KT 주도 AI원팀, 로봇·음성합성 등 AI 기술 4종 공개

[한국금융신문=정은경 기자] 대한민국 인공지능(AI) 1등을 목표로 KT(대표 구현모닫기구현모기사 모아보기)가 주도하고 있는 산·학·연 협의체 ‘AI 원팀’이 두 번째 공동 연구개발(R&D) 성과를 공개했다.

KT는 AI원팀의 산학연 공동연구를 통해 4종의 AI 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. 4종의 기술은 ▲로봇 실내 공간지능 기술 ▲로봇 소셜 인터랙션 기술 ▲보이스 클로닝 기술 ▲한국어 E2E 음성인식 트랜스퍼 러닝 기술로 KT AI 사업 및 서비스에 적용될 예정이다.

AI 원팀은 지난 2020년 2월 출범 이후 40여명의 국내 AI 전문가 그룹인 ‘AI 구루 그룹’을 구성해 현안 해결 프로세스 ‘라운드테이블’에서 기업의 난제 해결을 논의해왔다. 지난해 무빙 픽처, 딥러닝 음성합성 등 4개 기술을 개발해 공개했으며, 이번에 4개 AI 기술을 추가로 개발했다.
‘로봇 실내 공간지능’ 기술은 KT와 명현 KAIST 교수가 함께 개발했다. 로봇이 실내 공간의 사물을 식별하고 사물의 위치를 기억하는 기술이다. 로봇이 공간 내에서 특정 사람이나 사물 등 객체의 종류와 위치를 인식해 3D 지도를 생성하고, 실시간 업데이트가 가능하다. AI원팀은 이 알고리즘을 바탕으로 실내 자율주행에 접목하는 2차년도 연구를 지속해 KT의 로봇 실내 자율 주행 정밀도를 끌어올릴 계획이다.

‘로봇 소셜 인터랙션(Robot Social Interaction)’ 기술은 KT와 윤성의 KAIST 교수 연구진이 함께 개발했다. 사용자의 얼굴 및 행동을 인식한 후, 로봇이 수행할 행동을 추천하는 알고리즘을 구현했다. KT 로봇은 향후 개별 알고리즘을 연결해 로봇의 개인화된 상호작용을 구현할 계획이다.

‘보이스 클로닝(Voice Cloning)’ 기술은 KT와 김회린 KAIST 교수가 공동 연구했다. 개인화 음성합성을 위한 목소리 복원 알고리즘으로, 개인의 오디오 샘플을 딥러닝으로 학습해 커스텀 보이스를 제공하는 개인화 TTS 서비스의 핵심 기술이다. 연구진은 지난해 비용은 1/4 수준으로 줄이고, 속도는 10배가량 향상시키는 CPU 기반 음성합성 알고리즘을 개발한 바 있다.

이번 연구에서는 커스텀 보이스 학습에 필요한 녹음 시간을 기존 30분에서 3분으로 단축했다. KT는 이 기술을 기가지니, AI통화비서, AI 로봇, AI 교육 등에 도입해 ‘커스텀 개인화 TTS 서비스’를 상용화할 예정이다.

‘한국어 End-to-End 음성인식 트랜스퍼 러닝(Transfer Learning)’ 기술은 KT와 장준혁 한양대 교수가 개발했다. 기존 최고 성능을 내는 딥러닝 음성인식 모델 대비 에러율을 13.7% 감소시켜 세계 최고 수준의 음성인식 성능을 검증했다. 또한 모델을 처음부터 다시 학습하는 것이 아닌 기존 모델을 재사용하는 방식으로 소량의 도메인 데이터를 활용한 음성인식 개선이 가능해졌다.
송재호 KT AI/DX융합사업부문장 부사장은 “AI 연구 전문성을 갖고있는 대학과 산업을 이끌고 있는 기업의 산학 연구는 AI 경쟁력을 강화하는 길”이라며, “올해도 AI원팀에서 연구기관, 기업, 스타트업 간의 협력을 통해 시너지를 내고 AI 국가 경쟁력을 높이도록 최선을 다하겠다”고 말했다.

정은경 기자 ek7869@fntimes.com