"음향 AI로 부품 불량 잡는다"...디플리, ICASSP서 3년 연속 논문 채택

디플리, ICASSP에서 3년 연속 논문 채택…음향 AI로 품질 검사 혁신

디플리(대표 이수지)는 음향, 음성, 신호처리 분야의 저명한 국제 학술대회인 'ICASSP'에서 3년 연속으로 논문이 채택되었다고 14일 밝혔습니다. 이번 대회에서 발표된 두 편의 논문은 디플리가 음향 AI 기술을 활용하여 산업 현장에서의 부품 품질 검사 및 안전 관리에 기여하고 있음을 보여줍니다.

음향 AI의 혁신적 접근

디플리는 자사의 AI 음향 분석 모델인 '리슨 AI'를 통해 산업 현장의 부품 검사 및 이상 감지, 예지 보전 등 다양한 기능을 제공하고 있습니다. 이 솔루션은 놀랍게도 최대 99.78%의 검사 정확도를 자랑하며, 국내외 완성차 제조업체와 공공시설의 안전 관리에 널리 활용되고 있습니다. 디플리는 음향 데이터 수집이 어려운 환경에서도 소규모 데이터만으로 AI 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시했습니다. 이는 특히 레이블링 비용이 높은 산업군에서 효율성을 높일 수 있는 중요한 기술적 진전을 의미합니다.

이수지 대표는 "이번 ICASSP에서의 성과는 디플리의 음향 AI 연구 능력이 국제적으로 인정받은 것"이라며, "앞으로도 연구와 사업화 양면에서 속도를 내어 나가겠다"고 포부를 밝혔습니다.

딥러닝 기반 음원 위치 추정 기술

두 번째 발표된 논문에서는 딥러닝 기술을 활용한 실시간 음원 위치 추정 기술인 'FUN-SSL'에 대한 내용을 다루었습니다. 이 기술은 U-Net 구조를 기반으로 하여, 복잡한 음향 환경에서도 음원 위치와 공간 정보를 효과적으로 추출할 수 있도록 설계되었습니다. 특히, 잡음과 울림이 혼재하는 환경에서 뛰어난 성능을 발휘할 수 있어, 다양한 산업 분야에서 응용 가능성이 큽니다.

디플리는 이러한 기술들이 기존 모델을 대체하지 않고도 정확도와 비용 효율성을 동시에 개선할 수 있게 한다고 설명했습니다. 이는 특히 보안 현장이나 데이터 수집이 어려운 산업군에서 큰 장점이 될 것으로 기대됩니다.

향후 전망과 기대

디플리의 연구 성과는 단순한 학술적 인정에 그치지 않고, 실제 산업 현장에서의 문제 해결로 이어질 가능성을 지니고 있습니다. 음향 AI 기술이 발전함에 따라, 품질 검사와 안전 관리 분야에서의 혁신이 가속화될 것으로 예상됩니다. 이수지 대표의 말처럼, 연구와 사업화를 동시에 추진함으로써 디플리는 음향 기술의 새로운 지평을 여는 데 기여할 것입니다.

디플리의 이번 성과는 음향 AI 기술이 차세대 산업 혁신의 핵심 동력이 될 것임을 보여주는 사례로, 앞으로의 발전이 기대됩니다. 산업 현장에서의 AI 기술 활용이 더욱 보편화됨에 따라, 관련 기업들의 지속적인 연구와 개발이 필요할 것입니다.