한화비전-GIST, 음향 AI 경진대회 세계 1위…“차세대 보안 AI 솔루션 적용”

한화비전이 광주과학기술원(GIST) 연구팀과 공동으로 개발한 ‘연속 학습(Continual Learning)’ 기술이 국제 음향 AI 경진대회인 ‘디케이스 2026 챌린지’에서 1위에 오르는 쾌거를 이뤘다. 이 기술은 AI가 새로운 소리를 학습하면서도 기존에 학습한 내용을 잊지 않도록 돕는 혁신적인 접근법으로, 특히 다양한 환경에서의 음향 인식 능력을 크게 향상시킬 것으로 기대된다.

세계 정상의 음향 인식 AI

한화비전과 GIST의 연구팀은 이번 대회에서 21개 팀이 경쟁한 ‘도메인 비의존 오디오 분류를 위한 점진 학습’ 부문에서 우수한 성적을 거두었다. 이들은 아기 울음소리, 개 짖는 소리, 화재 경보음 등 총 10종의 소리를 정교하게 구분해야 하는 미션을 수행했으며, 평균 정확도 79.62%를 기록해 나머지 팀들의 평균인 약 68%보다 현저히 높은 점수를 획득했다.

이번 대회의 핵심은 ‘치명적 망각(Catastrophic Forgetting)’ 문제를 극복하는 것이었다. 일반적으로 AI는 새로운 데이터를 학습할 때 기존에 배운 내용을 잊어버리는 경향이 있어, 다양한 환경에서의 음향 인식에 어려움을 겪는다. 이번 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 ‘딥인버전(Deep Inversion) 생성형 리플레이’ 기술을 적용했다. 이 기술은 AI가 과거에 학습한 소리의 특징을 복원하여 새로운 음향 데이터를 효과적으로 학습할 수 있도록 돕는다.

연속 학습의 힘

연속 학습 기술은 AI가 새로운 소리를 배울 때도 과거에 익힌 소리들을 잊지 않게 하는 메커니즘을 제공합니다. 예를 들어, 도로 소음과 같은 새로운 환경에서 학습하더라도, AI는 이전에 학습한 실내 소음의 데시벨과 진폭 등의 특성을 기억해 정확한 분류 능력을 유지합니다. 이를 통해 AI는 다양한 환경에서 안정적으로 음향 정보를 쌓아가게 되며, 이는 보안 시스템의 정확도를 높이는 데 매우 중요한 요소로 작용할 것으로 보입니다.

임정은 한화비전 AI연구소장은 “연속 학습 기술은 외부 환경에 따른 보안 카메라의 적응 능력과 직결되며, 이 기술을 통해 미래의 보안 솔루션을 더욱 발전시킬 것”이라고 강조했다. 이러한 기술들은 특히 다양한 환경에서 신뢰할 수 있는 보안 감시를 가능하게 할 것이며, 이는 기업과 개인 모두에게 큰 도움이 될 것으로 예상된다.

미래를 향한 한 걸음

한화비전과 GIST의 협업은 단순히 학술적인 성과를 넘어서, 실제 산업 현장에서의 활용 가능성을 높이는 데 중점을 두고 있다. 향후 이 기술이 상용화되면, 보안 분야는 물론 다양한 음향 인식 솔루션에서 큰 변화를 가져올 것으로 전망된다. AI의 연속 학습 기술은 특히 보안의 중요성이 점점 더 커지고 있는 현대 사회에서 필수적인 요소로 자리잡을 것으로 보이며, 이는 한화비전의 미래 경쟁력을 더욱 강화하는 계기가 될 것이다.