이번에 개발한 기술은 딥러닝 음성합성(P-TTS)과 엔드투엔드(E2E) 음성인식, 무빙 픽처, AI 기반 로봇 고장 진단 기술이다.P-TTS 기술은 KT와 김회린 KAIST 교수가 함께 개발했다. 속도가 기존 방식보다 10배가량 빨라지고 비용은 4분의 1 수준으로 줄었다는 설명이다. KT는 1분기에 이 기술을 자사 AI 콘택트센터(AICC)와 차세대 기가지니 등에 활용할 계획이다.
KT와 장준혁 한양대 교수가 함께한 E2E 음성인식은 사양 증강, 데이터 증강 등 최신 학습기술을 적용해 기존 방식보다 단어 오류율을 7% 이상 낮췄다.
무빙 픽처 솔루션은 이미지에 모션 효과를 적용해 영상으로 바꾸는 AI 기술이다. 김태현 한양대 교수가 참여했다. KT는 인터넷TV(IPTV)와 포스터, 웹툰, 광고 등 다양한 분야에서 사용하기로 했다.
현대중공업그룹이 한양대와 공동으로 개발한 AI 기반 로봇 고장 진단 기술은 진동 신호에 음성처리 기술과 딥러닝 기술을 적용해 감속기 이동을 탐지할 수 있다. 현대중공업은 이 기술을 다양한 로봇 제품에 적용해 자동화 라인의 유지보수 효율을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다.
이승우 기자 leeswoo@hankyung.com
