장준혁 교수, "인공지능 딥러닝 적용, 음성인식·생체진단 기술 개발"(조선일보, 2017.03.06)
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인공지능 딥러닝 적용, 음성인식·생체진단 기술 개발
조가희 기자
장준혁 한양대 융합전자공학부 교수
한양대학교 융합전자공학부 장준혁 교수 연구팀이 인공지능과 딥러닝(Deep Learning, DL)을 이용한 '음성인식 기술'을 개발했다. 이 기술은 로봇이 인간의 뇌와 뉴런신경망을 모방해 인간처럼 사고하고 행동하는 '인공지능'과 수많은 데이터 속에서 패턴을 파악하고, 사물을 구분하는 정보처리 방식을 컴퓨터 인공신경망에 도입한 '딥러닝'을 이용한 것이다. 장 교수는 "딥러닝을 이용한 음성통화에서 손실된 패킷(네트워크를 통해 전송하기 쉽도록 자른 데이터의 전송 단위) 정보를 추정할 수 있고, 복구가 가능하다. 이 기술을 컴퓨터에 적용하면 컴퓨터가 스스로 인지·추론·판단할 수 있는 인공지능 시스템을 만들 수 있다"고 설명했다.
최근 패킷망 기반의 음성통화 환경에서 패킷손실이 자주 발생하는데, 기존의 기술은 손실된 패킷의 정보를 추정하는 데 실패해 상용화에 어려움이 많았다. 하지만 장 교수 연구팀이 개발한 인공지능 기반 딥러닝 기술을 이용하면, 손실된 패킷의 정보를 추정 및 복구해 음성인식 성능을 크게 개선할 수 있다.
장준혁 교수./한양대 제공
한편, 장준혁 교수는 딥러닝을 적용해 사람의 혈압을 측정할 수 있는 기술 또한 개발했다. 이 기술은 최근 국제 학술지인 '국제전기전자공학회(IEEE) 산업정보 트랜잭션'에 게재된 바 있다. 장 교수는 인공지능을 바탕으로 한 혈압측정 기술에 관해 "오실로메트릭(혈압은 팔뚝을 압박하는 기계를 통해 수축·이완기 혈압을 추정하는 방법)을 활용하되 혈압 측정에 참여한 사람의 데이터를 인공지능학습(딥러닝) 형태로 증폭시키면 빅데이터로 만들 수 있다는 점에서 착안했다"며 "특정인의 혈압 생체신호를 빅데이터 알고리즘에 입력해 청진기를 대지 않고도 혈압 수치를 정확히 파악할 수 있다"고 전했다.
일각에서는 혈압 측정에 있어서 혈압 데이터가 소량 존재하는 관계로 딥러닝을 학습하기 충분하지 않아서 실제 적용이 불가능하다고 판단해 왔지만, 장 교수와 연구팀은 꾸준한 연구 끝에 이 문제를 해결할 수 있었다. 장 교수 연구팀은 이세돌과의 바둑 대국에 승리해 유명해진 구글의 딥러닝 기반 인공지능 '알파고'가 사용한 것으로 알려진 일종의 데이터 강화기법인 '부
트스트랩 알고리즘'을 사용해 이 문제를 해결했다.
장 교수는 "이제 인공지능 딥러닝은 점점 우리 생활에서 그 영역을 넓혀가고 있다. 다양한 분야에 적용하게 되면 부족한 일자리 문제를 해결할 수 있을 것이다. 인공지능 스피커의 핵심 기능이 될 딥러닝 기반 음성인식 기술 개발에 이어 향후 로봇 및 바이오 융합 분야로 연구 영역을 발전시켜나갈 계획"이라고 전했다.
