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.
연구팀에 따르면 기존 기술의 경우 소리의 위치를 찾아도 크기까지 예측하기는 어려웠고, 여러 소리가 섞여 있는 경우 위치의 정확도가 현저히 낮았다. 정확도를 높이면 많은 시간이 소요된다는 단점도 있었다.
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.
장지호 KRISS 책임연구원은 "이 기술은 드론 프로펠러 소음이나 다른 배경 소음이 있는 악조건에도 사용할 수 있어 향후 정찰·수송·구조 등을 위한 다양한 비대면 드론 임무는 물론 전기 누전·가스 누출 및 누수의 위치와 층간 소음의 위치도 정확히 파악해 국민의 편의를 위한 분야에도 적극 활용할 수 있을 것" 이라며 "이 기술이 상용화돼 기존 시장에 혁신을 가져올 수 있도록 지속적인 연구를 수행할 것"이라고 말했다.
한편, 이번 연구성과는 기계공학 분야의 세계적인 학술지인 '메카니컬 시스템 앤 시그널 프로세싱'의 5월호에 게재됐다.
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