▲ 한양대 장준혁 교수

 장준혁 한양대 교수(융합전자공학부)팀(이봉기 연구원 참여)이 세계 최초로 ‘인공지능 딥러닝(Deep Learning 이하 딥러닝)’을 이용한 음성통신기술을 개발했다고 15일 밝혔다. 이번 연구는 LTE와 같은 패킷망 기반의 음성통신 환경에서 딥러닝을 이용해 손실된 패킷을 완벽히 복구하는 기술로서 기존의 패킷손실 복구 알고리즘에 비해 획기적인 연구로 평가 된다. 현재 상용화된 패킷망 기반의 음성통신 환경에서 음성통화 품질을 획기적으로 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

연구결과는 국제전기전자공학회(IEEE)가 발간하는 신호처리분야 세계적 학술지 「소리·음성·언어처리 트랜잭션(IEEE Transactions on Audio Speech and Language Processing)」 2월호에 게재됐다 (논문명: ‘디지털 음성통신을 위한 딥신경망 기반의 패킷손실은닉 (Packet Loss Concealment Based on Deep Neural Networks for Digital Speech Transmission)’).

이번 연구는 한양대 연구팀이 알고리즘 개발을 주도했고, 미래창조과학부 도약연구지원사업의 지원으로 진행됐다.

▲ 새로운 패킷손실복구 알고리즘의 도표

딥러닝은 인공지능의 한 기법으로 인간의 두뇌가 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견한 뒤 사물을 구분하는 정보처리 방식을 모방해 컴퓨터가 사물을 분별할 수 있도록 인공신경망을 도입한 기술이다. 이러한 딥러닝 기술을 적용하면 사람이 모든 판단 기준을 정해주지 않아도 컴퓨터가 스스로 인지·추론·판단할 수 있는 인공지능 시스템을 만들 수 있다.

패킷손실은닉은 기존에 수신된 패킷을 이용해 사용자로 하여금 패킷손실 발생을 인지하지 못하게 하는 기술이다. 연구팀은 이 기술로 최근 사용량이 급증하고 있는 패킷망 기반의 음성통화 환경에서 자주 발생하는 패킷손실에 대한 해결할 수 있을 것으로 전망했다. 하지만 기존의 패킷손실은닉 기술은 얕은 구조의 통계적 모델링 기법으로 인한 손실된 패킷의 정보를 추정하는데 실패해 상용화에 어려움이 많았다. 따라서 기존 패킷손실은닉의 성능을 획기적으로 개선시킬 수 있는 새로운 패킷손실은닉 기술의 개발이 필요했다.

이번에 새롭게 개발한 패킷손실은닉 기술은 기존 패킷손실은닉이 다양한 입력 데이터에 대해 정확한 통계적 모델링을 하지 못하는 문제점을 해결할 수 있는 기술로, 최근 급부상하고 있는 인공지능 기반 딥러닝 기술을 이용해 손실된 패킷의 정보를 추정하고 복구한다. 딥러닝 기술은 인공지능 및 패턴인식 분야에서 널리 사용되는 기술로 다양한 입력 데이터에 대해 항상 최적의 데이터를 찾는 장점을 가지고 있으며 어떠한 패킷손실 패턴에 대해서도 강인한 성능을 보장할 수 있다. 연구팀은 이 기술을 활용해 손실된 패킷 이전의 정보를 이용해 손실된 패킷의 정보를 보다 정확하게 추정했고, 음성통화 품질을 크게 향상 시켰다고 밝혔다. 이번 연구는 최근 많은 분야에서 활발하게 연구 중인 인공지능 딥러닝 기술을 음성통신기술에 세계최초로 적용해 개발됐고, 세계적으로 저명한 학술지에 연구 내용 및 결과가 게재됐다는 것에 큰 의의가 있다.

장 교수는 “이번 연구는 음성통신기술에 인공지능 딥러닝 기술을 최초로 적용한 기술”이라며 “앞으로 인공지능 딥러닝을 이용한 음성통신기술의 상용화를 위한 첫 걸음을 내디뎠다”고 연구의의를 밝혔다. 장 교수는 「IEEE Transactions on Audio Speech and Language Processing」을 비롯해 SCI논문을 90여 편 발표하고, IEEE 회장이 수여하는 IT젊은공학자상을 수상해 음성 및 음향 신호처리의 세계적 권위자로 알려져 있다.