< 신소재공학과 이건재 교수 >
우리 대학 신소재공학과 이건재 교수와 왕희승 박사팀이 *공진형 유연 압전 음성 센서를 개발해 정확도가 높은 초고감도의 인공지능 기반 화자(話者) 식별 및 음성 보안기술을 구현했으며, 이를 스마트폰과 인공지능 스피커에 탑재해 제품화하는 데도 성공했다고 15일 밝혔다.
☞ 공진형 압전 음성 센서: 공진이란 특정 주파수 영역에서 센서가 큰 진폭으로 진동하는 현상을 말하며, 압전이란 압력을 가했을 때, 전기적인 신호가 자발적으로 생성되는 현상을 말한다. 음성에 의해 센서의 막이 진동하게 될 때, 공진 현상이 일어나 민감도 높은 전압 신호를 얻을 수 있다.
인간이 먼 거리의 소리를 인식하는 방법은 달팽이관에 있는 사다리꼴 막이 가청주파수 대역에서 수많은 공진 현상을 발생시키며 소리를 증폭하는 원리에 있다. 연구진은 이러한 원리의 효과를 극대화하기 위해 매우 얇은 유연 압전 막을 사용해 인간의 귀를 모사했고, 여러 공진 채널을 구현해 소리를 초고감도로 식별할 수 있는 공진형 음성 센서를 제작했다.
이건재 교수팀은 2018년도에 세계 최초로 공진형 유연 압전 음성 센서 개념을 제시한 데 이어, 이번 연구에서는 센서 구조에 따른 공진, 주파수, 압전 막의 역할 등을 이론적으로 밝히고 크기를 매우 소형화함과 동시에 성능이 향상된 음성 센서를 개발했다.
유연 압전 음성 센서는 원거리에서 스마트 기기들을 정확하게 제어하는 미래 사물인터넷 기술과 음성을 암호화하는 보안기술을 연결함으로써 소비자 맞춤형 서비스 제공에 크게 이바지할 것으로 전망된다.
생체 모사된 공진형 음성 센서는 신호 대 잡음비(Signal to noise ratio, SNR)가 우수해 음성인식 기능이 뛰어나고 다수 채널을 보유하기 때문에, 인공지능 음성 서비스에 적은 데이터양으로도 화자 식별 정확도를 높이는 강점이 있다.
연구팀의 음성 센서는 같은 조건에서 정전용량형 상용 마이크로폰과 성능 비교를 진행한 결과, 음성 분석 및 화자 식별에 있어 인식률을 크게 높였고 조건에 따라 오류율을 60%에서 95%까지 줄일 수 있었다.
연구팀이 개발한 시제품은 이 교수가 교원 창업한 기업인 ㈜프로닉스 社를 통해 2020년 세계 가전박람회(CES)에서 공개된 바 있으며, 현재 해당 기술은 완성도 높은 인공지능 음성 기술을 시연하며 ㈜프로닉스 미국 지사를 통해 실리콘밸리의 유수 IT 기업들과 협업도 추진하고 있다.
< 그림 1. 달팽이관 내 기저막을 모사한 모바일 압전 음성 센서의 원리 >
< 그림 2. 인공지능을 통한 화자 식별 개략도 >
< 그림 3. 스마트폰 및 인공지능 스피커에 탑재된 유연 압전 음성 센서 >
이건재 교수는 "이번에 제품화된 모바일 음성 센서는 높은 민감도를 보유하면서도 크기를 획기적으로 줄였기 때문에 미래 인공지능기술을 구동하는 핵심 센서로 적용할 수 있다ˮ며 "현재 대량생산 상용화 공정도 완성 단계에 있어 실생활에 곧 적용될 수 있을 것이다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단의 휴먼플러스 인공지능 센서 센터의 지원을 받아 수행됐으며, 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)'에 2월 12일 字 게재됐다.
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2025-03-20최근 챗GPT, 딥시크(DeepSeek) 등 초거대 인공지능(AI) 모델이 다양한 분야에서 활용되며 주목받고 있다. 이러한 대형 언어 모델은 수만 개의 데이터센터용 GPU를 갖춘 대규모 분산 시스템에서 학습되는데, GPT-4의 경우 모델을 학습하는 데 소모되는 비용은 약 1,400억 원에 육박하는 것으로 추산된다. 한국 연구진이 GPU 사용률을 높이고 학습 비용을 절감할 수 있는 최적의 병렬화 구성을 도출하도록 돕는 기술을 개발했다. 우리 대학 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀은 삼성전자 삼성종합기술원과 공동연구를 통해, 대규모 분산 시스템에서 대형 언어 모델(LLM)의 학습 시간을 예측하고 최적화할 수 있는 시뮬레이션 프레임워크(이하 vTrain)를 개발했다고 13일 밝혔다. 대형 언어 모델 학습 효율을 높이려면 최적의 분산 학습 전략을 찾는 것이 필수적이다. 그러나 가능한 전략의 경우의 수가 방대할 뿐 아니라 실제 환경에서 각 전략의 성능을 테스트하는 데는 막대한 비용과
2025-03-13뇌의 맥락 추론 방식이 챗지피티 같은 대규모 인공지능 모델과 어떻게 다를까? 우리 연구진이 ‘뇌처럼 생각하는 인공지능’기술로서 과도한 자신감을 보이는 인공지능의 할루시네이션(Hallucination) 현상을 완화하거나 인간이나 동물과 유사하게 스스로 가설을 세워 검증하는 신개념 인공지능 모델을 개발하는데 성공했다. 우리 대학 뇌인지과학과 이상완 교수(신경과학-인공지능 융합연구센터장)와 생명과학과 정민환 교수(IBS 시냅스 뇌질환 연구단 부연구단장) 연구팀이 동물이 가설을 세워 일관된 행동 전략을 유지함과 동시에, 본인의 가설을 스스로 의심하고 검증하면서 상황에 빠르게 적응하는 새로운 강화학습 이론을 제시하고 뇌과학적 원리를 규명했다고 20일 밝혔다. 현재 상황에 맞게 행동의 일관성과 유동성 사이의 적절한 균형점을 찾아가는 문제를 ‘안정성-유동성의 딜레마(Stability-flexibility dilemma)’라 한다. 이를 위해서
2025-02-27최근 인공지능 기술의 발전으로 챗GPT와 같은 대형 언어 모델(이하 LLM)은 단순한 챗봇을 넘어 자율적인 에이전트로 발전하고 있다. 구글(Google)은 최근 인공지능 기술을 무기나 감시에 활용하지 않겠다는 기존의 약속을 철회해 인공지능 악용 가능성에 대한 논란이 불거진 점을 상기시키며, 연구진이 LLM 에이전트가 개인정보 수집 및 피싱 공격 등에 활용될 수 있음을 입증했다. 우리 대학 전기및전자공학부 신승원 교수, 김재철 AI 대학원 이기민 교수 공동연구팀이 실제 환경에서 LLM이 사이버 공격에 악용될 가능성을 실험적으로 규명했다고 25일 밝혔다. 현재 OpenAI, 구글 AI 등과 같은 상용 LLM 서비스는 LLM이 사이버 공격에 사용되는 것을 막기 위한 방어 기법을 자체적으로 탑재하고 있다. 그러나 연구팀의 실험 결과, 이러한 방어 기법이 존재함에도 불구하고 쉽게 우회해 악의적인 사이버 공격을 수행할 수 있음이 확인됐다. 기존의 공격자들이 시간과 노력이 많이
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2025-02-21