딥러닝 기반 음원 위치 추적기술 이미지. 포항공대 제공

음원 위치 추적기술을 개발한 연구팀. 왼쪽부터 포항공대 기계공학과 이승철 교수, 이수영 박사과정생, 장지호 한국표준과학연구원 책임연구원

국내 연구진이 소리가 나는 곳의 위치와 크기를 정확하게 시각화할 수 있는 인공지능 기술을 개발했다. 산 속에서 조난자가 “살려주세요”라는 소리를 지르면 조난자의 정확한 위치를 이미지 형태로 구현할 수 있는 기술이다. 

포항공대 기계공학과 이승철 교수, 이수영 박사과정생 연구팀은 한국표준과학연구원(KRISS) 장지호 책임연구원 연구팀과 공동으로 소리의 위치와 크기를 지도처럼 시각화할 수 있는 인공지능 기술을 최근 개발했다. 

드론과 같은 무인기는 최근 정찰ㆍ수송ㆍ구조 등의 분야에서 활용되고 있지만 무인 항공기의 음원 위치 추적기술은 정밀도가 낮고 주변의 소음에 방해받는다는 단점이 있었다. 이번에 개발된 음원 위치 추적기술은 기존보다 10배 이상 정확한 정보를 제공하기 때문에 소음이 있는 악조건에서도 사용할 수 있는 것이 장점. 

연구팀은 소리에 포함된 다양한 정보를 활용하기 위해 소리의 위치를 찾는 시간을 단축하고 소리의 크기를 정확하게 찾을 수 있는 딥러닝 알고리즘을 개발했다. 이후 연구팀은 실험실에서 56개의 스피커를 구 형태로 설치한 뒤 여러 개의 스피커에서 특정 소리를 낸 다음 개발한 알고리즘으로 위치와 크기를 추적해 이를 지도처럼 시각화하는 실험을 진행했다. 그 결과 기존 방법보다 10배 이상 정확하게 소리를 찾고, 연산시간도 10분의 1로 크게 단축할 수 있었다. 

이번에 개발된 기술이 무인기에 결합되면 향후 무인기의 정찰ㆍ수송ㆍ구조 등의 임무에 크게 기여할 수 있을 것으로 연구팀은 기대하고 있다. 특히 이 기술은 전기 누전ㆍ가스 누출 등 생활안전 분야에도 접목돼 적극 활용할 수 있을 것으로 보인다.

▶어린이동아 김재성 기자 kimjs6@donga.com

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