▲ 여러 소리가 혼합된 음향 장면의 예(사진=KAIST)  © 특허뉴스

KAIST 전기및전자공학부 최정우 교수 연구팀이 세계 최고 권위의 음향 탐지 및 분석 대회인 'IEEE DCASE 챌린지 2025'의 '공간 의미 기반 음향 장면 분할(Spatial Semantic Segmentation of Sound Scenes)' 분야에서 압도적인 1위를 차지하는 쾌거를 달성했다. 이는 전 세계 86개 참가팀과의 치열한 경쟁 속에서 이뤄낸 성과로, 특히 첫 참가임에도 불구하고 세계 최고 수준의 기술력을 입증했다는 점에서 더욱 주목받고 있다.

최정우 교수 연구팀(이동헌 박사, 권영후 석박통합과정생, 김도환 석사과정생)이 우승한 '태스크 4' 분야는 여러 음원이 혼합된 다채널 신호의 공간 정보를 분석하여 개별 소리를 분리하고 18종으로 분류하는 매우 높은 난이도의 기술을 요구한다. 연구팀은 이번 대회에서 사람이 복잡한 소리를 들을 때 특정 단서에 기반하여 개별 소리를 분리하는 방식을 모방한 '단계적 추론 방식'의 AI 모델을 선보였다. 이는 올해 초 이동헌 박사가 개발한 트랜스포머(Transformer)와 맘바(Mamba) 아키텍처를 결합한 세계 최고 성능의 음원 분리 인공지능을 바탕으로, 챌린지 기간 동안 권영후 연구원을 중심으로 한 연구팀의 집중적인 노력이 더해진 결과이다.

▲ 연구진 개발 음향의 분리 및 분류 AI 구조(출처=KAIST)  © 특허뉴스

연구팀의 AI 모델은 음원의 신호대 왜곡비 향상도(CA-SDRi)에서 참가팀 중 유일하게 두 자릿수 대의 성능(11 dB)을 기록하며 기술적 우수성을 확고히 했다. 이 '음향 분리 및 분류 기술'은 드론, 공장 배관, 국경 감시 시스템 등에서 이상 음향을 조기에 탐지하거나, AR/VR 콘텐츠 제작 시 공간 음향(Spatial Audio)을 음원별로 분리해 편집할 수 있도록 하는 차세대 인공지능 핵심 기술로 각광받고 있다.

최정우 교수는 "연구팀은 최근 3년간 세계 최고의 음향 분리 AI 모델을 선보여 왔으며, 그 결과를 공식적으로 인정받는 계기가 되어 기쁘다"며, "난이도가 대폭 향상되고 타 학회 일정과 기말고사로 불과 몇 주간만 개발이 가능했음에도 집중력 있는 연구를 통해 1위를 차지한 연구팀 개개인이 자랑스럽다"고 소감을 밝혔다.

'IEEE DCASE 챌린지'는 2013년부터 음향 관련 탐지 및 분류 기술을 평가하며 음향 분야 인공지능 모델의 세계적인 경연의 장으로 자리매김해 왔다. 이번 KAIST 연구팀의 우승은 한국이 미래 공간 음향 기반 시스템 개발에 있어 핵심적인 역할을 할 수 있음을 보여주는 중요한 성과이다. 연구팀은 오는 10월 바르셀로나에서 열리는 DCASE 워크숍에서 이번 기술을 공식 발표할 예정이다.