임우형

임우형(1978년 ~ )은 대한민국의 컴퓨터 공학자이자 기업 임원으로, 머신러닝과 음성인식 분야를 바탕으로 산업용 인공지능 응용을 이끌어온 연구자이며 2025년 7월 21일부터 LG AI연구원 공동 연구원장을 맡고 있다.

 개요 
임우형의 연구·개발 관심사는 소음 환경에서의 음성 인식 견고화, 특징 보상(feature compensation), 기계학습 기반의 예측·최적화·추론 기법이며, 이를 제조·통신·서비스 등 산업 현장 문제에 적용한다. LG AI연구원에서는 데이터 인텔리전스·응용 연구를 이끌며 EXAONE 기반 서비스 확산과 기업 의사결정 지원형 AI 체계를 추진한다.

 생애와 교육 
경기 분당고등학교를 졸업한 뒤 서울대학교에서 전기공학 학사(2000), 전기컴퓨터공학 석사(2002), 전기컴퓨터공학 박사(2007) 학위를 받았다. 박사 연구에서는 잡음 환경에서의 음성 인식을 위한 통계적 접근과 특징 보상 기법을 다뤘다.

 경력 
 2007년–2013년: 삼성전자 연구원 — 모바일 음성인식 기반 서비스(S Voice 등) 및 멀티미디어 애플리케이션 개발.
 2013년–2019년: SK텔레콤 책임연구원 — 클라이언트-서버 음성인식 시스템과 AI 비서 ‘누구(NUGU)’ 플랫폼 개발에 기여.
 2019년 4월: LG전자 사이언스파크 AI담당 연구위원으로 입사.
 2020년 12월–2021년: LG AI연구원 데이터 인텔리전스 랩장(수석연구위원, 상무).
 2021년–2023년: LG AI연구원 Applied AI Research Lab장/부문장(부사장) — 응용 연구 총괄.
 2024년: LG AI연구원 선임 랩장 겸 데이터 인텔리전스 랩장(상무) — 데이터·모델 파이프라인 고도화.
 2025년 7월 21일– : LG AI연구원 공동 연구원장 — 산업용 AI 서비스 확산 전략 총괄.

 연구 및 학문적 관점 
임우형은 소음·잔향 등 열악한 환경에서의 음성 인식 성능 저하를 줄이기 위해 특징 보상과 모델링 오차 통계의 활용을 체계화했다. 특히 상호모델(IMM) 기반의 동적 모델링, 켑스트럼 영역 보정, SNR 의존 통계 모델링을 통해 견고성을 높였으며, 이후 산업 데이터의 예측·최적화 문제로 연구 범위를 확장했다.

 주요 활동 
 EXAONE 기반 산업용 AI 서비스의 연구·적용을 주도(제조·R&D·생산·소재 등)하고 데이터-모델 파이프라인의 자동화·고도화를 추진하였다.
 국내외 포럼·학회에서 산업형 AI의 예측·최적화·추론 프레임을 발표하고 생태 확장을 모색하였다.

 경영 및 리더십 
공동 연구원장으로서 범용형 모델 일변도 대신 현장 문제에 특화된 전문가형 AI와 오픈·상용 모델의 병행 전략을 채택한다. 내부적으로는 데이터 인프라, 학습·평가 자동화, 거버넌스 체계를 정비해 연구-제품-서비스 전환 시간을 단축하는 운영 모델을 지향한다.

 평가 
음성인식·머신러닝의 학술적 성과를 산업 문제로 연결해 온 점, 통신·전자·플랫폼 기업을 거치며 대규모 서비스 환경에서의 AI 적용을 축적한 점이 특징으로 평가된다.

 논문 
 임우형, 김남수 (2007), 〈모델링 오차 통계를 통합한 특징 보상 / Feature Compensation Incorporating Modeling Error Statistics〉, IEEE Signal Processing Letters 14(7): 492–495.   
 이 논문은 잡음 환경에서 음성 인식을 개선하기 위해 모델링 오차의 통계를 분석해 특징 보정 과정에 통합한다. 로그 스펙트럼 영역에서 오차 분포를 SNR의 함수로 모델링한다. 상호모델(IMM) 기법과 결합해 보정 성능을 높인다. AURORA2 과제에서 기존 방법 대비 성능 향상을 보인다. 실용 시스템에 쉽게 적용할 수 있는 계산 복잡도를 유지한다.
 임우형, 한창우, 신종원, 김남수 (2008), 〈대각 근사에 기반한 켑스트럼 영역 특징 보상 / Cepstral Domain Feature Compensation Based on Diagonal Approximation〉, ICASSP 2008: 4401–4404.   
 켑스트럼 영역에서의 선형 근사를 활용해 연산량을 줄이면서 잡음 보정을 수행한다. 대각 근사로 공분산 구조를 단순화하여 계산 효율을 확보한다. 제안법은 다양한 잡음 조건에서 견고한 성능을 보인다. 실시간 응용을 염두에 둔 설계 철학을 따른다. 대규모 서비스 적용 가능성을 보여준다.
 임우형, 김봉경, 김남수 (2005), 〈스위칭 선형 동적 모델과 소프트 결정에 기반한 특징 보상 / Feature Compensation Based on Switching Linear Dynamic Model and Soft Decision〉, Interspeech 2005: 925–928.   
 깨끗한 음성의 시간 상관을 모델링하기 위해 스위칭 선형 동적 모델(SLDM)을 사용한다. 상호모델(IMM)로 잡음과 음성 성분을 동시에 추정한다. 소프트 결정을 통해 불확실성을 반영한다. 다양한 소음 조건에서 인식 성능이 향상된다. 기존 보상 기법의 한계를 보완한다.
 김영준, 김현우, 임우형, 김남수 (2003), 〈잡음 환경에서의 음성인식을 위한 특징 보상 기법 / Feature Compensation Technique for Robust Speech Recognition in Noisy Environments〉, Eurospeech 2003: 357–360.   
 잡음 환경에서 손상된 스펙트럼의 통계적 성질을 분석한다. 보상 파이프라인을 단순화하면서도 효과를 유지하는 절차를 제안한다. 제안법은 기준 데이터셋에서 인식률을 끌어올린다. 계산 효율이 우수해 실시간 처리에 적합하다. 다양한 응용으로 확장이 가능함을 보인다.

 대외 활동 
 한국전자전(KES) 2025 기조연설 — EXAONE 기반 산업용 AI 전략 발표.
 경향포럼·SBS 행사 등에서 산업 AI 응용과 데이터·모델 거버넌스 주제 강연.

 연표 

 연도  사건  출처 2000  서울대학교 전기공학 학사   2002  서울대학교 전기컴퓨터공학 석사   2003  Eurospeech 2003 논문 게재   2005  Interspeech 2005 논문 게재   2007  서울대학교 전기컴퓨터공학 박사   2007  IEEE SPL 논문(모델링 오차 통계) 게재   2007–2013  삼성전자 연구원 재직   2013–2019  SK텔레콤 책임연구원 재직   2019  LG전자 사이언스파크 AI담당 입사(연구위원)   2020  LG AI연구원 데이터 인텔리전스 랩장   2021  Applied AI Research Lab장/부문장(부사장)   2024  선임 랩장 겸 데이터 인텔리전스 랩장   2025-07-21  LG AI연구원 공동 연구원장 취임   2025-10-21  KES 2025 기조연설(산업용 AI 전략)  

 외부 링크 
 개인 홈페이지
 Google Scholar
 LinkedIn

 각주 

분류:1978년 출생
분류:살아있는 사람
분류:대한민국의 과학자
분류:대한민국의 공학자
분류:인공지능
분류:서울대학교 공과대학 동문