KRISS-포스텍 공동연구팀의 개발한 딥러닝 기반 음원 위치 추적기술 이미지./사진제공=KRISS
한국표준과학연구원(KRISS) 음향진동초음파표준그룹 장지호 책임연구원, 포항공과대학교(포스텍) 기계공학과 이승철 교수·이수영 박사과정 학생 등이 참여한 공동연구팀은 소리의 위치와 크기를 이미지로 변환하는 '딥러닝 기반 음원 위치 추적기술'을 개발했다고 17일 밝혔다. 이 기술을 이용하면 소리가 나는 곳을 지도처럼 시각화해 쉽게 위치를 파악할 수 있어 '산속 조난자 위치' 등을 보다 쉽게 소리로 찾을 수 있다.
공동연구팀은 시간을 단축하면서 정확도를 높일 수 있는 딥러닝 알고리즘을 개발했다. 다양한 음향데이터를 구현하기 위해 56개 스피커를 '구' 형태로 실험실에 설치했다. 여러 개의 스피커에서 특정 소리를 내는 방식으로 개발한 알고리즘으로 위치와 크기를 추적해 이를 지도처럼 시각화하는데 성공했다. 여러 소리가 섞여 있는 악조건에서도 개별 음원의 위치와 크기를 정밀하게 구분할 수 있었다. 이 기술은 기존 방법보다 10배 이상 정확하며, 연산시간을 10분의 1로 크게 단축했다.
한편, 이번 연구성과는 기계공학 분야의 세계적인 학술지인 '메카니컬 시스템 앤 시그널 프로세싱'의 5월호에 게재됐다.