【서울=뉴시스】심지혜 기자 = 로봇이 실내 공간의 사물을 식별하고 위치를 기억한다. 사람의 행동을 보고 할 일도 파악한다. 목소리 복원을 위한 학습 시간이 단축되고 한국어 음성인식 성능도 높아졌다.

KT는 '인공지능(AI) 원팀'의 산학연 공동연구를 통해 이같은 4종의 AI 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. 이는 두 번째 공동 연구개발(R&D) 성과다.

개발한 AI기술은 ▲로봇 실내 공간지능 기술 ▲로봇 소셜 인터랙션(Social Interaction) 기술 ▲보이스 클로닝(Voice Cloning) 기술 ▲한국어 E2E 음성인식 트랜스퍼 러닝(Transfer learning) 기술로 KT AI 사업 및 서비스에 활용한다.

이번에 개발한 ‘로봇 실내 공간지능’ 기술은 KT와 한국과학기술원(KAIST) 명현 교수가 함께 개발했으며, 로봇이 실내 공간의 사물을 식별하고 사물의 위치를 기억하는 기술이다. 로봇이 공간 내에서 특정 사람이나 사물 등 객체의 종류와 위치를 인식해 3D 지도를 생성하고, 실시간 업데이트를 가능하게 만든다. AI원팀은 이 알고리즘을 바탕으로 실내 자율주행에 접목하는 2차년도 연구를 지속할 예정이며, KT의 로봇 실내 자율 주행 정밀도를 끌어올린다는 계획이다.

‘로봇 소셜 인터랙션(Robot Social Interaction)’ 기술은 KT와 KAIST 윤성의 교수 연구진이 함께 개발했다. 사용자의 얼굴 및 행동을 인식한 후, 로봇이 수행할 행동을 추천하는 알고리즘을 구현했다. KT 로봇은 향후 이와 같은 개별 알고리즘을 연결해 로봇의 개인화된 상호작용을 구현할 계획이다.

‘보이스 클로닝(Voice Cloning)’ 기술은 KT와 KAIST 김회린 교수가 공동 연구했다. 개인화 음성합성을 위한 목소리 복원 알고리즘으로, 개인의 오디오 샘플을 딥러닝으로 학습해 맞춤형 목소리를 제공하는 개인화 문자음성변환(TTS) 서비스의 핵심 기술이다. 맞춤형 목소리 학습에 필요한 녹음 시간을 기존 30분에서 3분으로 단축했다. KT는 이 기술을 기가지니, AI통화비서, AI 로봇, AI 교육 등에 도입해 ‘커스텀 개인화 TTS 서비스’를 상용화할 예정이다.

‘한국어 엔드투엔드(End-to-End) 음성인식 트랜스퍼 러닝(Transfer Learning)’ 기술은 KT와 한양대 장준혁 교수가 개발했다. 한국어 음성인식 성능을 높이면서도 학습에 필요한 데이터를 줄였다. 기존 최고 성능을 내는 딥러닝 음성인식 모델 대비 에러율이 13.7% 감소해 세계 최고 수준의 음성인식 성능을 검증한 것이다. 또 모델을 처음부터 다시 학습하는 것이 아닌 기존 모델을 재사용하는 방식으로 소량의 도메인 데이터를 활용한 음성인식 개선이 가능해졌다.

AI원팀은 KT를 중심으로 2020년 2월 출범했으며 현대중공업그룹, LG전자, 한국투자증권, 동원그룹, 우리은행, 한진, KAIST, 한양대, 한국전자통신연구원(ETRI)까지 총 10개 산학연이 참여하고 있다. 현재 40여명의 국내 AI 전문가가 참여하면서 기업의 난제 해결을 논의해왔다. 지난해 무빙 픽처, 딥러닝 음성합성 등 4개 기술을 개발해 공개한 바 있으며, 이번엔 4개 AI 기술을 추가로 개발했다.

송재호 KT AI/DX융합사업부문장(부사장)은 “AI 연구 전문성을 갖고 있는 대학과 산업을 이끌고 있는 기업의 산학 연구는 AI 경쟁력을 강화하는 길”이라며 “올해도 AI원팀에서 연구기관, 기업, 스타트업 간의 협력을 통해 시너지를 내고 AI 국가 경쟁력을 높이도록 최선을 다하겠다”고 말했다.


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