자연어 처리(NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 해석하며 생성할 수 있도록 하는 핵심 기술입니다. 본 연구실은 자연어 처리의 다양한 하위 분야를 아우르며, 음성 및 텍스트 데이터를 효과적으로 분석하고 활용하는 방법을 연구합니다. 특히, 한국어와 영어 등 다양한 언어에 대한 형태소 분석, 구문 분석, 의미 분석, 품사 태깅 등 기초 언어 처리 기술을 개발하고, 이를 기반으로 한 기계 번역, 질의응답 시스템, 정보 추출 등 응용 기술로 확장하고 있습니다. 최근에는 대규모 언어 모델과 딥러닝 기반의 자연어 처리 기술이 급격히 발전함에 따라, 본 연구실은 최신 인공지능 기법을 활용한 자연어 이해 및 생성 모델 개발에 집중하고 있습니다. 예를 들어, 문법 오류 자동 교정, 다국어 신경망 기계 번역, 의미 기반 정보 검색, 대화 시스템의 자연어 이해 등 다양한 응용 분야에서 혁신적인 연구를 수행하고 있습니다. 또한, 실제 산업 현장에서 활용 가능한 자연어 처리 솔루션을 개발하여, 국내외 기업 및 기관과의 협력을 통해 기술의 실용화에도 앞장서고 있습니다. 이러한 연구는 언어의 복잡성과 다양성을 극복하고, 인간과 컴퓨터 간의 자연스러운 상호작용을 실현하는 데 중요한 역할을 합니다. 본 연구실은 언어 자원의 부족, 다의어 처리, 문맥 이해 등 자연어 처리 분야의 난제를 해결하기 위해 지속적으로 새로운 알고리즘과 시스템을 제안하고 있으며, 국내외 학술대회 및 저널에 활발히 연구 성과를 발표하고 있습니다.

음성 대화 시스템은 사용자의 음성 입력을 이해하고, 자연스러운 대화로 응답하는 인공지능 기술의 집약체입니다. 본 연구실은 음성 인식, 음성 합성, 음성 언어 이해, 대화 관리 등 음성 기반 상호작용의 전 과정을 아우르는 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 잡음 환경에서도 견고하게 동작하는 음성 인식 기술, 다양한 도메인에 적용 가능한 대화 관리 시스템, 사용자 맞춤형 음성 합성 기술 등을 개발하여, 실제 서비스에 적용 가능한 수준의 성능을 달성하고 있습니다. 연구실에서는 예제 기반 대화 모델링, 통계적·기호적 하이브리드 대화 관리, 다중 도메인 대화 상태 추적, 사용자 의도 인식 등 첨단 기술을 도입하여, 복잡한 대화 시나리오에서도 자연스러운 상호작용이 가능하도록 하고 있습니다. 또한, 음성 인식 오류 자동 수정, 발음 오류 검출 및 피드백, 감정 인식 등 사용자의 다양한 요구와 상황에 대응하는 기술도 함께 연구하고 있습니다. 이러한 기술은 스마트폰 음성 비서, 로봇, 차량용 인포테인먼트, 헬스케어 등 다양한 응용 분야에서 활용되고 있습니다. 최근에는 강화학습, 딥러닝, 멀티모달 학습 등 최신 인공지능 기법을 음성 대화 시스템에 접목하여, 더욱 지능적이고 적응적인 대화 시스템을 구현하고 있습니다. 본 연구실은 국내외 주요 학회 및 산업체와의 협력을 통해, 실제 환경에서 검증된 음성 대화 시스템을 지속적으로 개발·고도화하고 있습니다.

지능형 언어 학습 시스템은 인공지능과 자연어 처리 기술을 활용하여, 학습자의 언어 능력 향상과 맞춤형 교육을 지원하는 혁신적인 플랫폼입니다. 본 연구실은 컴퓨터 보조 언어 학습(CALL), 대화 기반 영어 튜터링, 발음 및 억양 피드백, 문법 오류 자동 교정 등 다양한 언어 교육 지원 기술을 개발하고 있습니다. 특히, 실제 학습자의 발화 데이터를 분석하여, 개인별 약점 진단 및 맞춤형 피드백을 제공하는 시스템을 구현하고 있습니다. 연구실에서 개발한 몰입형 영어 학습 게임(POMY), 로봇 기반 언어 학습, 자동 문법 오류 시뮬레이션 및 교정 시스템 등은 실제 교육 현장과 연계되어 높은 실효성을 보이고 있습니다. 또한, 문장 강세, 모음 약화, 억양 등 발음의 세부 요소까지 평가하고 피드백하는 기술을 통해, 학습자의 발화 유창성 및 정확성 향상에 기여하고 있습니다. 이러한 시스템은 초등학생부터 성인 학습자까지 다양한 연령과 수준에 맞춰 적용할 수 있습니다. 최근에는 멀티모달 학습, 대화형 인터페이스, 게임화된 학습 환경 등 최신 교육 공학 트렌드를 반영하여, 학습자의 동기 부여와 지속적인 학습을 유도하는 연구도 활발히 진행 중입니다. 본 연구실은 국내외 교육기관, 기업, 정부기관과의 협력을 통해, 실제 교육 현장에서 활용 가능한 지능형 언어 학습 솔루션을 지속적으로 개발·확산하고 있습니다.

텍스트 마이닝과 정보 검색은 대량의 비정형 텍스트 데이터에서 유의미한 정보를 자동으로 추출하고, 사용자의 질의에 신속하고 정확하게 답변하는 핵심 기술입니다. 본 연구실은 웹/문서 마이닝, 정보 추출, 질의응답 시스템, 개체명 인식, 관계 추출, 문서 분류 및 요약 등 다양한 텍스트 마이닝 기술을 연구하고 있습니다. 특히, 대규모 웹 데이터와 바이오메디컬 데이터 등 다양한 도메인에 적용 가능한 범용 정보 추출 및 검색 시스템을 개발하고 있습니다. 연구실에서는 통계적 언어 모델, 딥러닝 기반 정보 검색, 의미 기반 질의응답, 다국어 정보 검색, 온톨로지 기반 정보 추론 등 첨단 기법을 도입하여, 기존의 키워드 기반 검색을 넘어 문맥과 의미를 이해하는 지능형 정보 검색 시스템을 구현하고 있습니다. 또한, 자동화된 지식베이스 구축, 오픈 도메인 질의응답, 가짜 뉴스 탐지, 스미싱 탐지 등 사회적 이슈 해결에도 기여하고 있습니다. 이러한 연구는 빅데이터 시대에 방대한 텍스트 데이터로부터 신속하게 정보를 추출·활용할 수 있도록 하며, 산업, 의료, 법률, 교육 등 다양한 분야에서 혁신적인 서비스 개발의 기반이 되고 있습니다. 본 연구실은 국내외 주요 학회, 기업, 정부기관과의 협력을 통해, 실질적인 사회적·산업적 가치를 창출하는 텍스트 마이닝 및 정보 검색 기술을 선도하고 있습니다.