 이상), 석사, 그리고 박사 과정 학생 분들의 상담 요청을 환영합니다. 이력서와 함께 연구 관심사를 간략하게 기술하여 이메일로 연락부탁드립니다.

선발 관련 안내

• (석사/박사과정) 기본적으로 전일제 학생을 선발합니다.

• (학부연구생) 연구에 적극적으로 참여할 수 있으며, 대학원 진학에 관심 있는 지원자를 우대합니다. (참고 자료: 학부 연구생의 좋은 예)

주제

저희 연구실과 관련된 주제는 다음과 같습니다. 학생들 본인이 관심있는 연구 주제를 최우선으로 하며, 지도 교수와의 미팅을 통해 연구 주제를 더욱 구체화해 나갑니다.

• 음성 처리: 음성 인식, 음성 합성, 음성 부호화, 음성 향상, 화자 인식, 오디오 신호 분리, 음성 자기 지도 학습 등

  • 음성 인식: 음성 신호를 텍스트로 변환하는 과정 / 네비게이션, 스마트폰, 로봇 등 광범위한 분야에 활용됨

  • 음성 합성: 텍스트를 음성 신호로 변환하는 과정 / 오디오북, 스마트 기기, ARS 서비스 등 다양한 분야에 활용 가능함

  • 음성 향상: 음성 신호에서 잡음 및 반향을 제거하여 유용한 신호를 추출하는 연구 / 보청기, 통화 품질 개선, 음성 인식 전처리 등 다양한 분야에 활용 가능힘

  • 화자 인식: 입력 받은 음성 신호가 누구의 음성인지 찾아내거나 사용자와 동일인임을 식별하는 기술 / 지문 인식, 얼굴 인식과 같이 스마트 디바이스의 사용자 보안에 직접적인 영향을 끼침

  • 오디오 신호 분리: 특정 오디오 신호를 합쳐진 하나의 오디오 신호로부터 분리해내는 연구

  • 음성 자기지도 학습: 레이블이 지정되지 않은 대규모 음성 데이터를 활용하여 유용한 표현을 추출해내는 연구

• 자연어 처리: 거대 언어 모델, 기계 번역

  • 거대 언어 모델: 다양한 언어 관련 작업을 수행할 수 있는 인공지능 언어 처리 모델

  • 기계 번역: 한 언어의 텍스트를 다른 언어로 변환하는 과정

• 온디바이스 AI: 지식증류, 가지치기 등 모델 경량화

  • 인공지능 모델의 크기를 줄이고, 연산 속도를 향상시켜, 리소스가 제한된 환경(예: 모바일 기기, 임베디드 시스템)에서도 모델을 효율적으로 실행할 수 있게 하는 기술

연구실 운영원칙 

• 등록금 지원 (AI대학원 지원사업 장학금, CAU GRS 장학금 등)

• 정부/기업 프로젝트 참여를 통한 인건비 지급

• AI 분야 Top 학술 대회 및 저널에 논문이 게재될 경우, 해외 학회 참석 지원 및 인센티브 제공

• 고성능 딥러닝 서버 사용

• 공식적인 휴가 기간 부여