유비쿼터스 네트워크

광운대학교 본교(제1캠퍼스)
최용훈 교수 AI로봇전공

Computer Science and Engineering

컴퓨터

연구실 소개

유비쿼터스 네트워크 연구실은 AI로봇전공 내에서 활발히 연구를 진행하고 있으며, 특히 적대적 훈련과 노이즈 제거 확산 모델을 활용한 고품질 다중 화자 TTS에 대한 연구를 선도하고 있습니다. 2024년에는 이와 관련된 논문을 발표하였으며, 이는 연구실의 핵심 연구 분야 중 하나입니다. 또한, 2023년에는 ML 기반 5G 트래픽 생성을 위한 실용적 시뮬레이션 연구를 통해 5G 네트워크의 효율성을 높이는 데 기여하였습니다. 더불어, 과거에는 cdma2000 1xEV-DV 패킷 코어 네트워크에서 탄력적 QoS 제공을 위한 프레임워크를 개발하였고, ATM의 종단 간 성능 관리 솔루션인 OAM MIB를 제안하였습니다. 이러한 연구 성과들은 연구실의 높은 연구 역량을 보여주는 사례들입니다. 연구실은 또한 무선 통신 환경에서 릴레이 경로 관리 및 릴레이 스테이션 해제 방법에 대한 특허를 보유하고 있습니다.

적대적 학습

적대적 훈련

노이즈 제거 확산 모델

5G 트래픽 생성

탄력적 QoS 제공

연구 분야

다중 화자 TTS를 위한 고품질 텍스트-음성 변환

본 연구실은 최근 다중 화자 텍스트-음성 변환(TTS)을 위해 고품질 음성을 생성할 수 있는 기술을 개발하였습니다. 이 기술은 적대적 학습을 활용해 잡음을 제거하고, 이중 판별기를 사용하여 음성의 질을 향상시키는 방법을 제안하고 있습니다. 이를 통해 다양한 화자의 음성 데이터를 학습하여, 더 자연스럽고 정확한 음성 합성을 가능하게 합니다. 이러한 연구 성과는 AI 기반 음성 비서, 자동 응답 시스템 등 다양한 상용 애플리케이션에 적용될 수 있으며, 협력 기업들이 이 기술을 활용하여 차별화된 서비스를 제공할 수 있는 기회를 제공합니다.