소리는 이처럼 많은 정보를 담고 있다. 소리 정보를 이용한 대표적인 ICT(정보통신기술) 기기를 꼽으라면 '음향카메라'일 것이다. 열화상카메라가 피사체 온도를 색상으로 표현하듯, 음향카메라도 소리가 나는 곳을 색상으로 표현한다. '지지직'하는 전기 누전이나 '쏴~'하는 가스 누출 등의 소리를 듣고 정확한 위치를 알려주는 방식이다.
활용도는 갈수록 다양해지고 있다. 최근 보급이 활성화된 전기차에도 일반인들이 듣지 못하는 모터소음이 발생한다. 전문가들에 따르면 시속 80km에서 100km로 속도가 올라갈 때 '삐~'하는 저주파 소리가 들린다. 매우 예민한 사람은 거슬리게 느낄 수 있을 정도다. 이 소리를 줄이려는 연구가 한창인 가운데 음향카메라가 그 원인을 진단하는 '청진기' 역할을 하고 있다.
소리가 나는 위치를 영상과 함께 색깔로 보여주는 음향카메라에 전세계 처음으로 AI(인공지능) 딥러닝 기술을 적용, 더 자세히 알아듣게 하는 알고리즘과 소프트웨어를 개발한 딥테크(첨단기술) 기업 '비즈웨이브'를 머니투데이 유니콘팩토리가 만났다.
기존 음향카메라는 소리를 종류별로 식별할 수 없고 잡음의 영향을 크게 받아 큰 소리에 묻힌 작은 소리는 확인하기 어렵다. 또 분해능(피사체를 뚜렷하게 쪼개서 볼 수 있는 능력)이 낮아 음원 위치가 매우 넓게 나타나 위치를 정확하게 찾기 어렵고 음원별 영역이 겹치는 현상도 발생해 사용 영역이 제한돼 있다.
비즈웨이브는 음향카메라에 AI 딥러닝 알고리즘을 적용해 음원지도(소리 세기를 색깔로 표현한 이미지) 분해능을 높여 음원 위치를 정확하게 파악할 수 있고 음원 개수도 정확하게 센다. 긴 파장대(저주파)에서 성능이 저하되는 문제점도 개선하고 외부 잡음 영향도 최소화해 활용 범위를 넓혔다.
이 기술은 의료·건설·농업·군사 등 넓은 범위에서 쓰인다. 이를테면 잠수함에서 부품 결함으로 소리가 나면 아예 출항할 수 없다. 미세한 소리가 위치를 노출시키는 탓이다. 그런데 내부가 워낙 좁고 전체가 금속으로 이뤄져 잔향도 많아 고장 부위를 찾는 데 오랜 시간이 걸린다. 이 경우 AI 딥러닝 음향카메라를 쓰면 단번에 찾아 수리·보수할 수 있다는 게 장 대표의 설명이다. 그는 "전투기, 잠수함, 군함, 탱크와 같은 방위산업 분야에 AI 딥러닝 음향카메라를 적용하면 경쟁력을 더 높일 수 있다"고 말했다.
이밖에 '지하공동구 모니터링 로봇', '변전소 모니터링 로봇' 등에 부착해 활용할 수 있다. 현재 전국 지하 공동구는 136개, 345kV(킬로볼트) 이상 변전소는 전국 120개가 설치·운영 중이다. 때로는 드론에 적용, 산속 조난자 위치를 소리로 찾을 수 있다. 기존 대비 10배 이상 정확한 정보를 제공해 드론 프로펠러 소음이나 바람, 비, 천둥과 같은 다른 배경 소음이 있는 악조건에도 사용할 수 있다는 게 장 대표의 설명이다.
미국 시장조사기관인 얼라이드마켓리서치에 따르면 전세계 음향카메라 시장은 2019년 1억 2263만달러(1744억원) 규모에서 연평균 11.3%로 성장해 오는 2026년 2억7457만달러(3905억원) 규모로 성장할 전망이다. 장 대표는 "미국과 유럽의 뛰어난 연구자들이 만들고 수십 년 간 발전시켜 놓은 기존 기술의 성능을 AI로 훌쩍 넘어서 버렸다"며 "실제 현장에서 우리 제품의 우수성을 입증해 기존 기술을 대체하고 새로운 가치를 창출할 것"이라고 했다.
공동기획=한국표준과학연구원·머니투데이
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