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장준혁 (공학자)

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장준혁
장준혁
성별남성
국적대한민국
시민권대한민국
학력경북대학교
서울대학교
직업전자공학자·인공지능 연구자·교수
활동 기간2000년대 ~ 현재
고용주한양대학교
소속융합전자공학부
전기정보통신기술연구소(RIEC)
ASML(음성·음향 신호처리 및 머신러닝) 연구실
현직한양대학교 융합전자공학부 정교수(2017년 ~ )
전기정보통신기술연구소장(2019년 ~ )
IEEE/ACM TASLP 편집위원(2025년 ~ )
전직인하대학교 전자공학부 조교수(2005년 ~ 2011년)
한국과학기술연구원(KIST) 연구원(2005년)
미국 캘리포니아 대학교 샌타바버라(UC Santa Barbara) 박사후연구원(2004년 ~ 2005년)
칭호한양대학교 HYU Research Distinguished Professor(연구석학교수), 전기정보통신기술연구소장
칭호 기간연구소장(2019년 ~ )
장준혁
한글 표기: 장준혁
개정 로마자 표기: Jang Jun-hyeok

장준혁(Joon-Hyuk Chang)은 대한민국의 한양대학교 융합전자공학부 교수이자 음성·음향 신호처리 및 인공지능 연구자이다. 한양대학교 전기정보통신기술연구소(RIEC) 소장을 맡고 있으며, HYU Research Distinguished Professor(연구석학교수)로 재직한다.[1] 실환경 음성인식(ASR)·음성향상·화자/환경 인지·온디바이스 경량화 등을 연구하며, 2025년부터 IEEE 편집위원을 맡고 있다.[2]

학력

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  • 경북대학교 전자공학 학사(1998).[3]
  • 서울대학교 전기컴퓨터공학부 석사·박사.[3]

경력

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  • 2004년 ~ 2005년: 미국 캘리포니아 대학교 샌타바버라(UC Santa Barbara) 박사후연구원(Post-doc).[4]
  • 2005년: 한국과학기술연구원(KIST) 연구원.[4]
  • 2005년 ~ 2011년: 인하대학교 전자공학부 조교수.[5]
  • 2011년 ~ 2017년: 한양대학교 융합전자공학부 부교수.[1]
  • 2017년 ~ 현재: 한양대학교 융합전자공학부 정교수.[1]
  • 2019년 ~ 현재: 한양대학교 전기정보통신기술연구소(RIEC) 소장.[1]
  • 2025년 ~ 현재: IEEE/ACM TASLP 편집위원.[2]

연구 분야

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장준혁의 연구는 음성·음향 신호처리와 딥러닝의 접목에 초점을 둔다. 주요 주제는 실환경 강건 음성인식(ASR), 잡음/잔향 제거 및 음성향상, 대역 확장, 화자·환경 인지, 이벤트 검출, 경량·온디바이스 모델링, 전이·연속 학습 등이다.[1]

주요 연구 및 기술

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  • 임베디드 음성인식 시스템(플루토, 2017) — 인터넷 연결 없이 동작하는 온디바이스 AI 스피커를 공개하였다. 음성인식·언어·음향 모델을 통합한 경량 파이프라인을 구현하였다.[6][7]
  • DNN 기반 패킷 손실 은폐(PLC) — 디지털 음성 전송에서 누락 프레임을 회복하는 회귀형 DNN 방법을 제안하였다(IEEE/ACM TASLP).[8]
  • SNR 사전 추정 기법 — 다중선형회귀(MLR)를 이용한 a priori SNR 추정으로 음성향상 성능을 개선하였다(Elsevier Digital Signal Processing).[9]
  • ASR·음성향상 통합 전처리 — 빔포밍·잔향제거 등 신호처리 모듈과 DNN/트랜스포머를 결합한 프런트엔드 통합을 추진하였다(학회·저널 다수 발표).[10]

학술 활동

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  • IEEE/ACM TASLP 편집위원(2025년 ~ ).[2]
  • 스페셜 이슈 게스트 에디터·심사 활동 등 학술 거버넌스 참여.[11]
  • 구글 스칼러 기준 피인용 및 주제 영역 공개 프로필 유지.[12]

성과

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  • 한양대학교 ASML(음성·음향 신호처리 및 머신러닝) 연구실을 이끌며 대학원·학부 연구자를 지도한다. 연구실은 2024년 INTERSPEECH에서 다수의 논문을 채택시켰고,[13] 기업 맞춤형 인재 양성에서도 성과를 보였다.[14]
  • 한양대학교 공학계 뉴스·공지에 다수의 연구성과가 소개되었으며, 음성·오디오 분야 국제 학회 채택 및 프로젝트 성과를 축적하였다.[15][16]

저서

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  • (감수) 제임스 블라호스, 박진서 옮김, 장준혁 감수, 당신이 알고 싶은 음성인식 AI의 미래(김영사, 2020). — 원서: Talk to Me: How Voice Computing Will Transform the Way We Live, Work, and Think(2019).

논문

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  • 김남수; 장준혁 (2000). “스펙트럼 전역 소프트 결정에 기반한 향상(Spectral Enhancement Based on Global Soft Decision)”. IEEE Signal Processing Letters 7(5): 108–110. doi:10.1109/97.841154.
  • 이수정; 임충수; 장준혁 (2014). “다중선형회귀 기반 a priori SNR 추정 기법(A new a priori SNR estimator based on multiple linear regression technique for speech enhancement)”. Digital Signal Processing 30: 154–164. doi:10.1016/j.dsp.2014.04.001.
  • 이병기; 장준혁 (2016). “디지털 음성 전송을 위한 심층신경망 기반 패킷 손실 은폐(Packet Loss Concealment Based on Deep Neural Networks for Digital Speech Transmission)”. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing 24(2): 378–387. doi:10.1109/TASLP.2015.2509780.
  • 노경진; 장준혁 (2020). “다채널 환경에서 음향 사건 검출을 위한 딥러닝 기반 잔향 제거 및 빔포밍 공동 최적화(Joint Optimization of Deep Neural Network-Based Dereverberation and Beamforming for Sound Event Detection in Multi-Channel Environments)”. Sensors 20(7): 1883. doi:10.3390/s20071883.
  • 고예은; 이문학; 김동현; 장준혁 (2025). “다양성·독립성 정규화를 통한 종단간 음성인식 일반화 향상(Improving Generalization of End-to-End ASR through Diversity and Independence Regularization)”. Interspeech 2025: 3578–3582. doi:10.21437/Interspeech.2025-1309.

각주

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  1. ↑ 가 나 다 라 마 “장준혁 HYU연구석학교수 — 음성음향신호처리 및 머신러닝 연구실(ASML)”. 《한양대학교 융합전자공학부》. 2025년 10월 16일에 확인함. 
  2. ↑ 가 나 다 “Editorial Board — IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing” (영어). IEEE Signal Processing Society. 2025년 10월 16일에 확인함. 
  3. ↑ 가 나 “Noisy speech enhancement based on improved minimum statistics and speech presence uncertainty (Author information)” (영어). 《ScienceDirect》. 2025년 10월 16일에 확인함. 
  4. ↑ 가 나 “한양대 장준혁 교수, 'IEEE TASLP' 편집위원 선임”. 《NEWSIS》. 2025년 6월 18일. 2025년 10월 16일에 확인함. 
  5. ↑ “장준혁 한양대 교수, 음성 AI 최고 권위 저널 IEEE TASLP 편집위원 선임”. 《한국대학신문》. 2025년 6월 18일. 2025년 10월 16일에 확인함. 
  6. ↑ “내 목소리 알아듣는 AI스피커, 인터넷 안 돼도 대답 척척”. 《조선일보》. 2017년 11월 21일. 2025년 10월 16일에 확인함. 
  7. ↑ “한양대 장준혁 교수, 임베디드형 AI 스피커 ‘플루토’ 최초 개발”. 《한양뉴스》. 2017년 11월 24일. 2025년 10월 16일에 확인함. 
  8. ↑ “Packet Loss Concealment Based on Deep Neural Networks for Digital Speech Transmission” (영어). 《ACM Digital Library》. 2016. 2025년 10월 16일에 확인함. 
  9. ↑ “A new a priori SNR estimator based on multiple linear regression technique for speech enhancement” (영어). 《ScienceDirect》. 2014. 2025년 10월 16일에 확인함. 
  10. ↑ “Joint Optimization of Neural Acoustic Beamforming and Dereverberation for Speaker Verification” (영어). 《ISCA Archive (INTERSPEECH 2019)》. 2025년 10월 16일에 확인함. 
  11. ↑ “Special Issue: Speech, Acoustics, Audio Signal Processing with Multiple Sensors” (영어). 《MDPI Sensors》. 2025년 10월 16일에 확인함. 
  12. ↑ “Joon-Hyuk Chang — Google Scholar” (영어). 《Google Scholar》. 2025년 10월 16일에 확인함. 
  13. ↑ “장준혁 교수팀, 음성AI 분야 국제학술대회 INTERSPEECH 2024에 13편 채택”. 《한양뉴스》. 2024년 6월 14일. 2025년 10월 16일에 확인함. 
  14. ↑ “ASML 연구실, 삼성전자 MX사업부 박사 장학생 6명 동시 배출”. 《한양뉴스》. 2025년 8월 11일. 2025년 10월 16일에 확인함. 
  15. ↑ “Prof. Jang Jun-hyok’s Team Ranked 1st among Domestic Univ. at International Contest in Voice AI Field” (영어). 《Hanyang Univ. College of Engineering (ENG)》. 2025년 10월 16일에 확인함. 
  16. ↑ “장준혁 교수팀, INTERSPEECH 관련 소식” (영어). 《Hanyang Univ. College of Engineering (ENG)》. 2025년 10월 16일에 확인함. 

외부 링크

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