KT 'AI 원팀' 공동 R&D 첫 성과 '4종 AI 기술'

'딥러닝 음성합성·E2E 음성인식·무빙픽처·AI 로봇 고장진단' 개발

[프라임경제] KT(030200)는 'AI 원팀'의 공동 R&D를 통한 첫 성과로 4종의 AI 기술 개발에 성공했다고 7일 밝혔다.

서울 서초구 KT융합기술원에서 연구원들이 사진을 동영상으로 가공하는 'AI 무빙 픽처' 기술을 시연해 보고 있다. ⓒ KT

개발된 4개 기술은 △딥러닝 음성합성(P-TTS) △E2E 음성인식 △무빙 픽처(Moving Picture) △AI 기반 로봇 고장 진단 기술이다. 4개 연구 성과 가운데 3개는 KT 사업의 핵심기술로 활용하고, 1개는 현대중공업그룹의 산업 현장에 적용할 예정이다.

'딥러닝 음성합성(P-TTS)' 기술은 KT와 KAIST 김회린 교수가 협력해 개발했다. 기존 대비 비용을 4분의 1 수준으로 줄이고, 속도는 10배 가량 향상시킨 것이 특징이다. KT는 올해 1분기 중 이 기술을 상용화해 AI 컨택센터(AICC), 차세대 기가지니 등에 활용할 계획이다.

'E2E(End-to-End) 음성인식' 기술은 KT가 한양대 장준혁 교수와 함께했다. 사양 증강, 데이터 증강 등 최신 학습기술을 적용해 기존 하이브리드 방식에 비해 단어 오류율(WER)을 7% 이상 향상시켰다. KT는 이 기술을 토대로 자유발화 음성인식률을 끌어 올릴 예정이다.

'무빙 픽처' 솔루션은 이미지를 영상으로 변환하는 AI 기술로, KT와 한양대 김태현 교수가 함께 연구했다. 이미지에 모션 효과를 적용해 영상으로 바꿔준다. KT는 이 무빙 픽처 솔루션을 IPTV를 비롯해 포스터 등 다양한 분야에서 활용할 계획이다. 

 

'AI 기반 로봇 고장 진단' 기술은 현대중공업그룹이 한양대 장준혁 교수와 공동으로 개발했다. AI가 산업용 로봇의 고장을 진단할 수 있는 기술로, 진동 신호에 음성처리 기술과 딥러닝 기술을 적용해 핵심 구동부품인 감속기의 이상을 탐지할 수 있다. 현대중공업그룹은 이 기술을 다양한 로봇 제품에 적용해 자동화 라인의 유지보수 효율을 극대화할 수 있을 것으로 보고 있다.

AI 원팀은 출범 이후 40여명의 국내 AI 전문가들로 'AI 구루(Guru) 그룹'을 구성한 후 '라운드테이블'이라는 회의체를 통해 산업현장의 과제를 논의해 왔다. 현재까지 70여 차례 열린 이 '라운드테이블'에선 총 30여개 아이템을 다뤘으며, 11개 연구개발 프로젝트를 도출했다.

올해 AI 원팀은 이번에 공개한 4개 프로젝트 외에도 AI 로봇 등 다양한 분야에서 7개 프로젝트를 추가로 추진할 방침이다.