구명완

지능형 음성대화 시스템

본 연구실은 사람과 기계 간의 자연스러운 음성 대화 인터페이스 구축을 목표로 지능형 음성대화 시스템 분야를 선도하고 있습니다. 음성 인식, 음성 합성, 대화 이해 및 생성 등 핵심 기술 개발에 주력하며, 특히 마비말 장애 환자를 위한 발화 음성 인식 기술과 한국어 음성 인식 품질 향상 연구에서 독보적인 성과를 내고 있습니다. 강화학습 기반 대화 모델링, 심층신경망을 활용한 대화 생성, 웨이브넷 기반 음성 합성 등 최신 딥러닝 기법을 적극적으로 도입하여 시스템의 성능과 사용자 경험을 혁신하고 있습니다. 어린이 독서 활동 지원 로봇을 위한 음성 합성 기술 개발과 소음 환경 발화 중첩 데이터셋 구축을 통한 음성 처리 능력 강화는 실제 생활 속에서의 AI 적용 가능성을 넓히고 있습니다. 이러한 연구는 단순히 기술 개발을 넘어, 인간 중심의 상호작용을 구현하고 AI 기술이 사회에 기여할 수 있는 방안을 모색합니다.

생성형 AI 및 자연어 처리

본 연구실은 거대 언어 모델(LLM)을 포함한 생성형 인공지능과 자연어 처리 분야의 심도 깊은 연구를 통해 언어 기반 AI 기술의 새로운 지평을 열고 있습니다. T5-GPT 간 상징적 증류 지식 활용 프롬프트 엔지니어링, Graph2Tree 모델을 이용한 한국어 수학 문장제 문제 풀이와 같은 혁신적인 방법론을 제시하며, AI의 언어 이해 및 생성 능력을 극대화하고 있습니다. 대화 시스템 연구를 비롯해 법률 분야의 리걸 마인드를 구현하는 생성형 LLM 활용 방법론, 텍스트 기반 유해성 미디어 분류 기술 개발 등 실질적인 문제 해결에 기여하고 있습니다. 이 외에도 챗봇, 자동 요약 시스템, 통합 토크나이저를 갖는 음성 이해 시스템 등 다양한 응용 분야에서 핵심 기술을 개발하며, 복잡한 언어 데이터를 효과적으로 분석하고 의미 있는 가치를 창출하는 데 집중하고 있습니다. 이러한 연구는 AI 기반 서비스의 지능화와 고도화를 이끌며 산업적 파급 효과를 창출하고 있습니다.

AI 윤리 및 설명 가능한 인공지능(XAI)

본 연구실은 인공지능 기술의 사회적 책임과 투명성을 확보하기 위해 AI 윤리 및 설명 가능한 인공지능(XAI) 분야를 심도 있게 연구하고 있습니다. 특히 '사회적, 윤리적 학습을 위한 데이터 특성 및 생성 AI 모델의 윤리성 향상'과 같은 과제를 수행하며 AI 시스템의 공정성과 신뢰성 확보에 기여합니다. 대화 기반 설명 가능성을 멀티모달로 제공하는 AI 기술 개발을 통해 복잡한 AI 모델의 의사결정 과정을 사용자가 이해하기 쉽게 설명하며, AI 시스템에 대한 신뢰도를 높이고 있습니다. 또한, 사용자 수준에 맞는 일반 대화 시스템 베이스라인 구축 및 위협 상황 대화 분석 등 실제 적용 가능한 XAI 시나리오를 설계하고 구축합니다. 인문·사회 융복합 연구를 통해 인간과 기계와의 인터페이스를 대화 분석(Conversation Analysis)에 기반하여 설계하며, 기술과 사회의 조화로운 발전을 추구하고 있습니다. 이는 AI 기술의 책임감 있는 개발과 확산에 필수적인 역할을 수행합니다.