7일 KT에 따르면 연구성과는 총 네 가지로 △딥러닝 음성합성 △E2E 음성인식 기술 △무빙픽처 솔루션 △AI 기반 로봇 고장진단 기술 등이다. 이 중 세 개는 KT 사업의 핵심기술로 활용하고 한 개는 현대중공업 그룹의 산업현장에 적용할 계획이다.
딥러닝 음성합성(P-TTS, Personalized-Text To Speech) 기술은 KT와 카이스트 김회린 교수가 협력해 개발했다. 기존 대비 비용을 4분의 1 수준으로 줄이고 속도는 10배 가량 높인 것으로, 순서대로 음성을 만드는 기존 방식에서 동시에 음성을 만드는 방식으로 구조를 변경했다. KT는 올해 1분기 중 이 기술을 상용화해 AI 컨택센터(AICC)와 차세대 기가지니 등에 활용할 계획이다.
E2E 음성인식 기술은 KT가 장준혁 한양대 교수와 협력한 것으로, 인식 정확도를 높이고 적은 양의 학습 데이터로 도메인 확장이 가능한 것이 특징이다. 기존 대비 단어 오류율이 7% 줄었다. KT는 이 기술을 토대로 자유발화 음성인식률을 끌어올린다는 계획이다.
무빙 픽처 솔루션에 적용된 핵심 기술은 이미 국내에서 2건의 특허를 확보했으며, 국제학술지 'IEEE Access' 등재 심사도 진행 중이다. KT는 이 솔루션을 IPTV를 비롯해 포스터와 웹툰 애니메이티드 광고 등에 활용할 예정이다.
AI 기반 로봇 고장진단 기술은 현대중공업그룹이 장준혁 한양대 교수와 공동으로 개발했다. AI가 산업용 로봇 고장을 진단하는 기술로 진동신호에 음성처리 기술과 딥러닝 기술을 적용해 핵심 구동부품인 감속기의 이상을 탐지할 수 있다. 운전 조건에 관계없이 적용 가능하고 정상상태과 고장상태의 데이터 불균형을 해결해 진단 정확도를 높였다.
현대중공업그룹은 이 기술을 다양한 로봇 제품에 적용해 자동화 라인의 유지보수 효율을 높일 계획이다.
AI 원팀은 출범 이후 40여명의 국내 AI 전문가들로 'AI 구루(Guru) 그룹'을 구성한 후, '라운드테이블(Round Table)'이라는 회의체를 통해 산업현장의 과제를 논의해 왔다. 현재까지 70여 차례 열린 이 '라운드테이블'에선 총 30여개의 아이템이 다뤄졌으며, 11개 연구개발 프로젝트를 도출했다.
이에 따라 올해 AI 원팀은 이번에 공개한 4개 프로젝트 외에도 AI 로봇 등 다양한 분야에서 7개 프로젝트를 추가로 추진하며, AI 혁신을 위해 지속 노력한다는 방침이다.
한편, AI 원팀은 AI를 활용한 사회문제 해결에도 협력 중이다. 지난해 3월 KT가 시작한 '코로나19 확산 예측 연구 얼라이언스'에는 KAIST가 참여해 감염병 해외유입 위험도 예측, 국내 확산지역 예측모델 등의 공동 연구성과를 거뒀다. 또 지난해 6월에는 LG전자와 LG유플러스가 참여해 감염병 확산방지 모델을 고도화하고, 활용 방안에 대해 협력하고 있다.
또한 KT 기가지니 홈IoT와 LG전자 씽큐홈(ThinQ Home)을 이용해 스마트 가전을 연동하는데 성공했다. 또한 LG전자 톤 프리(TONE Free) 무선 이어폰에 기가지니 인사이드의 제어 기능을 적용하는 협력 아이템을 추가 발굴하기도 했다.
송재호 KT AI/DX융합사업부문장 부사장은 "AI 원팀이 개발한 AI 기술은 산업현장에서 나온 정확한 데이터와 최신 연구개발 역량이 즉시 결합돼 가능한 성과"며 "KT는 AI 원팀의 산학연 시너지를 기반으로 산업현장 현안 해결은 물론 사회문제 해결과 AI 인재양성을 위해 노력하겠다"고 말했다.
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