KRISS-포스텍 공동연구팀이 음향데이터를 구현할 수 있도록 57개 스피커를 원모양으로 설치한 뒤 실험을 진행하고 있다. 왼쪽부터 포스텍 이승철 교수, 포스텍 이수영씨, KRISS 장지호 책임연구원. 포스텍 제공

KRISS(한국표준과학연구원)-포스텍(포항공대) 공동연구팀은 소리 발생 위치와 크기를 이미지로 변환하는 인공지능 기술을 개발했다고 기계공학 분야의 세계적인 학술지인 메카니컬 시스템 앤 시그널 프로세싱 5월호에 실었다.

이 기술을 활용하면 소리를 지도처럼 시각화해 쉽게 위치를 파악할 수 있어 산 속 조난자 등을 구출하는데 용이하게 쓰일 전망이다. 특히 기존 기술보다 10배 이상 정확하며, 연산시간은 10분의 1수준에 불과하다 .

최근 드론과 같은 무인 항공기 기술이 다양하게 활용되고 있지만 이를 통한 음원 위치추적은 정밀도가 낮고 주변 소음 환경에 따라 극심한 성능 저하가 발생해 현장적용이 쉽지 않다.

공동연구팀이 개발한 음원 위치 추적기술은 드론 프로펠러 소음이나 다른 배경 소음에도 사용가능하기 때문에 앞으로 정찰·수송·구조 등에 접목돼 다양하게 쓰일 전망이다. 나아가 소리의 위치를 정확히 파악할 수 있어 전기누전·가스누출 및 누수의 위치, 층간소음 위치 파악 등을 탐지하는데도 활용될 것으로 기대된다.

이번 기술개발을 위해 연구팀은 우선 음향데이터를 구현할 수 있도록 57개 스피커를 원모양으로 설치했다. 이 가운데 여러 개의 스피커에서 특정소리가 나면 이를 딥러닝 알고리즘 기술을 통해 위치와 크기를 추적해 시각화하도록 했다. 특히 여러 개의 소리가 섞여도 개별 음원의 위치와 크기를 정밀하게 구분할 수 있게끔 설계했다.

KRISS 장지호 책임연구원은 "음향과 인공지능 분야에서 각각 전문성을 가진 양 기관이 융합연구를 진행한 것이 좋은 성과로 이어졌다"며 "기술이 하루빨리 상용화돼 현장에서 눈부신 활약을 펼쳤으면 한다"고 했다.