음향 AI 디플리, ICASSP 2026서 3년 연속 논문 채택

디플리

| 서울=한스경제 김종효 기자 | 음향 AI 솔루션 기업 디플리는 지난 4일부터 8일까지 스페인 바르셀로나에서 열린 ICASSP 2026에 참가해 2편의 논문을 발표했다고 14일 밝혔다. 디플리는 이로써 3년 연속 ICASSP 논문 채택 기록을 세웠다.

ICASSP는 음향·음성·신호처리 분야에서 세계적으로 권위 있는 학회다. 구글, 애플, 메타 등 글로벌 기업과 주요 대학 연구실이 참여한다. 실제 산업에 적용 가능한 기술이 다수 공개되는 자리로 알려져 있다.

디플리는 산업 및 공공 현장에서 발생하는 다양한 소리를 AI로 분석하는 리슨 AI 솔루션을 개발·운영하고 있다. 이 솔루션은 완성차 제조사 계열사의 국내·멕시코 공장, 글로벌 자동차 모터 제조 기업 H사의 양산라인, 그리고 여러 공공시설에 도입돼 부품 품질 검사와 안전 관리에 활용되고 있다.

이번 학회에서 디플리는 대규모 음향 데이터 수집이 어려운 환경에서 데이터 품질을 점수화해 선별하고 적은 데이터만으로도 AI 모델 성능을 높이는 방식을 제시한 논문을 발표했다. 이 방법은 레이블링 비용이 높은 산업 및 보안 현장에서 기존 모델 구조를 바꾸지 않고도 정확도와 비용 효율성을 높일 수 있다는 점에서 주목받았다.

또한 디플리는 FUN-SSL이라는 딥러닝 기반 실시간 음원 위치 추정 기술을 선보였다. 기존 방법론은 높은 성능에도 불구하고 계산량이 많다는 한계가 있었다. FUN-SSL 모델은 U-Net 구조를 활용해 적은 연산량으로도 우수한 음원 위치 추정 성능을 구현한다. 복잡한 음향 환경에서 움직이는 소리의 공간 정보를 효율적으로 추출할 수 있다는 점이 인정돼 논문이 채택됐다.

디플리는 약 8년간 음향 AI 분야 연구에 집중해왔다. 석·박사급 연구 인력을 중심으로 산업 현장에서도 99.78% 이상 정확도를 구현할 수 있는 솔루션을 개발했다. 이를 통해 가전, 자동차, 반도체 등 정밀도가 요구되는 산업 현장과 공공시설에 리슨 AI를 적용하고 있다.

디플리는 연구와 솔루션 개발을 동시에 추진하며 리슨 AI의 실효성을 높이고 있다. 언어 제약이 없는 리슨 AI의 특성을 바탕으로 6월 미국 시카고에서 열리는 오토메이트 2026에 참가해 해외 진출도 준비 중이다.

이수지 디플리 대표는 "음향 AI 분야는 비전·언어 AI에 비해 공개 데이터와 오픈소스 모델이 제한적이고 산업 현장 음향 데이터를 장기간 축적해야 해 높은 기술 장벽이 요구된다"며 "3년 연속 ICASSP 논문 채택은 디플리의 연구 역량과 전문성을 국제 학계에서 인정받은 성과다. 앞으로도 연구 결과가 실제 솔루션 적용까지 이어질 수 있도록 연구와 사업화에 속도를 내겠다"고 말했다.