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KRISS-포스텍, 실시간 음원 위치 추적기술 개발

박영재 기자 | 기사입력 2021/06/18 [12:45]
종합뉴스
교육
KRISS-포스텍, 실시간 음원 위치 추적기술 개발
기사입력: 2021/06/18 [12:45] ⓒ 브레이크뉴스 대구경북
박영재 기자
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 한국표준과학연구원(KRISS, 원장 박현민) 장지호 책임연구원, 포항공과대학교(이하 포스텍, 총장 김무환) 기계공학과 이승철 교수, 이수영 박사과정 학생 (이하 KRISS-포스텍 공동연구팀)이 소리가 나는 곳의 위치와 크기를 정확하게 시각화할 수 있는 인공지능 기술을 개발했다.

 

▲ KRISS-포스텍 공동연구팀의 딥러닝 기반 음원 위치 추적기술  © 포항공대


이번 기술은 기존보다 10배 이상 정확하며, 연산시간은 10분의 1 수준으로 KRISS-포스텍 공동연구팀은 소리의 위치와 크기를 이미지로 변환하는 인공지능 기술을 개발하고 지도처럼 시각화해 쉽게 위치를 파악할 수 있도록 했다.

 

이를 실생활에 활용하면 ‘산속 조난자 위치’를 소리로 찾을 수 있다. 최근 드론과 같은 무인 항공기 기술은 사람의 개입 없이 정찰·수송·구조 등의 분야에 전천후로 활용되고 있다. 하지만, 무인 항공기 기술을 통한 음원 위치 추적기술은 정밀도가 낮고 주변 소음 환경에 따라 극심한 성능 저하가 불가피하다는 단점이 있다.

 

공동연구팀이 개발한 음원 위치 추적기술은 기존보다 10배 이상 정확한 정보를 제공하기 때문에 드론 프로펠러 소음이나 다른 배경 소음이 있는 악조건에도 사용할 수 있다. 향후 정찰·수송·구조 등에 이번 기술을 결합하면 다양한 비대면 드론 임무 성공에 기여할 것으로 기대된다.

 

들리는 소리의 위치를 정확하게 파악하는 이번 기술은 전기 누전·가스 누출 및 누수의 위치를 소리로 탐지할 수 있는 등 국민의 안전을 위한 분야에도 적극 활용이 가능할 것으로 전망된다. 아울러, 층간 소음의 위치를 정확히 파악하는 등 국민의 편의를 위한 분야에도 활용이 가능할 것으로 판단된다.

 

소리에는 많은 정보가 담겨 있다. 그러나 기존에는 충분한 분해능과 정확도가 확보되지 않아 소리에 포함된 다양한 정보를 충분히 활용할 수 없었다. 소리의 위치를 찾아도 크기까지 예측하기는 어려웠고, 여러 소리가 섞여 있는 경우 위치의 정확도가 현저히 낮았다. 정확도를 높이면 많은 시간이 소요된다는 단점도 있었다.

 

KRISS-포스텍 공동연구팀은 시간을 단축하면서 정확도를 높일 수 있는 딥러닝 알고리즘을 개발했다. 여러 소리가 섞여 있는 악조건에서도 개별 음원의 위치와 크기를 정밀하게 구분할 수 있다.

 

공동연구팀은 다양한 음향데이터를 구현하기 위해 56개 스피커를 구 형태로 실험실에 설치했다. 이 가운데 여러 개의 스피커에서 특정 소리를 내면 개발한 알고리즘으로 위치와 크기를 추적해 이를 지도처럼 시각화한다. 기존 방법보다 10배 이상 정확하며, 연산시간을 10분의 1로 크게 단축했다.

 

KRISS 장지호 책임연구원은 “음향과 인공지능 분야에서 각각 전문성을 가진 KRISS와 포스텍이 다학제적 융합연구를 진행한 것이 좋은 성과로 연결됐다”라며, “기술이 상용화되어 기존 시장에 혁신을 가져올 수 있도록 지속적인 연구를 수행할 계획”이라고 포부를 밝혔다.

 

이번 연구성과는 기계공학 분야의 세계적인 학술지인 메카니컬 시스템 앤 시그널 프로세싱(Mechanical Systems and Signal Processing, IF: 6.471, JCR Top 3.4%)에 지난 5월 게재됐다.

 

<아래는 구글번역기로 번역한 기사 전문이다.>

 <The following is the full text of the article translated by Google Translate.>


 KRISS-Postech develops real-time sound source location tracking technology


Korea Research Institute of Standards and Science (KRISS, President Park Hyun-min) Senior Researcher Ji-ho Jang, Professor Seung-cheol Lee of the Department of Mechanical Engineering at Pohang University of Science and Technology (hereafter POSTECH, President Moo-Hwan Kim), and Ph. We have developed an artificial intelligence technology that can accurately visualize

 

This technology is more than 10 times more accurate than the previous one, and the calculation time is one-tenth.

 

The KRISS-Postech joint research team developed an artificial intelligence technology that converts the location and size of sound into an image, and visualized it like a map so that the location can be easily identified.

 

If you use this in real life, you can find the 'place of a survivor in the mountains' by sound. Recently, unmanned aerial vehicle technology such as drones has been used in all-weather fields such as reconnaissance, transportation, and rescue without human intervention. However, the sound source location tracking technology through the unmanned aerial vehicle technology has disadvantages in that the precision is low and extreme performance degradation is inevitable depending on the surrounding noise environment.

 

The sound source location tracking technology developed by the joint research team provides more than 10 times more accurate information than before, so it can be used in adverse conditions with drone propeller noise or other background noise. Combining this technology with reconnaissance, transportation, and rescue is expected to contribute to the success of various non-face-to-face drone missions.

 

This technology, which accurately identifies the location of audible sounds, is expected to be actively used in areas for the safety of the public, such as detecting the location of electric and gas leaks and leaks with sound. In addition, it is judged that it can be used in areas for the convenience of the people, such as accurately identifying the location of noise between floors.

 

Sound contains a lot of information. However, in the past, it was not possible to fully utilize the various information contained in the sound because sufficient resolution and accuracy were not secured. Even finding the location of a sound, it was difficult to predict the size, and when several sounds were mixed, the location accuracy was significantly lower. There was also a disadvantage that it takes a lot of time to increase the accuracy.

 

The KRISS-Postech joint research team developed a deep learning algorithm that can increase accuracy while reducing time. It is possible to precisely distinguish the position and size of individual sound sources even in adverse conditions where multiple sounds are mixed.

 

The joint research team installed 56 speakers in a spherical shape in the laboratory to implement various acoustic data. Among them, when a specific sound is emitted from several speakers, the developed algorithm tracks the location and size and visualizes it like a map. It is more than 10 times more accurate than the existing method, and the calculation time has been greatly reduced to 1/10.

 

Jiho Jang, Senior Researcher at KRISS, said, “The multidisciplinary convergence research conducted by KRISS and POSTECH, each of which has expertise in the fields of sound and artificial intelligence, led to good results. We plan to conduct continuous research.”

 

This research result was published last May in Mechanical Systems and Signal Processing (IF: 6.471, JCR Top 3.4%), a world-renowned academic journal in the field of mechanical engineering.

편집국장 입니다. 기사제보:phk@breaknews.com
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