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

디플리(대표 이수지)는 음향·음성·신호처리 분야 글로벌 학회 'ICASSP'에서 3년 연속 논문이 채택됐다고 14일 밝혔다. 디플리는 자체 AI 음향 분석 모델로 산업 현장의 부품 품질 검사, 안전 이상 감지, 예지보전 등의 기능을 제공하는 '리슨 AI' 솔루션을 운영 중이다. 이는 최대 99.78% 이상의 검사 정확도를 구현하며 완성차 제조사 계열사의 국내외 양산라인과 공공시설 안전관리 분야에 도입돼 활용 중이다. 이번 학회에서 디플리는 총 2편의 논문을 발표했다. 첫번째 논문은 대규모 음향 데이터 수집이 어려운 환경에서 데이터 품질을 점수화해 선별함으로써, 소규모 데이터만으로도 AI 모델 성능을 높이는 방식을 다뤘다. 레이블링 비용이 높은 산업군과 보안 현장에서 기존 모델을 교체하지 않고도 정확도와 비용 효율성을 동시에 개선할 수 있다는 설명이다. 두번째는 딥러닝 기반 실시간 음원 위치 추정 기술 'FUN-SSL'을 발표했다. U-Net 구조를 활용해 잡음과 울림이 공존하는 복잡한 음향 환경에서도 음원 위치와 공간 정보를 효율적으로 추출하는 것이 특징이다. 이수지 디플리 대표는 "3년 연속 ICASSP 논문 채택은 디플리의 음향 AI 연구 역량을 국제 학계에서 인정받은 의미 있는 성과"라며 "연구 결과가 실제 솔루션으로 이어질 수 있도록 연구와 사업화 양면에서 속도를 내겠다"라고 말했다. 김해원 기자 [email protected]