인공지능(AI) 기술 기반 신호처리 기술 연구서 두각
‘2020 AI 그랜드 챌린지’ 음성인지 분야서도 3위 기록
김홍국 광주과학기술원(GIST·지스트·총장 김기선) 전기전자컴퓨터공학부 교수 연구팀이 신호처리 분야 학술 행사인 ‘신호처리합동학술대회’에서 최우수 논문상을 수상했다.
올해 제30회를 맞는 신호처리합동학술대회는 신호처리 분야의 다양한 연구결과 발표와 토론의 장으로 국내 최고 수준의 학술 행사다. 대한전자공학회와 한국음향학회, 한국통신학회, 한국방송공학회 등 4개 학회가 합동으로 주최, 지난달 24일과 25일 양일간 온라인으로 진행됐다.
특히 이번 대회에서는 산업·공학·과학분야에 핵심적으로 응용되고 있는 인공지능(AI) 기술 포함 신호처리 연구 결과·이론을 주제로 구두발표, 초청발표, 포스터발표 등 총 76편의 논문이 발표됐다.
김홍국 교수팀은 ‘퍼지(Fuzzy) 이산 학습기반의 변분 오토인코더’라는 논문을 통해 VQ-VAE(Vector Quantised-Variational AutoEncoder)에 퍼지 이론을 접목했다. VQ-VAE는 이산 잠재 변수를 생성해 해석이 쉽고 데이터 분포를 다루기 쉬워 사전 확률의 추정이 더 잘된다는 장점을 가진다. 연구팀은 기존 방법에 코드북과의 거리 정보를 선형 조합으로 디코더에 넘겨 코드북 사용을 최대화하면서 의미 있는 데이터 표현 방법을 만드는 모델을 제안했다.
김홍국 교수는 “딥러닝 원천기술에 대한 심도 깊은 논의와 연구는 그 어느 때보다 중요하다”며 “기존 기술보다 의미 있는 데이터 표현을 만들 수 있고 특히 다운스트림 작업에 전이학습으로써 활용될 가능성이 매우 크다는 데 의미가 있다”고 말했다.
논문의 제1저자인 박동건 학생은 “최근 활발하게 연구되고 있는 VQ-VAE에 퍼지이론을 적용했던 것이 신호처리합동학술대회의 관심 분야와 일치해 큰 상을 수상하게 된 것 같다”면서 “앞으로 관련 연구를 발전시켜 연구의 타당성과 활용성을 입증하고 다른 연구자들에게 조금이나마 도움이 될 수 있는 연구자가 되고 싶다”고 소감을 전했다.
한편 김홍국 교수는 AI 기반 신호처리 기술 연구의 지평을 넓히는 데 기여하고 있다. 김 교수의 지도 아래 지스트 전기전자컴퓨터공학부 오디오지능연구실은 음성·오디오 신호처리와 실생활에 관련된 신호처리 분야에서 딥러닝을 활용한 연구를 수행하고 있다.
연구팀은 최근 과학기술정보통신부 주관 ‘2020 AI 그랜드 챌린지’에 참가해 음성인지 분야에서 2년 연속 입상한 바 있다. 글로벌 시큐리티 기업 ‘한화테크윈’과 공동으로 ‘와이즈넷 AI-GIST’ 팀을 결성, 트랙2 ‘음성인지’ 분야에서 최종 3위에 올랐다. 지난해 열린 ‘2019 AI 그랜드 챌린지’의 음성인지 트랙 2등 수상에 이어 2년 연속 음성인지 분야에서 두각을 나타내고 있는 셈이다.
김 교수 연구팀은 청각 AI를 이용해 원하는 소리만을 골라 확대해 들을 수 있는 오디오 사운드 줌 기술을 개발한 것으로 알려졌다. 또 재난·조난 시 음향 신호로 상황을 인지해 인명을 구조하는 기술 등 AI 청각지능을 활용한 기술 개발에 박차를 가하고 있다. 이 같은 연구개발을 통해 향후 사회적 안전망 구축과 AI 분야 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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