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인하대학교 산업경영공학과 이우기 교수님은 AI, 딥러닝, 정보보안 및 스마트 시스템 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 계십니다. 현대 사회가 직면한 AI 보안 위협, 비효율적인 정보 관리, 그리고 스마트 시스템의 안전성 문제에 대한 깊이 있는 통찰을 제공하고 계십니다. 교수님의 연구는 차량 번호판 오인식 방지, 사용자 인증 시스템, 효율적인 검색 결과 다양성 인덱스, 지능형 수하물 관리 등 실생활에 적용 가능한 혁신적인 기술들을 포함하고 있습니다. 이우기 교수님의 특허는 기술적 난제를 해결하고 미래 사회의 안전과 효율성을 증진하는 데 기여하고 있습니다. 본 프로필을 통해 이우기 교수님의 연구 성과와 기여를 상세히 확인하실 수 있습니다.
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 이우기 |
| 직책 | 교수 |
| 이메일 | trinity@inha.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 산업경영공학과 |
| 사무실 번호 | 0328607371 |
| 연구실 | VOICE AI 연구소 |
| 연구실 홈페이지 | - |
| 홈페이지 | - |
| 소속 | 인하대학교 |
| 회사명 | 인하대학교 산업경영공학과 |
| 재직기간 | 재직 중 |
| 담당업무 | 산업경영공학과 교수로 재직 |
| 회사명 | VOICE AI 연구소 |
| 재직기간 | 재직 중 |
| 담당업무 | VOICE AI 연구소 소장 |
| 연구 1 | 음성 AI 및 멀티모달 메타학습 기술 |
| 내용 | 본 연구실은 멀티모달 음성 메타학습 기술 개발을 목표로, 현대 사회의 다양한 통신 및 상호작용 문제를 해결하기 위한 혁신적인 음성 AI 연구를 수행하고 있습니다. 특히 딥러닝(오토인코더, CNN, GAN, LSTM)을 기반으로 음성 합성, 음성 복제, 생체 신호 기반 음성 인식, 자연어 처리 등 핵심 원천 기술 개발에 집중하고 있습니다. 저희 연구의 차별점은 실시간 음성 복제 시스템과 감정 기반 음성 합성 기술을 통해 사용자 경험을 극대화하고, 조음기관의 물리적 특성을 활용한 음성 발화 의도 측정 및 청음 향상 시스템 개발에 있습니다. 이를 위해 XVoice 국가 인공지능 원천기술 연구개발 과제를 수행하며, 독자적인 멀티모달 데이터 통합 및 메타학습 기법을 적용하고 있습니다. 이러한 기술들은 개인화된 커뮤니케이션 강화, 음성 보안 시스템 고도화, 그리고 언어 장애인의 의사소통 지원 등 사회적 가치를 창출합니다. 특히, 딥러닝을 이용한 실시간 음성 복제 시스템으로 특허청장상을 수상하는 등 실용성과 혁신성을 인정받았습니다. 향후 다양한 산업 분야에서 인간 중심의 AI 기술을 구현하고 협력 기회를 모색하고자 합니다. |
| 연구 2 | AI 기반 스마트 시스템 보안 및 위험 분석 |
| 내용 | 본 연구실은 AI 기술을 활용하여 스마트 시스템이 직면한 정보보안 위협과 안전성 문제를 해결하는 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 특히 AI 보안 위협에 대한 깊이 있는 통찰을 바탕으로, 실생활에 적용 가능한 혁신적인 기술들을 개발하여 미래 사회의 안전과 효율성을 증진하는 데 기여하고 있습니다. 저희는 딥러닝 기반의 적대적 공격 방어 기술을 통해 차량 번호판 오인식 문제를 해결하고, 강화된 자동 탐지 시스템을 구축하여 보안성을 높이고 있습니다. 또한, 사용자 인증 시스템의 견고성을 강화하고, 빅데이터 기반의 경로 데이터에서 개인정보 비식별화 이론을 개발하여 프라이버시 침해를 방지하는 독자적인 접근법을 제시합니다. 이러한 연구는 스마트시티 환경에서 산업 생산성을 혁신하는 AI 융합 기술 개발과 지능형 수하물 관리 시스템 구현 등 다양한 응용 분야로 확장됩니다. 복잡한 AI 모델의 구조적 취약성을 분석하고 이를 바탕으로 특허를 출원하는 등 기술적 난제 해결에 주력하며, 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 스마트 시스템 환경을 구축하여 사회 전반의 보안 수준을 한 단계 끌어올리는 데 기여하고 있습니다. |
| 연구 3 | 빅데이터 지식 처리 및 지능형 특허 분석 |
| 내용 | 본 연구실은 빅데이터 환경에서 효율적인 지식 처리 및 지능형 특허 분석 기술을 개발하여, 정보의 가치를 극대화하고 의사결정을 지원하는 연구를 선도하고 있습니다. 방대한 양의 정형/비정형 데이터를 심층적으로 분석하기 위해 딥러닝 기반의 자연어 처리, 토픽 모델링, 특허 임베딩 등 최신 AI 기법을 활용하고 있습니다. 저희 연구의 핵심 차별점은 효율적 특허 검색을 위한 검색 결과 다양성 인덱스 생성 기술과 딥러닝 언어 모델을 활용한 특허 문서 분류 및 선행 기술 조사 시스템 개발에 있습니다. 이를 통해 기존의 복잡하고 시간 소모적인 특허 분석 과정을 자동화하고, 연구자의 검색 노력과 검토 비용을 획기적으로 줄이는 독자적인 솔루션을 제공합니다. 또한, 판결문 요약 및 법률 검색 시스템 구축에도 AI를 적용하여 법률 분야의 지식 처리 효율성을 높이고 있습니다. 이러한 기술들은 기업의 R&D 전략 최적화, 기술 사업화 촉진, 지식재산권 관리 강화, 그리고 산업 현장(예: 설비 고장 진단)에서의 정보 활용도 증진 등 광범위한 분야에 실질적인 가치를 제공합니다. 저희 연구는 다양한 국책 과제와 연계되어 기술 이전 및 상업화에 기여하며, 빅데이터 기반 지식 생태계 조성에 중요한 역할을 하고 있습니다. |
| 활동 내용 | [연구과제 참여] - 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원(IITP) '인공지능 핵심원천기술 개발사업' 선정 및 연구 진행 - 과학기술정보통신부 예산 XVoice 국가 인공지능 원천기술 연구개발 과제 수행 (5년간 총 50억 원 지원) [학회/위원회 활동] - 한국CDE학회 패널 활동 (2018년) [수상 내역] - 한국지식재산교육연구학회 2023년도 하계 학술대회 최우수 논문 발표로 특허청장상 수상 (제자들과 공동 수상) [언론 보도] - 파이낸셜뉴스, 기호일보, 교수신문, 인공지능신문, ZDNet Korea 등 다수 언론 보도 |
| 학력 사항 | 1987.02 서울대학교(학사)/산업공학 1993.02 서울대학교(석사)/산업공학 1996.02 서울대학교(박사)/산업공학 |
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