한화비전, 국제 음향 AI 대회 1위…'치명적 망각' 난제 풀었다

기존 학습 음향 잊는 AI 난제 연속 학습 기술로 해법

DCASE 2026 홈페이지 내 수상 결과 ⓒ한화비전

한화비전이 새로운 소리를 학습할 때 기존에 익힌 소리를 잊는 음향 인공지능(AI)의 한계를 보완한 기술을 선보였다.

한화비전은 광주과학기술원(GIST) 연구팀과 공동 개발한 연속 학습 기술을 바탕으로 국제 음향 AI 경진대회 ‘디케이스 2026 챌린지’에서 1위를 차지했다고 14일 밝혔다.

이번 연구는 한화비전 R&D센터 AI연구소와 김홍국 GIST 전기전자컴퓨터공학과 교수 연구팀이 공동으로 진행했다. 디케이스 챌린지는 세계전기전자공학회가 주관하는 음향 AI 분야 국제 경진대회다. 올해 대회에는 총 135개팀이 참가했다.

한화비전·GIST 공동연구팀은 7개 부문 가운데 ‘도메인 비의존 오디오 분류를 위한 점진 학습’ 부문에서 21개팀 중 1위에 올랐다. 해당 부문은 소리 수집 출처를 알 수 없는 환경에서 아기 울음소리, 개 짖는 소리, 화재 경보음 등 10종의 소리를 구분하는 과제다.

공동연구팀은 AI가 새로운 데이터를 학습하는 과정에서 기존에 익힌 정보를 잊는 ‘치명적 망각’ 문제 해결에 초점을 맞췄다. 기존 오디오 인식 AI는 녹음 장비, 장소, 주변 소음 등 환경이 바뀌면 성능이 떨어질 수 있다. 또 새로운 소리를 학습하는 과정에서 과거 학습한 소리 인식 능력이 약해지는 문제가 있었다.

연구팀은 이를 보완하기 위해 ‘딥인버전 기반 생성형 리플레이’ 기법을 적용했다. 딥인버전은 추가 데이터 수집 없이 AI가 과거에 학습한 소리 특징을 재현해 활용하도록 하는 기술이다. 이를 통해 새로운 소리를 학습하더라도 기존 소리 분류 능력이 훼손되는 것을 줄였다.

여러 AI 모델의 예측 결과를 종합해 최종 판단을 내리는 앙상블 기법도 활용했다. 최종 제출 시스템은 평균 정확도 79.62%를 기록했다. 나머지 20개팀의 평균 정확도는 약 68%였다. 공동연구팀이 추가로 제출한 3개 단일 시스템도 부문 내 공식 시스템 순위 2~4위에 오르며 기술 성능을 입증했다.

한화비전은 이번 기술을 영상과 음향을 결합한 AI 보안 솔루션 개발에 활용할 계획이다. 보안과 산업 안전 분야는 외부 환경이 수시로 바뀌기 때문에, 다양한 상황에서도 안정적으로 데이터를 축적하고 판단하는 AI 기술이 중요하다.

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