광주과학기술원(GIST)은 김홍국 전기전자컴퓨터공학과 교수팀과 한화비전 연구·개발(R&D)센터 인공지능(AI)연구소 공동연구팀이 국제 음향 AI 경진대회 ‘DCASE 2026 챌린지’에서 공식 팀 랭킹 1위에 올랐다고 14일 밝혔다.

DCASE는 세계전기전자공학회(IEEE)가 주관한 음향 AI 분야 대표 경진대회다. 공동연구팀은 7개 과제 가운데 ‘도메인 비의존 오디오 분류를 위한 점진 학습’ 부문에 참가했다. 녹음 장비나 장소 정보가 없는 상태에서 아기 울음소리, 개 짖는 소리, 화재 경보음 등 10종의 소리를 구분하는 과제다.

기존 오디오 인식 AI는 녹음 환경이나 주변 소음이 달라지면 성능이 떨어지고, 새 데이터를 배우는 과정에서 기존 지식을 잊는 ‘치명적 망각’ 문제가 있었다. 공동연구팀은 이를 해결하기 위해 새로운 환경의 소리를 학습해도 기존 인식 능력을 유지하는 ‘연속 학습’ 기술을 개발했다. 원본 데이터를 다시 저장하거나 반복 학습하지 않고도 과거 소리의 특징을 활용하는 기법도 적용했다.

여러 AI 모델의 판단을 종합하는 앙상블 기법까지 더해 최종 제출 시스템은 평균 정확도 79.62%를 기록했다. 공동연구팀이 제출한 4개 시스템은 공식 시스템 랭킹 1~4위를 석권했다.

이번 기술은 지능형 CCTV와 AI 영상보안 등 차세대 보안 솔루션에 활용될 수 있을 것으로 전망된다. CCTV가 화면뿐 아니라 화재 경보음, 비명, 유리 파손음 등 이상 소리를 함께 감지해 위험 상황을 더 빠르게 파악하게 하는 식이다.

김홍국 교수는 “이번 성과는 새로운 환경이 추가될 때마다 전체 모델을 다시 학습하지 않고도 기존 지식을 유지할 수 있는 연속 학습 기술의 가능성을 보여준 사례”라고 말했다.

유지희 기자 keephee@hankyung.com