한화비전-GIST, 국제 AI 경진대회 '정상'…‘치명적 망각’ 해결

한화비전-광주과학기술원(GIST) 공동연구팀이 ‘연속 학습’ 기술에 기반한 음향 분류 AI 시스템으로 ‘DCASE 2026 Challenge’ 내 ‘도메인 비의존 오디오 분류를 위한 점진 학습’ 부문 1위를 차지했다. [사진=한화비전 제공]

[아이티비즈 김문구 기자] 한화비전이 음향 인공지능(AI) 업계의 고질적 난제를 풀 새 해법을 제시하며 국제 경진대회 정상에 올랐다.

한화비전과 광주과학기술원(GIST) 연구팀은 공동 개발한 ‘연속 학습(Continual Learning)’ 기술을 바탕으로 국제 음향 인공지능(AI) 경진대회 ‘디케이스 2026 챌린지(DCASE 2026 Challenge)’에서 1위를 차지했다고 14일 밝혔다.

이번에 개발한 첨단 음향 AI 기술은 향후 한화비전 영상보안 기술과 결합해 차세대 AI 보안 솔루션 개발에 활용될 예정이다.

세계전기전자공학회가 주관하는 ‘디케이스 챌린지’는 학계와 기업 연구팀이 참가해 음향 AI 기술력을 겨루는 국제 최고 권위의 대회다. 올해는 총 135개팀이 대회에 참여했다.

공동연구팀은 7개 부문 중 ‘도메인 비의존 오디오 분류를 위한 점진 학습’(Domain-Agnostic Incremental Learning for Audio Classification) 부문에서 21팀 가운데 1위에 올랐다. 소리 수집 출처를 알 수 없는 환경에서 아기 울음소리, 개 짖는 소리, 화재 경보음 등 10종의 소리를 정확하게 구분하는 미션을 성공적으로 수행했다.

공동연구팀은 이른바 ‘치명적 망각(Catastrophic Forgetting)’ 해결에 집중했다.

기존 오디오 인식 AI는 녹음 장비나 장소, 주변 소음 등 환경이 달라지면 성능에 영향을 끼치는 약점이 있었다. 특히 새로운 데이터 학습 과정에서 과거 학습한 내용을 잊어버려 데이터 축적에 큰 걸림돌이 됐다.

공동연구팀이 개발한 ‘연속 학습’ 기술에는 과거 학습한 소리 특징을 재현해 활용하는 ‘딥인버전(DeepInversion) 기반 생성형 리플레이’ 기법이 적용됐다. ‘딥인버전’은 추가 데이터 수집 없이, 소리별 분류 모델이 과거 학습한 소리와 유사한 음향 데이터를 스스로 재현하고 역산하도록 만드는 기술이다.

임정은 한화비전 AI연구소장은 “이번 수상은 한화비전 연구의 방향성과 기술 수준을 증명한 결과”라며 “‘연속 학습’ 기술은 외부 환경 속 보안 카메라 적응 능력과 직결된 것으로 새 기술을 미래 솔루션으로 발전시켜 나갈 것”이라고 말했다.