KT 'AI 원팀' 10개월만에 첫 성과.. 딥러닝 음성합성 등 4가지 기술 개발

산업 현장에 즉시 적용 방침

KT와 현대중공업그룹, LG전자, LG유플러스, 동원그룹, 한국과학기술원(KAIST),한양대, 한국전자통신연구원(ETRI) 등이 참여해 출범한 ‘인공지능(AI) 원팀’이 연구 10개월여 만에 4종의 AI 기술을 개발하는데 성공했다. AI 원팀은 AI 기술 및 솔루션을 즉시 산업 현장에 적용해, 데이터활용→AI 기술개발→상용화→산업문제 해결로 이어지는 신속한 선순환 구조를 창출한다는 계획이다.

KT는 AI 원팀 공동 연구·개발(R&D)의 첫 성과로 4종의 AI 기술 개발에 성공했다고 7일 밝혔다. 4개 기술은 △딥러닝 음성합성(P-TTS) △E2E(End to End) 음성인식 △무빙 픽처(Moving Picture) △AI 기반 로봇 고장 진단 기술이다. 이 중 3개는 KT 사업의 핵심 기술로 활용하고, 1개는 현대중공업그룹의 산업 현장에 적용할 예정이다.

딥러닝 음성합성 기술은 기존 기술 대비 비용은 4분의 1 수준으로 줄이고, 속도는 10배 가량 높인 점이 특징이다. 순서대로 음성을 만드는 방식에서 동시에 음성을 만들어내는 방식으로 구조를 바꿔 획기적인 속도 향상이 가능하도록 했다. E2E 음성인식 기술은 인식 정확도를 크게 높일 수 있고, 적은 양의 학습 데이터로 도메인 확장이 가능해 활용성이 크다. 사양 증강, 데이터 증강 등 최신 학습기술을 적용해 기존 하이브리드 방식에 비해 단어 오류율(WER)을 7% 이상 높였다.

무빙 픽처 솔루션은 이미지를 영상으로 바꾸는 AI 기술로, 이미지에 모션 효과를 적용해 영상으로 변환한다. 영상 분할·객체 검출·모션 추정·초해상도 이미지 복원과 같은 최신 AI 기술이 적용됐다. AI 기반 로봇 고장 진단 기술은 진동 신호에 음성처리 기술과 딥러닝 기술을 적용해 핵심 구동부품인 감속기의 이상을 탐지하는 등 AI가 산업용 로봇의 고장을 진단할 수 있는 기술이다.

이승주 기자 sj@munhwa.com

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