최정우 KAIST 교수팀, 세계 최고 음향 AI 대회 1위

작성일 07-11

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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="caa5fb4b303b8fabff1d33d0019008c3731316b674fa18afbe125c1c9a337399" dmcf-pid="x4Wruf3IEk" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="왼쪽부터 최정우 KAIST 전기및전자공학부 교수와 이동헌 박사, 권영후 석박통합과정, 김도환 석사과정. 사진 제공=KAIST" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/11/seouleconomy/20250711081426563njbv.png" data-org-width="640" dmcf-mid="PtwnY0vasD" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/11/seouleconomy/20250711081426563njbv.png" width="658"></p>
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            왼쪽부터 최정우 KAIST 전기및전자공학부 교수와 이동헌 박사, 권영후 석박통합과정, 김도환 석사과정. 사진 제공=KAIST
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            [서울경제] 
           <p>콘텐츠 제작부터 드론, 국경감시 등 다양한 분야에 쓰이는 음향 인공지능(AI) 기술을 겨루는 글로벌 대회에서 국내 연구진이 1위를 차지했다.</p>
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          <p contents-hash="d118a1c3f25a3c34b12b93739351104de10e803dabde4e2a17356b534eb61dab" dmcf-pid="Ws67amnbOA" dmcf-ptype="general">한국과학기술원(KAIST)은 최정우 전기및전자공학부 교수 연구팀이 세계 최고 권위의 음향 탐지 및 분석 대회인 ‘IEEE DCASE 챌린지 2025’에서 ‘공간 의미 기반 음향 장면 분할’ 분야 우승을 차지했다고 11일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="29d674591990970c2d5acae93c5daa1ce1ac4552f81dfb47ef4c697444a74021" dmcf-pid="YOPzNsLKsj" dmcf-ptype="general">음향 AI는 사람이 복잡한 소리를 들을 때 소리의 종류나 리듬, 방향 등 특정 단서에 기반해 개별 소리를 분리해 듣는 방식을 모방하는 AI 모델이다. 이 기술은 드론, 공장 배관, 국경 감시 시스템 등에서 이상 음향을 조기에 탐지하거나 증강현실(AR)·가상현실(VR) 콘텐츠 제작 시 공간 음향을 음원별로 분리해 편집할 수 있도록 돕는다.</p>
          <p contents-hash="a44f2a42d626ef40196bc9946640ea6aa121e4f0549234b1cc5f85e56e440e29" dmcf-pid="GIQqjOo9DN" dmcf-ptype="general">각종 음향 관련 탐지 및 분류 기술을 평가하는 IEEE 신호처리학회 산하 국제대회인 본 챌린지는 2013년 개최된 이래 음향 분야 AI 모델의 세계적인 경연의 장으로 자리매김해왔다. KAIST 연구팀은 전 세계 86개 참가팀과 총 6개 분야에서 경쟁 끝에 세계 1위에 올랐다.</p>
          <p contents-hash="37d153d68d3eff1318f9a00feb0d5cbe88ba8496308a0132db3a5462ec7ee829" dmcf-pid="HCxBAIg2wa" dmcf-ptype="general">연구팀이 참가한 공간 의미 기반 음향 장면 분할의 ‘태스크 4’ 분야는 여러 음원이 혼합된 다채널 신호의 공간 정보를 분석해 개별 소리를 분리하고 18종으로의 분류를 수행해야 하는 기술 난이도가 높은 분야이다.</p>
          <p contents-hash="88ec046bec9c0b7ee5f3c0262904b465dd1970345f8ffac396fa845b2256f1ba" dmcf-pid="XhMbcCaVOg" dmcf-ptype="general">연구팀은 올해 초 트랜스포머와 맘바 아키텍처를 결합한 세계 최고 성능의 음원 분리 인공지능을 개발했다. 대회 기간 동안 1차로 분리된 음원의 파형과 종류를 단서로 해 다시 음원 분리와 분류를 수행하는 단계적 추론 방식의 AI 모델을 완성했다. 연구팀은 10월 스페인 바르셀로나에서 열리는 DCASE 워크숍에서 기술을 발표할 예정이다.</p>
          <div contents-hash="67e8d83d34d71d841049b91274c334cd76e3ddd56af42d1200169e51dc34fd55" dmcf-pid="ZlRKkhNfmo" dmcf-ptype="general">
           <p>최 교수는 “난이도가 대폭 향상되고 타 학회 일정과 기말고사로 불과 몇 주간만 개발이 가능했음에도 집중력 있는 연구를 통해 1위를 차지한 연구팀 개개인이 자랑스럽다”고 말했다.</p> 김윤수 기자 sookim@sedaily.com
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