육동석

기타= 공식 표기 = Dongsuk Yook **육동석**은 대한민국의 컴퓨터공학자이자 고려대학교 컴퓨터학과 교수로, 음성 기반 인간–기계 상호작용, 음성 인식, 음성 합성, 음성 변환, 화자 인식 및 화자 익명화와 같은 프라이버시 지향 음성 처리, 그리고 대규모 딥러닝 병렬 학습 방법론을 연구한다.access-date=2025-10-16access-date=2025-10-16
# 생애
육동석은 고려대학교에서 학사(1988–1990)와 석사(1991–1992)를 마친 뒤, 미국 뉴저지의 럿거스 대학교에서 컴퓨터과학 박사 학위를 취득하였다(1993–1999). 박사 과정 중에는 CAIP Center 연구조교로 활동했고, 졸업 후 1999년부터 2001년까지 미국 뉴욕의 IBM T.J. Watson 연구소에서 선임 소프트웨어 엔지니어로 재직하였다. 2001년부터 고려대학교 컴퓨터학과 교수로 재직 중이다.
# 학력
* 고려대학교 컴퓨터공학 학사 (1988–1990) * 고려대학교 컴퓨터공학 석사 (1991–1992) * 럿거스 대학교 컴퓨터과학 박사 (1993–1999)
# 경력
* 1993년: 고려대학교 컴퓨터학과 강의 전임(강사) * 1995–1999년: 연구조교, CAIP Center, 럿거스 대학교 * 1999–2001년: 선임 소프트웨어 엔지니어, IBM T.J. Watson Research Center, 뉴욕 * 2001–현재: 교수, 고려대학교 컴퓨터학과
# 연구 분야
* **보이스 컨버전(VC)** 및 화자 특성 변환: 비병렬 데이터 기반 VC, 파형-직접 변환, 확산(디퓨전) 모델 기반 VC 등url=https://www.mdpi.com/2076-3417/14/10/4251url=https://www.mdpi.com/2076-3417/14/20/9595 * **화자 익명화(프라이버시 보호)**: VC를 이용해 음성의 화자 생체정보를 약화·변환하여 개인정보를 보호하는 알고리즘url=https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3035416 * **대규모 딥러닝 분산·병렬 학습**: 파이프라인 병렬의 지연경사·가중치 불일치 문제를 완화하는 탄성 평균(Elastic Averaging) 기법(EA-Pipe)url=https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3350193
# 주요 업적 및 영향
* **CycleDiffusion**(2024): 확산(디퓨전) 모델 학습에 **사이클 일관성 손실**을 도입해 재구성 경로뿐 아니라 **변환 경로**까지 동시에 학습하도록 한 VC 방법을 제안하였다. 저자들은 **스코어 기반** 확산 모델 학습에 사이클 일관성을 적용한 VC 연구로서는 최초임을 주장한다. * **Wav2wav**(2024): 스펙트로그램이 아닌 **파형-직접 변환** 구조를 통해 VC 파이프라인을 단순화하였다. * **화자 익명화**(2020): 비식별화를 위한 VC 기반 접근을 제안해 화자 식별 정확도를 낮추면서 음성 인식 성능을 유지하는 절충점을 탐색하였다. * **EA-Pipe**(2024): 대규모 모델 학습에서 파이프라인 병렬의 불안정 학습 문제를 **탄성 평균**으로 완화하여 속도와 안정성을 동시에 개선하였다.
# 학술·편집 활동
* MDPI *Applied Sciences* **Deep Learning for Speech, Image and Language Processing** 특집호 게스트 에디터.access-date=2025-10-16 * 한국 음향학회 편집위원장 (2020-2022) * 한국 음향학회 회장 (2025)
# 교육 및 연구실
* 정규 강의: 인공지능(COSE361), 머신러닝(COSE362), 딥러닝(AAA642), 음성정보처리(AAA605) 등(2013–2021년 기록 공개).access-date=2025-10-16 * 연구실: 고려대학교 자연계캠퍼스 **우정정보통신관 508/511호**. * 구성: 연구교수·박사·석사과정 등으로 운영(예: 연구교수 유인철 등).access-date=2025-10-16
# 저서
* 이순규; **육동석**. 〈은닉 마르코프 모델을 이용한 오디오-투-비주얼 변환〉(“Audio-to-Visual Conversion Using Hidden Markov Models”). In: *PRICAI 2002: Trends in Artificial Intelligence*. Springer, 2002, pp. 563–570. 10.1007/3-540-45683-X_60.url=https://link.springer.com/chapter/10.1007/3-540-45683-X_60
# 논문
* 한건희; 장형필; 유인철; **육동석**. 〈사이클 일관성 확산 모델을 이용한 보이스 컨버전 (CycleDiffusion: Voice Conversion Using Cycle-Consistent Diffusion Models)〉, *Applied Sciences* **14**(20), 9595 (2024). doi:10.3390/app14209595. * 정창현; 장형필; 유인철; **육동석**. 〈Wav2wav: 파형-대-파형 보이스 컨버전〉, *Applied Sciences* **14**(10), 4251 (2024). doi:10.3390/app14104251. * 장봉원; 유인철; **육동석**. 〈탄성 평균을 이용한 파이프라인 병렬학습(EA-Pipe)〉, *IEEE Access* **12** (2024): 5477–5489. doi:10.1109/ACCESS.2024.3350193. * 유인철; 이건녕; 임성균; 오현우; 고봉구; **육동석**. 〈보이스 컨버전을 이용한 화자 익명화〉, *IEEE Access* **8** (2020): 198637–198645. doi:10.1109/ACCESS.2020.3035416. * 이신동; 고봉구; 이건녕; 유인철; **육동석**. 〈조건부 Cycle-Consistent GAN을 이용한 다대다 보이스 컨버전〉, *ICASSP 2020* (2020): 6279–6283. doi:10.1109/ICASSP40776.2020.9053726.url=https://arxiv.org/abs/2002.06328 * 이선형; **육동석**; 장석문. 〈음악 검색을 위한 효율적인 오디오 핑거프린트 탐색 알고리즘〉, *IEEE Transactions on Consumer Electronics* **59**(3) (2013): 652–656. doi:10.1109/TCE.2013.6626252.url=https://pure.psu.edu/en/publications/an-efficient-audio-fingerprint-search-algorithm-for-music-retriev
# 평가
Korea University Pure(Scopus 집계)에 따르면 누적 인용 약 650회, h-index 16을 기록한다.