한화비전·GIST, 음향 AI 국제대회 1위…‘치명적 망각’ 해법 제시

연속 학습 기술로 기존 정보 보존하며 새 소리 학습…영상·음향 결합 보안 솔루션에 활용

▲한화비전은 R&D센터 AI연구소와 김홍국 GIST 전기전자컴퓨터공학과 교수 연구팀이 국제 음향 AI 경진대회 ‘디케이스 2026 챌린지(DCASE 2026 Challenge)’에서 1위를 차지했다. (제공=한화비전)

한화비전이 광주과학기술원(GIST)과 공동 개발한 음향 AI 기술로 세계적 권위의 국제 경진대회에서 1위를 차지했다. 새로운 소리를 학습할 때 기존에 익힌 정보를 잊는 AI의 한계를 보완한 기술로, 향후 영상과 음향을 결합한 차세대 보안 솔루션 개발에 활용될 전망이다.

한화비전은 R&D센터 AI연구소와 김홍국 GIST 전기전자컴퓨터공학과 교수 연구팀이 국제 음향 AI 경진대회 ‘디케이스 2026 챌린지(DCASE 2026 Challenge)’에서 1위에 올랐다고 14일 밝혔다.

공동연구팀은 7개 부문 가운데 ‘도메인 비의존 오디오 분류를 위한 점진 학습’ 부문에 참가해 21개팀 중 1위를 기록했다. 소리의 수집 환경이나 출처를 알 수 없는 조건에서 아기 울음소리와 개 짖는 소리 화재 경보음 등 10종의 소리를 분류하는 과제를 수행했다.

연구팀은 AI가 새로운 데이터를 학습하면서 기존 학습 내용을 잊는 ‘치명적 망각’ 문제 해결에 집중했다. 기존 오디오 인식 AI는 녹음 장비와 장소 주변 소음 등이 달라지면 성능이 떨어지고 새로운 환경의 소리를 학습하는 과정에서 기존 분류 능력까지 저하되는 한계가 있었다.

연구팀이 개발한 연속 학습 기술에는 과거 학습한 소리의 특징을 재현하는 ‘딥인버전 기반 생성형 리플레이’ 기법이 적용됐다. 추가 데이터를 수집하지 않고도 AI 모델이 기존에 학습한 소리와 유사한 음향 데이터를 스스로 재현하도록 해 새로운 학습 과정에서도 과거 정보를 유지하는 방식이다.

여러 AI 모델의 예측 결과를 종합해 최종 판단을 내리는 앙상블 기법도 적용했다. 최종 시스템은 평균 정확도 79.62%를 기록해 참가팀 평균인 약 68%를 크게 웃돌았다. 공동연구팀이 제출한 최종 앙상블 시스템과 단일 시스템 3개는 해당 부문 공식 순위 1~4위를 모두 차지했다.

한화비전은 이번 기술을 다양한 외부 환경에 노출되는 보안 카메라의 음향 인식 성능을 높이는 데 활용할 계획이다. 영상 정보와 음향 정보를 함께 분석해 이상 상황을 탐지하는 차세대 AI 보안 솔루션으로 기술 적용 범위를 확대한다는 방침이다.

임정은 한화비전 AI연구소장은 “이번 수상은 한화비전 연구의 방향성과 기술 수준이 세계 최고임을 증명한 결과”라며 “연속 학습 기술은 외부 환경 속 보안 카메라의 적응 능력과 직결되는 만큼 미래 솔루션으로 발전시켜 나갈 것”이라고 말했다.