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[IT뉴스]AI, 사람 귀에 가깝게 진화중...잡음 속에서도 소리 정확하게 구분

온카뱅크관리자

2026-07-14 17:47:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">김홍국 GIST 전기전자컴퓨터공학과 교수<br>국제 음향 AI 경진대회 세계 1위 차지<br>시끄러운 환경에서도 소리 정확하게 인식</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="zVInB1XSWd">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8ffc3f218cc2df8d19864093334ad33e77abb3cbca8cdd3c41dd2df4725c40ea" dmcf-pid="qfCLbtZvSe" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="GIST와 한화비전 공동연구진이 새로운 소음 속에서도 원하는 소리를 정확하게 구분하는 인공지능(AI) 기술을 개발해 국제 음향 AI 경진대회 ‘디케이스 2026 챌린지’에서 1위를 차지했다. [사진=챗GPT로 생성한 이미지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/14/mk/20260714174202447wsya.png" data-org-width="700" dmcf-mid="74qWjRQ9lJ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/14/mk/20260714174202447wsya.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            GIST와 한화비전 공동연구진이 새로운 소음 속에서도 원하는 소리를 정확하게 구분하는 인공지능(AI) 기술을 개발해 국제 음향 AI 경진대회 ‘디케이스 2026 챌린지’에서 1위를 차지했다. [사진=챗GPT로 생성한 이미지]
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="832f496f8b58886b8bb94309f729b4e72c815554c1b7971c090ff44a794e6b9a" dmcf-pid="B4hoKF5ThR" dmcf-ptype="general">
           조용한 방 안에서의 전화벨 소리와 시끄러운 기차 안에서의 전화벨 소리는 같은 소리일까, 다른 소리일까. 엄밀하게는 이 둘은 다른 소리다. 여러 잡음이 섞이면 소리의 특성 자체가 달라지기 때문이다. 인간은 잡음에서도 듣고자 하는 소리를 명확하게 구분하지만, 인공지능(AI)에게는 어려운 일이다.
          </div>
          <p contents-hash="7571d8562d7790334bc2f19eaa87438df6bf38bdc79a3a9c2e55609fdbd433fc" dmcf-pid="b8lg931yvM" dmcf-ptype="general">김홍국 GIST 전기전자컴퓨터공학과 교수와 한화비전 연구개발(R&amp;D)센터 AI연구소 공동연구팀이 AI의 귀를 인간에 가깝게 한 단계 끌어올렸다. AI가 새로운 환경에서도 듣고자 하는 소리의 본질을 찾아 정확하게 포착하는 기술을 개발한 것이다.</p>
          <p contents-hash="d9e0f37fbcd502c9c072a6c23b0ba7f5c4453cb21359ec9a1868184cd7a088e0" dmcf-pid="K6Sa20tWCx" dmcf-ptype="general">이들은 세계 음향 AI 경진대회 ‘디케이스 2026 챌린지’에서 세계 1위를 차지했다. 세계전기전자공학회(IEEE)가 주관하는 디케이스 챌린지는 음향 환경과 다양한 소리를 인식하는 분야의 대표적인 국제 AI 경진대회다. 올해는 총 135개팀이 대회에 참여했다.</p>
          <p contents-hash="8e1f8610c3a691ba8ce57477748b69616d177ed74228507af491d19cb81f8c22" dmcf-pid="9PvNVpFYSQ" dmcf-ptype="general">GIST 연구진은 대회의 7개 부문 중 하나인 ‘도메인 비의존 오디오 분류를 위한 점진 학습’ 부문에서 최고 성적을 기록했다. 대회에서는 아기 울음소리, 개 짖는 소리, 화재 경보음, 전화 벨소리 등 10가지 소리를 다양한 환경과 잡음 속에서 제공한다. 어떤 환경에서 나오는 소리인지, 어떤 잡음이 섞여있는지는 알려주지 않는다. 참가자들은 사전 정보 없이 10종의 소리를 정확하게 분류해야 한다.</p>
          <p contents-hash="18cbb51bbc1536fe67a17b17cae44bd131887bee45b268c724698e9ee03b37e0" dmcf-pid="2QTjfU3GvP" dmcf-ptype="general">지금까지 AI는 어느 정도 소리를 구분할 수는 있었지만, 새로운 환경 조건을 학습할수록 정확도가 떨어졌다. 새로운 데이터를 학습하는 과정에서 이전에 학습한 내용을 잊어버리기 때문이다. 학계에서는 이를 ‘치명적인 망각’이라고 부른다.</p>
          <p contents-hash="5c3822a6c8a9fdda2d0d58dffde73043d16432814912b4899d3e70cdf3a9d2ff" dmcf-pid="VVInB1XST6" dmcf-ptype="general">AI는 많은 데이터를 학습하면서 모델의 가중치를 조금씩 조정한다. 일반적으로는 가중치가 조정될수록 결과물의 정확도는 높아진다. 예를 들어 강아지 사진을 분류하는 AI의 경우, 강아지를 알아보는 가중치를 조정해 사진을 더 정확하게 분류한다.</p>
          <p contents-hash="3409dc1eb0ee52d1ded14754634fb13ef2f7dc7bda6fbd743d545548cc8b3b05" dmcf-pid="ffCLbtZvT8" dmcf-ptype="general">다만 소리는 환경이 달라지면 완전히 다른 소리가 되기 때문에 오히려 정확도가 떨어진다. 기존 데이터와 새로운 데이터가 보완 관계에 있는 게 아니라, AI 모델에 혼란을 주는 것이다.</p>
          <p contents-hash="04c5aad2d23ff254c95f0b2bc98c20cd5e2a3fbe6e8da0c815745f574060252a" dmcf-pid="44hoKF5Tv4" dmcf-ptype="general">연구진은 이를 해결하기 위해 새로운 환경을 학습하면서도 기존에 학습한 소리 인식 능력을 유지하는 ‘연속 학습’ 기술을 개발했다. 각 단계에서 학습한 AI 모델과 조정한 가중치를 바꾸지 않고 그대로 보존한다. AI는 새로운 데이터를 학습하는 것과 동시에 보존된 과거 데이터의 특징을 재현해 활용한다. 기존 지식이 사라지는 문제를 해결하기 위해서다.</p>
          <p contents-hash="4facf73242a7b86c245e11ef1d75e6ce8a41ca07174d653fc792f5eb9ef373fc" dmcf-pid="88lg931yTf" dmcf-ptype="general">GIST 연구진의 AI 모델은 평균 정확도 79.62%를 기록해 모든 참가팀 중 최고 성적을 거뒀다. 참가팀은 여러 개의 AI 시스템을 제출할 수 있는데, GIST 연구진이 제출한 시스템 4개가 1위부터 4위까지를 전부 석권했다.</p>
          <p contents-hash="9ea509a0b4b69f84c1ab3d210b354f41008d8815c4d4a92f979376d7ebfbedf7" dmcf-pid="66Sa20tWCV" dmcf-ptype="general">소리를 분류하는 AI가 고도화되면 보안 솔루션에도 적용이 가능하다. 한화비전의 지능형 영상보안 기술과 결합해 영상과 음향을 동시에 분석하는 차세대 AI 보안 솔루션으로 발전할 수 있을 것으로 기대된다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 &amp; mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p>

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