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- 관리자
- 2026.05.04
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전자공학과 박형민 교수 연구팀, 세계 최우수 인공지능 학회 ‘ICML 2026’ 논문 채택
박형민 전자공학과 교수가 지도하는 지능정보처리 연구실 연구팀이 세계 최고 권위의 인공지능 및 기계학습 학회인 International Conference on Machine Learning, ICML 2026에서 논문을 발표한다.
이번 연구는 전자공학과 신의협 박사가 주도하고, 고재현 박사과정과 정우철 석사과정이 함께 참여해 수행되었다. 발표 논문 제목은 “Query-Based Asymmetric Modeling with Decoupled Input-Output Rates for Speech Restoration”으로, 연구팀은 열악한 환경에서 녹음된 다양한 샘플링 주파수의 입력 음성을 효과적으로 복원할 수 있는 새로운 딥러닝 네트워크 구조를 제안하였다.
음성 복원(Speech Restoration)은 잡음, 반향, 대역 제한, 디지털 왜곡 등으로 인해 품질이 저하된 음성을 사람이 듣기에 깨끗하고 자연스럽게 복원하는 기술이다. 기존 연구들은 대부분 고정된 입출력 샘플링 주파수를 가정해 모델을 설계해 왔다는 한계가 있었다.
이에 연구팀은 임의의 입력 샘플링 주파수를 가진 음성을 처리하면서도, 사용자가 원하는 임의의 출력 샘플링 주파수로 복원할 수 있는 보다 유연한 음성 복원 모델을 설계하였다. 이를 위해 입력 음성의 대역 정보를 분석하는 인코더와 출력 음성을 복원하는 디코더의 역할을 분리한 입력 대역 분석 인코더–출력 대역 복원 디코더 기반의 비대칭 네트워크 구조를 제안하였다.
<입력 대역 분석 인코더–출력 대역 복원 디코더의 비대칭 모델링을 제안한 TF-Restormer 네트워크 구조>
한편 ICML은 인공지능(AI) 및 기계학습 분야의 발전을 다루는 세계 최고 수준의 국제 학회 중 하나로, 매년 전 세계 학계와 산업계의 연구자, 기업 관계자들이 참여해 최신 연구 성과와 혁신 기술을 발표하고 논의하는 자리이다. 특히 기계학습 이론, 알고리즘, 딥러닝, 강화학습 등 AI 핵심 분야의 주요 연구들이 공유되는 대표 학회로 평가된다. ICML 2026은 2026년 7월 6일부터 11일까지 대한민국 서울 COEX에서 개최된다.
▶ 논문제목: Query-Based Asymmetric Modeling with Decoupled Input-Output Rates for Speech Restoration
▶ 저자 정보: 신의협(제 1저자), 고재현(제 2저자), 정우철(제 3저자), 박형민 교수(교신저자, 서강대)
▶ 데모 페이지: https://tf-restormer.github.io/demo/