최정우 KAIST 교수팀, 국제 음향 AI 챌린지서 우승

작성일 07-11

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">음향 장면 분할 분야 1위 차지</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="zRvJkdKGyO">
          <p contents-hash="2acdd545fda712cce28d531265ed637821cbc4bfca7373e208410a91fda23206" dmcf-pid="qeTiEJ9HCs" dmcf-ptype="general"> [이데일리 강민구 기자] 한국과학기술원(KAIST) 연구진이 세계 최고 권위의 음향 탐지 및 분석 대회에서 역량을 인정 받았다.</p>
          <p contents-hash="be4d7e47f8dd30ad669a65a5ba5a8bff9c11aace1c6460c7a34c68b42aeed868" dmcf-pid="BdynDi2XCm" dmcf-ptype="general">KAIST는 최정우 전기전자공학부 교수 연구팀이 인 ‘IEEE DCASE 챌린지 2025’에서 ‘공간 의미 기반 음향 장면 분할’ 분야에서 우승을 차지했다고 11일 밝혔다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a9a81702f8eaf684acd6332353c980ddea6623849590d8d5dc084e02fb0d1622" dmcf-pid="bJWLwnVZCr" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="KAIST 연구진.(왼쪽부터)권영후 석박사통합과정, 김도환 석사과정, 최정우 교수, 이동헌 박사.(사진=KAIST)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/11/Edaily/20250711104306132vnab.jpg" data-org-width="670" dmcf-mid="7IsPo6UlyI" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/11/Edaily/20250711104306132vnab.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            KAIST 연구진.(왼쪽부터)권영후 석박사통합과정, 김도환 석사과정, 최정우 교수, 이동헌 박사.(사진=KAIST)
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="2aa824d746dbbd438b2cc371b041bd0d3d99cca9401a66f0367f81c341b85a74" dmcf-pid="KT4YpWDxCw" dmcf-ptype="general">
           연구팀은 이번 대회에서 전 세계 86개 참가팀과 총 6개 분야에서 경쟁한 끝에 이같은 성과를 거뒀다.
          </div>
          <p contents-hash="a0ab745d71099a6c746dc7adc8f8734305046f754c82348af8d65defb2e6cf15" dmcf-pid="9y8GUYwMTD" dmcf-ptype="general">연구팀이 참가한 ‘공간 의미 기반 음향 장면 분할’의 ‘태스크(Task) 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="bb219e130849e41273ae17fc64eee7d3a6a0a85e7dfe71305737d570a76b3d46" dmcf-pid="2W6HuGrRlE" dmcf-ptype="general">연구팀의 이동헌 박사는 올해 초 트랜스포머와 맘바 아키텍처를 결합한 음원 분리 인공지능을 개발했으며, 챌린지 기간 동안 권영후 연구원을 중심으로 1차로 분리된 음원의 파형과 종류를 단서로 다시 음원 분리와 분류를 수행하는‘단계적 추론 방식’의 인공지능(AI) 모델을 완성했다.</p>
          <p contents-hash="acca87bd48e6578147b09b1080d4dc2e978a8efa1b40a194372838e859d2e822" dmcf-pid="VYPX7Hmelk" dmcf-ptype="general">이는 사람이 복잡한 소리를 들을 때 소리의 종류나 리듬, 방향 등 특정 단서에 기반해 개별 소리를 분리해 듣는 방식을 AI가 모방한 모델이다.</p>
          <p contents-hash="6dd49c6cb7b8f166337f0c060e54b027d5832ad827c5e06b81d1835026f913db" dmcf-pid="fGQZzXsdhc" dmcf-ptype="general">이를 통해, 순위를 결정하는 척도인 AI가 소리를 얼마나 잘 분리하고 분류했는지 평가하는‘음원의 신호대 왜곡비 향상도’에서 참가팀 중 유일하게 두 자릿수 대의 성능(11 dB)을 보여 기술적 우수성을 입증했다.</p>
          <p contents-hash="4490264c92df8928a3a655c52b0f09dcde31f9aead51a108a05390871f458648" dmcf-pid="4Hx5qZOJWA" dmcf-ptype="general">최정우 교수는 “연구팀은 최근 3년간 세계 최고의 음향 분리 AI 모델을 선보여 왔으며, 그 결과를 공식적으로 인정받는 계기가 돼 기쁘다”며 “난이도가 향상되고, 다른 학회 일정과 기말고사로 불과 몇 주간만 개발이 가능했음에도 집중력 있는 연구를 통해 1위를 차지한 연구팀 개개인이 자랑스럽다”고 소감을 전했다.</p>
          <p contents-hash="cbfac2ec8b279bcb9fe64239783682706584db7b516878bfb2656c675263653c" dmcf-pid="8XM1B5IiSj" dmcf-ptype="general">강민구 (science1@edaily.co.kr) </p>
         </section> 
        </div> 
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