한화비전, AI ‘치명적 망각’ 극복…세계 음향 AI 대회 1위

GIST와 공동 개발한 ‘연속 학습’ 기술로 DCASE 2026 챌린지 정상 한화비전이 음향 인공지능(AI)의 대표적인 난제로 꼽히는 ‘치명적 망각(Catastrophic Forgetting)’ 문제를 해결한 기술을 앞세워 세계 최고 권위의 국제 음향 AI 경진대회에서 정상에 올랐다. 회사는 이번 기술을 영상보안 AI와 결합해 차세대 보안 솔루션 경쟁력을 강화한다는 계획이다. 한화비전은 광주과학기술원(GIST) 김홍국 전기전자컴퓨터공학과 교수 연구팀과 공동 개발한 ‘연속 학습(Continual Learning)’ 기술을 바탕으로 국제 음향 AI 경진대회 ‘디케이스(DCASE) 2026 챌린지’에서 1위를 차지했다고 14일 밝혔다. 이번 성과는 한화비전 연구·개발(R&D)센터 AI연구소와 GIST 연구팀의 산학협력으로 이뤄졌다. 새로운 소리를 학습하는 과정에서 기존에 학습한 정보를 잃어버리는 AI의 치명적인 한계를 보완한 점이 높은 평가를 받았다. 세계전기전자공학회(IEEE)가 주관하는 DCASE 챌린지는 음향 AI 분야 최고 권위의 국제 대회로 꼽힌다. 올해는 전 세계 135개 팀이 참가했으며, 공동연구팀은 7개 분야 가운데 ‘도메인 비의존 오디오 분류를 위한 점진 학습’ 부문에서 21개 팀을 제치고 1위에 올랐다. 연구팀은 소리의 수집 환경을 알 수 없는 상황에서도 아기 울음소리와 개 짖는 소리, 화재 경보음 등 10종의 소리를 정확하게 구분하는 과제를 수행했다. 기존 음향 AI는 녹음 장비와 장소, 주변 소음 등 환경이 바뀌면 성능이 저하되고, 새로운 데이터를 학습하는 과정에서 이전에 학습한 내용을 잊어버리는 ‘치명적 망각’ 현상이 발생하는 한계가 있었다. 이 때문에 보안과 산업안전처럼 환경 변화가 잦은 분야에서는 AI 성능을 높이는 데 제약으로 작용해 왔다. 공동연구팀은 과거 학습한 음향 특징을 재현하는 ‘딥인버전 기반 생성형 리플레이’ 기법을 적용해 추가 데이터 없이도 기존 학습 정보를 유지하도록 구현했다. 또 여러 AI 모델의 결과를 종합하는 앙상블 기법을 적용해 평균 정확도 79.62%를 기록했다. 이는 참가팀 평균 정확도인 약 68%를 10%포인트 이상 웃도는 수준이다. 공동연구팀이 제출한 단일 시스템 3개도 공식 랭킹 1~4위를 모두 차지했다. 한화비전은 이번 기술을 향후 AI 영상보안 솔루션에 적용해 다양한 환경에서도 지속적으로 학습하고 정확도를 유지하는 차세대 보안 시스템 개발에 활용할 계획이다. 임정은 한화비전 AI연구소장은 “이번 수상은 한화비전 연구의 방향성과 기술 수준이 세계 최고임을 증명한 결과”라며 “‘연속 학습’ 기술은 외부 환경 속 보안 카메라 적응 능력과 직결된 것으로 새 기술을 미래 솔루션으로 발전시켜 나갈 것”이라고 말했다. 공동연구팀은 오는 10월 28일부터 이틀간 미국 보스턴에서 열리는 ‘DCASE 2026 워크숍’에서 연구 성과를 발표하고 우승팀 시상에 참여할 예정이다.