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김건희 교수 연구팀, 자연어처리 최우수학회 NAACL 2025 음성인식 부분 최고 논문상 수상

AI가 사람처럼 말버릇, 추임새, 끼어들기 등 대화 행동을 이해하고 재현하는 음성 대화 기술이 개발되었다.연구팀은 세계 최대 규모의 대화 행동 기반 음성 데이터셋인 Behavior-SD를 구축하고, 이를 바탕으로 자연스러운 AI 음성 대화 모델 BeDLM을 제안했다.해당 기술은 팟캐스트 제작, 상담 AI, 개인화 음성비서 등 사람과 상호작용이 중요한 다양한 분야에 활용 가능성이 높다.사람들이 대화를 할 때는 정보를 주고 받는 것 외에도 “음…”, “그니까…” 같은 말버릇을 쓰고, 적절한 순간에 “맞아”, “응” 같은 추임새를 넣거나, 때로는 상대의 말을 끊기도 하면서 소통한다. 하지만 기존 인공지능 대화 시스템은 이런 미묘한 말버릇이나 대화 습관을 반영하지 못해, 말투가 부자연스럽고 기계적으로 느껴질 수밖에 없었다.김건희 교수 연구팀(이세훈 박사과정, 김강욱 학사과정)은 이러한 문제를 해결하기 위해, 사람의 말버릇과 추임새(backchannel), 끼어들기(interruption), 감정 표현 등 대화 행동을 정밀하게 반영한 음성 데이터셋과 대화 생성 기술을 함께 제안하였다.연구팀은 먼저 10만 개 이상, 총 2천 시간 분량의 대규모 대화 행동 기반 음성 데이터셋인 Behavior-SD를 구축했다. 이 데이터는 단순한 문장이 아니라, 각 화자의 말투와 말버릇이 행동 단위로 주석 처리되어 있어, 실제 사람 간의 자연스러운 대화를 정밀하게 구현할 수 있도록 설계되었다.이 데이터를 바탕으로 개발된 행동 기반 대화 생성 모델(BeDLM)은, 대화 상황과 화자의 대화 행동 패턴을 입력으로 받아, 사람 간 대화에 가까운 음성 대화를 쉽게 생성할 수 있는 AI 기술을 구현했다. 대화 행동을 반영하여 말버릇을 자연스럽게 끼워 넣는다. 이 기술은 생동감 있는 팟캐스트 콘텐츠 제작, 개인 맞춤형 음성 비서, 정서적 반응이 필요한 상담 AI 등, 자연스러운 말하기와 듣기가 중요한 응용 분야에서 활용도가 높다.이 연구는 세계 최고 수준의 자연어처리 학회인 NAACL 2025에서 구두로 발표되었으며, 음성 처리 및 음성 언어 이해(Speech Processing and Spoken Language Understanding) 분야에서 최우수 논문에게 수여되는 Senior Area Chair Award를 수상했다. Senior Area Chair Award 는 자연어처리 핵심 9개 분야에서 각 최우수 논문 1편씩을 선정하였다.이 연구에서 개발된 Behavior-SD 데이터셋과 코드는 모두 오픈소스로 공개되어, 국내외 연구자 누구나 자유롭게 활용할 수 있다. 관련 기술의 확산과 후속 연구를 촉진할 수 있을 것으로 기대된다.[연구지원]본 연구는 정보통신기획평가원(IITP)의 ICT R&D 사업(No. RS-2022-II220156, No. RS-2019-II191082), ITRC 지원사업(No. IITP-2025-RS-2024-00437633), 서울대학교 글로벌 우수연구센터 사업, NRF 기초연구사업(RS-2023-00274280)의 지원을 받아 수행되었다.[논문 정보]​“Behavior-SD: Behaviorally Aware Spoken Dialogue Generation with Large Language Models”, Sehun Lee*, Kang-wook Kim*, Gunhee Kim, 2025 Annual Conference of the Nations of the Americas Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL 2025)...
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이재진 교수 연구진, 삼성 인공지능/컴퓨터공학 챌린지 2024 최우수상 수상

​이재진 교수 연구실 소속의 팀(ShallowSpeed : 배수민, 강민규, 김진표)이 삼성전자 SAIT에서 주최하여 8월 1일부터 10월 6일까지 진행된 "삼성 인공지능/컴퓨터공학 챌린지 2024″의 컴퓨터공학 분야에서 최우수상을 수상하였다. 대규모 언어 모델(Large Language Model)이 다양한 분야에서 높은 성과를 보여주면서 수요가 폭발적으로 증가함에 따라 On-device 시스템에서 제한된 자원으로 추론하는 것이 중요해졌다. 이러한 추세에 맞추어, 올해로 4회를 맞는 "삼성 인공지능/컴퓨터공학 챌린지 2024″는 컴퓨터공학 분야 과제에서 jetson 디바이스 내 한정된 메모리와 GPU를 활용하여 시스템 및 알고리즘 최적화를 통해 대규모 언어 모델의 정확도를 떨어뜨리지 않으면서 추론 성능을 높이는 것이었다. 해당 팀은 기존 GPU 연구 경험을 바탕으로 다양한 최적화를 적용하여 Phi-3-medium 모델로 text generation 추론 시간을 단축하였고. 그 결과 baseline 대비 200배 이상 가속하여 1위를 기록하는 성과를 내었다. 챌린지에 참여한 ShallowSpeed 팀의 배수민 학생은 "이번 챌린지를 통해 새로 접한 환경에서 문제를 해결해 나가는 능력을 키울 수 있었고, 최적화를 진행해나가면서 새로운 지식들을 얻어갈 수 있었던 유익한 경험이었다"고 밝혔다. 최우수상 팀에는 부상으로 상금 1,000만 원이 수여된다....
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제46회 및 제47회 국제 대학생 프로그래밍 경진대회 은메달 수상

ICPC (International Collegiate Programming Contest) Foundation이 주최하는 세계 최대 프로그래밍 대회인 제46회, 제47회 국제 대학생 프로그래밍 경진대회(ICPC)에서 서울대학교가 각각 은메달을 수상했다. 2023년 코로나19 및 중동 분쟁으로 대회가 연기됨에 따라 올해 제46회 및 제47회 대회가 2024년 4월 18일 이집트 룩소르(Egypt Luxor)에서 같은 날에 통합해서 개최되었다.제46회에 출전한 서울대학교 'FSM'팀(김세빈, 이민제, 윤교준 학생)은 총 11개 문제 중 9문제를 해결하여 종합 6위를 기록하였으며, 제47회에 출전한 서울대학교 'HappyLastDance'팀(안정현, 이하린, 김동현 학생)은 총 11개 문제 중 8문제를 해결하여 종합 7위를 기록하여 각각 은메달을 수상하였다. 서울대학교는 2017년 대회 금메달, 2018년 대회 은메달, 2019년 대회 은메달, 2021년 대회 금메달, 2022년 금메달을 수상한 데 이어, 올해 두 대회에서 은메달을 얻으며 7회 연속으로 메달을 수상하였다(2020년 대회는 코로나19 확산으로 한 차례 연기됨). 故 염헌영 교수님께서는 해당 대회를 위해 2017년 수상 당시부터 수 년 동안 계속하여 코치를 맡아주셨으며, 최근 몇 년 동안은 서울지역대회 regional director도 맡아주셨다.ICPC는 1977년 ACM(미국컴퓨터협회) 컴퓨터 과학 컨퍼런스에서 처음 개최되어, 매년 전 세계 대학생들이 참가하는 가장 권위 있는 컴퓨터 프로그래밍 경시대회이다. 이번 대회를 위한 지역대회에는 111개국 3천여 개 대학에서 5만여 명 이상의 대학생이 참가했으며, 그 중 최상위 성적으로 지역 대회를 통과한 264개 팀, 8백여 명의 대학생이 '월드 파이널'로 불리는 본선에서 경쟁을 벌였다....
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제4회 민상렬 장학금 수여식 개최

故 민상렬 교수님의 연구에 대한 열정과 후학 양성의 뜻을 기리고자 '민상렬 장학금'이 제정되었습니다. 민상렬장학금은 컴퓨터시스템 관련 연구업적이 탁월한 대학원생을 매년 1인 선정하여 학업/연구 장려금 600만원을 지급합니다.제4회 장학생으로 이주헌 학생(지도교수 이영기)이 선정되었습니다. 이주헌 학생의 연구 분야는 실시간 비디오 분석 시스템으로, 다중 딥 뉴럴 네트워크(DNN) 및 렌더링 연산의 동시, 실시간 수행을 요구하는 미래형 실시간 비디오 분석 응용(혼합 현실, 자율주행 등) 워크로드를 특징짓고, 이를 지원하기 위한 모바일-클라우드 협력적 AI 시스템 기술을 연구하여 모바일 컴퓨팅 분야 최우수 국제학회 및 저널에 총 3편의 논문을 주저자로 게재하였습니다(ACM MobiCom 2020 2편, IEEE Trans. on Mobile Computing 2022 1편). 이러한 성과를 인정받아, Microsoft Research Asia Ph.D. Fellowship 2020, ACM Students in MobiSys Workshop 2021 Best Paper Award, 서울대학교 AI 연구원 AI Stars Fellowship 2021, BK21 2022 우수대학원생 등 산업계, 학계에서 다수의 상을 수상한바 있습니다.민상렬장학금 수여식은 2024년 2월 8일 서울대 컴퓨터연구소 민상렬홀에서 개최되었습니다. 앞으로도 컴퓨터시스템과 관련된 연구를 하는 많은 훌륭한 학생들이 민상렬 장학생으로 선정되는 명예를 차지하길 기대합니다....
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원정담 교수 연구진, "NeurIPS MyoChallenge 2023" locomotion track 1위 기록

NeurlPS conference 2023 에서 열린 MyoChallenge 2023 에서 locomotion track 1위물리 기반 시뮬레이션 환경에서 다수의 근육을 갖춘 인간 모델을 효율적이고 안정적으로 원하는 방향으로 조종할 수 있도록 하는 제어 시스템 학습 알고리즘을 개발원정담 교수 연구실 박사과정생 박정남 학생(Team GaitNet)이 NeurIPS 2023에서 열린 MyoChallenge 2023 competition의 locomotion track 에서 1위를 차지하였다. MyoChallenge 2023 은 물리 기반 근골격 시뮬레이션 환경에서 주어진 목표들을 수행하도록 사람 모델의 근육을 제어하여야 하며, '목표의 달성 정도', '제어의 효율성' 등의 기준을 바탕으로 순위를 매긴다. 총 2개의 track(locomotion, manipulation) 으로 구성되어 있으며, locomotion track은 복잡한 지형 위에서 80개의 다리 근육을 제어하여, 움직이는 물체를 따라가거나 피하는 목표가 주어진다. 해당 목표를 성공적으로 수행하는 근육 제어기를 학습함으로써 실제 사람의 동작 매커니즘과 유사한 근육기반의 시뮬레이션에서 사람의 움직임에 대한 더 깊은 이해를 할 수 있다.원정담 교수 팀은 심층강화학습에 기반한 curriculum learning 을 제안하여, 빠르게 움직이는 물체를 쫓아가거나 그 물체를 피하는 목표를 수행하면서 균형을 유지할 수 있는 제어기를 학습하는 것에 성공하였다. 연구팀은 실제 인간 동작 데이터를 활용하여 기본 걷기 및 균형 잡기 기술을 학습시킨 후, 이를 바탕으로 보다 복잡하고 민첩한 동작을 습득하는 알고리즘을 제안하였다. 실제 사람의 근골격 모델을 바탕으로 하는 복잡한 시뮬레이션 환경에서 안정적면서 민첩한 제어에 성공함으로써, 사람의 동작과 근골격계 사이의 관계를 밝히는 연구에 큰 기여를 할 것으로 기대한다. ...
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