[대전=뉴시스] 김양수 기자 = 국내 연구진이 소리가 나는 곳의 위치와 크기를 정확하게 시각화할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발했다.

이로 실종자 수색이나 가스누출 등 재난대응 및 국방분야서 활용이 기대된다.

 한국표준과학연구원(KRISS) 음향진동초음파표준그룹 장지호 책임연구원은 포항공과대학교(포스텍) 기계공학과 이승철 교수팀과 함께 소리의 위치와 크기를 이미지로 변환하는 인공지능 기술을 개발하고 지도처럼 시각화해 쉽게 위치를 파악할 수 있도록 했다고 17일 밝혔다.

이번 기술은 기존보다 10배 이상 정확하며, 연산시간은 10분의 1 수준이다.

최근 드론과 같은 무인 항공기 기술은 사람의 개입없이 정찰·수송·구조 등의 분야에 전천후로 활용되고 있지만 무인 항공기 기술을 통한 음원 위치 추적기술은 정밀도가 낮고 주변 소음 환경에 따라 극심한 성능 저하가 불가피하다는 단점이 있다.

이번에 공동연구팀이 개발한 음원 위치 추적기술은 기존보다 10배 이상 정확한 정보를 제공하기 때문에 드론 프로펠러 소음이나 다른 배경 소음이 있는 악조건에도 사용할 수 있어  향후 정찰·수송·구조 등에 이번 기술을 결합하면 다양한 비대면 드론 임무 성공에 기여할 것으로 기대된다.

특히 소리의 위치를 정확하게 파악할 수 있기 때문에 전기 누전·가스 누출 및 누수의 위치를 소리로 탐지할 수 있는 등 국민의 안전을 위한 분야에도 적극 활용이 가능할 것으로 전망된다.

공동연구를 통해 KRISS와 포스텍은 여러 소리가 섞여 있는 악조건에서도 개별 음원의 위치와 크기를 정밀하게 구분할 수 있고 시간을 단축하면서 정확도를 높일 수 있는 딥러닝 알고리즘을 개발했다.

또  공동연구팀은 음원의 위치와 소리 크기를 그림처럼 이미지화할 수 있는  목표지도를 만들어 이를 딥러닝 알고리즘에 적용, 최적화했다.

이 과정서 다양한 음향데이터를 구현키 위해 56개 스피커를 원형태로 실험실에 설치하고 개발한 알고리즘이 여러 개의 스피커에서 특정 소리를 내면 위치와 크기를 추적해 이를 지도처럼 시각화하는 검증도했다.

이번 연구성과는 기계공학 분야의 세계적인 학술지인 메카니컬 시스템 앤 시그널 프로세싱(Mechanical Systems and Signal Processing, IF: 6.471, JCR Top 3.4%)에 지난 5월 게재됐다.(논문명:Deep learning-based method for multiple sound source localization with high resolution and accuracy”, Mechanical Systems and Signal Processing)

KRISS 장지호 책임연구원은 "음향과 인공지능 분야에서 각각 전문성을 가진 KRISS와 포스텍이 다학제적 융합연구를 진행한 것이 좋은 성과로 연결됐다"며 "기술이 상용화돼 기존 시장에 혁신을 가져올 수 있도록 지속적인 연구를 수행할 계획"이라고 말했다.


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