담당과목
확률변수론, 신호및시스템, 디지털신호처리 1,2, 인공지능개론
음성신호처리, 딥러닝특론
학력
서울대학교 전기컴퓨터공학부 공학박사
경력
2019 ~ 현재 한양대 전기정보통신기술연구소 연구소장
2017 ~ 현재 한양대학교 융합전자공학부 정교수
2017 ~ 2020 산업통상자원부 로봇음성인식사업단 사업단장
2017 ~ 2023 ICT기초연구실 실장
2011 IEEE/IEEK IT젊은공학자상 수상
2011 ~ 2017 한양대학교 융합전자공학부 부교수
2009 ~ 현재 한국음향학회 논문지 편집위원
2008 ~ 2011 인하대 전자공학부 BK21 핵심 사업팀 사업팀장
2005 ~ 2011 인하대학교 전자공학부 조교수
2005 KIST 연구원
2004 ~ 2005 Postdoc Fellow, University of California, Santa Barbara
2000 ~ 2004 ㈜넷더스 연구소장
2017 ~ 현재 한양대학교 융합전자공학부 정교수
2017 ~ 2020 산업통상자원부 로봇음성인식사업단 사업단장
2017 ~ 2023 ICT기초연구실 실장
2011 IEEE/IEEK IT젊은공학자상 수상
2011 ~ 2017 한양대학교 융합전자공학부 부교수
2009 ~ 현재 한국음향학회 논문지 편집위원
2008 ~ 2011 인하대 전자공학부 BK21 핵심 사업팀 사업팀장
2005 ~ 2011 인하대학교 전자공학부 조교수
2005 KIST 연구원
2004 ~ 2005 Postdoc Fellow, University of California, Santa Barbara
2000 ~ 2004 ㈜넷더스 연구소장
음성음향신호처리 및 머신러닝 연구실
연구 분야는 음성인식 및 음성합성, 딥러닝 및 인공지능, 음성 및 음향 신호처리, 바이오응용 신호처리로 나눌 수 있다.
- 1. 음성인식 및 음성합성
- 음성인식이란 사람이 말하는 음성 언어에서 특정한 특징들을 학습하여 그 내용을 텍스트로 변환하는 것을 말하며 speech to text (STT)라고도 한다. 음성합성은 입력된 텍스트 데이터에 알맞은 음성 데이터를 추정하는 기술로서 text to speech (TTS)라고도 한다.
- 2. 딥러닝 및 인공지능
- 딥러닝이란 뇌신경을 모방한 인공지능 알고리즘으로 여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화를 시도하는 Machine learning 알고리즘의 일종으로 정의되며, 큰 틀에서 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계학습의 최신연구분야이다.
- 3. 음성 및 음향 신호처리
- 음성 및 음향신호를 수학적으로 모델링하여 다양한 환경에서 발생하는 잡음, 에코 및 잔향 등 음질 및 음성인식율을 저하시키는 요소신호를 효과적으로 제거하는 필터 설계등의 단일마이크/멀티마이크 기반 신호처리 알고리즘을 개발한다.
- 4. 바이오진단 머신러닝
- 바이오진단 머신러닝이란 생체신호로부터 중요한 특징을 추출하고 머신러닝 알고리즘으로 학습하여 수면진단 및 혈압 측정 등의 바이오 진단용 신호처리기술을 연구한다.
- 관심연구분야
- 음성인식, 음성합성, 딥러닝, 머신러닝, 음성음향신호처리, 바이오신호처리
