[익산=뉴시스]고석중 기자 = 전북 익산 원광대학교 전자공학과 김준우 교수 연구팀이 음성처리 인공지능(AI) 분야 최고 권위의 국제학술대회인 '인터스피치(Interspeech) 2026'에 주저자 논문 3편을 동시에 채택시키는 쾌거를 거뒀다고 15일 밝혔다.

인터스피치는 국제음성통신학회(ISCA)가 주관하는 세계적인 학술대회다. 음성인식부터 음성분석, 오디오 신호처리, 의료 음성 AI 등 관련 전 분야의 최신 연구 성과가 발표되는 권위 있는 무대다.

원광대 인공지능융합연구소와 원광대병원 메디컬AI센터에서 연구를 수행 중인 김 교수는 이번 성과를 통해 음성 기반 의료 AI 및 생체신호 분석 분야의 국제적 연구 경쟁력을 다시 한번 입증해 냈다.

채택된 논문 3편은 ▲음성 과사용 질환 자동 분류(목 표면 가속도 신호를 활용해 외상성 및 비외상성 발성 과기능을 자동 분류하는 연구)는 정적·동적·비율 기반 특징과 생리학적 결합 특징을 계층적으로 설계해 음성 질환 유형을 명확히 구분할 수 있는 해석 가능한 바이오마커 발굴 가능성을 제시했다.

▲호흡음 분류를 위한 품질 적응형 학습(진료 현장의 녹음 환경과 신호 품질 차이로 인해 발생하는 성능 저하 문제를 해결하기 위한 연구)에서는 오디오 품질을 직접 반영하는 적응형 학습 방식을 적용해 기존 모델 대비 우수한 분류 성능과 높은 일반화 능력을 확인했다.

▲상태 공간 모델(SSM) 기반 호흡음 분류(비정상 호흡음의 국소적 특징을 더욱 효과적으로 학습할 수 있는 새로운 대조학습 기법을 제안한 연구)는 기존 기준 모델을 뛰어넘는 향상된 호흡음 분류 성능을 달성했다.

이번 연구들은 음성과 호흡음 등 '비침습 생체신호'를 활용해 질환 관련 정보를 자동 분석하는 의료 AI 기술 개발에 초점을 맞추고 있다.

특히 임상 현장에서 흔히 발생하는 데이터 품질 차이와 개인별 편차 문제를 신호처리, 표현학습, 대조학습 등 최신 AI 융합 기법으로 극복했다는 점에서 높은 학술적 가치를 인정받았다.

김준우 교수는 "이번 성과는 비침습 생체음향 신호를 활용해 질환 정보를 한층 더 정확하게 분석해내기 위한 노력의 결실"이라며 "앞으로도 병원 및 산업체와의 공동 연구를 적극 확대해 정신건강, 호흡기 질환, 퇴행성 질환 평가에 널리 쓰일 수 있는 신뢰도 높은 의료 AI 기술 개발에 매진하겠다"고 말했다.

한편 '인터스피치 2026' 학술대회는 오는 9월27일부터 10월1일까지 호주 시드니에서 성대하게 개최될 예정이다.


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