– 음성처리 AI 연구 성과 국제적 인정 –
원광대학교 전자공학과 김준우 교수(사진) 연구팀이 음성처리 인공지능(AI) 분야 최고 권위 국제학술대회인 ‘Interspeech 2026’에 논문 3편을 모두 주저자로 채택시키는 성과를 거뒀다.
김준우 교수는 원광대학교 전자공학과 소속으로, 원광대학교 RISE사업단 연구클러스터 모빌리티 사업팀에서 참여교수를 겸직하며 활동하고 있다.
Interspeech는 국제음성통신학회(ISCA)가 주관하는 대표적인 국제학술대회로, 음성 인식, 음성 분석, 오디오 신호처리, 의료 음성 AI 등 음성·언어처리 전 분야의 최신 연구 성과가 발표되는 최상위권 학술대회로 평가되고 있으며, 한국정보과학회 CS 우수학술대회 목록에도 포함되어 있다. 이번 논문 3편 채택은 원광대학교가 음성 기반 인공지능, 생체음향 신호처리, 의료 AI 및 지능형 센싱 분야에서 국제적 연구 경쟁력을 지속적으로 확보하고 있음을 보여준다.
특히 이번 연구 성과는 RISE사업단 모빌리티 연구클러스터가 지향하는 미래형 모빌리티 기술융합 연구와도 연계된다. 미래형 모빌리티 환경에서는 차량, 로봇, 퍼스널 모빌리티, 스마트 헬스케어 기기 등 다양한 이동형·지능형 시스템에서 사용자 상태를 안정적으로 인식하고, 위험 상황을 조기에 감지하며, 비침습 센서 데이터를 기반으로 의사결정을 지원하는 기술이 중요하다. 김준우 교수 연구팀이 수행하는 음성, 호흡음, 생체음향 신호 기반 AI 연구는 이러한 모빌리티 환경에서 운전자 및 탑승자 상태 모니터링, 고령자·교통약자 지원, 이동형 헬스케어, 엣지 AI 기반 안전 관리 기술로 확장될 수 있다.
첫 번째 논문인 “음성 외상성 및 비외상성 발성 과기능 자동 분류를 위한 계층적 특징 공학 프레임워크(A Hierarchical Feature Engineering Framework for Automated Classification of Phonotraumatic and Non-Phonotraumatic Vocal Hyperfunction)”는 목 표면 가속도 신호를 활용해 음성 과사용 질환을 자동 분류하는 연구로, 연구팀은 정적·동적·비율 기반 특징과 생리학적 결합 특징을 계층적으로 설계해 음성질환 유형을 구분할 수 있는 해석 가능한 바이오마커 발굴 가능성을 제시했다.
두 번째 논문 “호흡음 분류를 위한 품질 적응형 각도 마진 학습(Quality Adaptive Angular Margin Learning for Respiratory Sound Classification)”은 호흡음 분류 성능 향상을 위한 품질 적응형 학습 기법을 제안했으며, 녹음 환경과 신호 품질 차이로 발생하는 성능 저하 문제를 해결하기 위해 오디오 품질을 반영한 학습 방식을 적용하고, 기존 모델 대비 우수한 성능과 높은 일반화 능력을 확인했다.
세 번째 논문 “호흡음 분류를 위한 스펙트럼 인식 정규화 오디오 DASS 모델과 이중 축 패치 혼합 대조학습(Lung-SRAD: Spectral-Aware Regularized Audio DASS with Dual-Axis Patch-Mix Contrastive Learning for Respiratory Sound Classification)”은 State Space Model 기반의 호흡음 분류 연구로, 연구팀은 비정상 호흡음의 국소적 특징을 효과적으로 학습할 수 있는 새로운 학습 기법을 제안해 기존 기준 모델보다 향상된 성능을 달성했다.
이번 연구들은 공통적으로 음성·호흡음과 같은 비침습 생체신호를 활용해 질환 관련 정보를 자동 분석하는 의료 인공지능 기술에 초점을 두고 있다. 특히 임상 현장에서 수집되는 음성 및 호흡음 데이터는 잡음, 개인차, 녹음 장비, 데이터 불균형 등으로 인해 모델의 일반화가 어렵다는 한계가 있다. 김준우 교수 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 신호처리, 표현학습, 대조학습, 도메인 일반화 기법을 결합한 방법론을 제시하고 있다.
이러한 연구 방향은 의료 AI 분야를 넘어 미래형 모빌리티 분야에서도 활용 가능성이 크다. 예를 들어 차량 내부 음향, 운전자 음성, 호흡 패턴, 생체신호 기반 상태 인식 기술은 졸음, 피로, 스트레스, 호흡 이상, 응급 상황 등을 조기에 감지하는 지능형 모빌리티 안전 기술로 발전할 수 있다. 또한 엣지 디바이스 기반의 경량 AI 모델과 결합될 경우, 실시간 탑승자 모니터링, 교통약자 이동 지원, 이동형 헬스케어 플랫폼 등 지역 산업과 연계한 응용 연구로 확장될 수 있다.
한편, Interspeech 2026 국제학술대회는 9월 27일부터 10월 1일까지 호주 시드니에서 개최될 예정이다.
1.김준우 교수, 음성처리 AI 최고 권위 국제학술대회 Interspeech 2026 논문 3편 채택[원광대학교]