▲ 달팽이관 내 기저막을 모사한 모바일 압전 음성 센서의 원리 / 인간 달팽이관 내 기저막은 길이 30mm의 작은 크기를 가지며 공진 현상에 의해 소리를 인식하는데 이는 수 마이크로미터 (미터의 백만분의 일)의 매우 얇은 두께를 갖기 때문이다. 이 원리를 모사하여 초박형 압전 막 및 폴리머 기판을 활용하여 높은 민감도의 모바일 음성 센서를 제작하였다  © 특허뉴스

KAIST는 신소재공학과 이건재 교수와 왕희승 박사팀이 공진형 유연 압전 음성 센서를 개발해 정확도가 높은 초고감도의 인공지능 기반 화자(話者) 식별 및 음성 보안기술을 구현했으며, 이를 스마트폰과 인공지능 스피커에 탑재해 제품화하는 데도 성공했다고 15일 밝혔다.

인간이 먼 거리의 소리를 인식하는 방법은 달팽이관에 있는 사다리꼴 막이 가청주파수 대역에서 수많은 공진 현상을 발생시키며 소리를 증폭하는 원리에 있다. 연구진은 이러한 원리의 효과를 극대화하기 위해 매우 얇은 유연 압전 막을 사용해 인간의 귀를 모사했고, 여러 공진 채널을 구현해 소리를 초고감도로 식별할 수 있는 공진형 음성 센서를 제작했다.

이건재 교수팀은 2018년도에 세계 최초로 공진형 유연 압전 음성 센서 개념을 제시한 데 이어, 이번 연구에서는 센서 구조에 따른 공진, 주파수, 압전 막의 역할 등을 이론적으로 밝히고 크기를 매우 소형화함과 동시에 성능이 향상된 음성 센서를 개발했다.

유연 압전 음성 센서는 원거리에서 스마트 기기들을 정확하게 제어하는 미래 사물인터넷 기술과 음성을 암호화하는 보안기술을 연결함으로써 소비자 맞춤형 서비스 제공에 크게 이바지할 것으로 전망된다.

생체 모사된 공진형 음성 센서는 신호 대 잡음비(Signal to noise ratio, SNR)가 우수해 음성인식 기능이 뛰어나고 다수 채널을 보유하기 때문에, 인공지능 음성 서비스에 적은 데이터양으로도 화자 식별 정확도를 높이는 강점이 있다.

▲ 인공지능을 통한 화자 식별 개략도 / 모바일 음성 센서를 상용 전자 회로와 시스템적으로 통합한 후 무선 통신으로 서버에 음성 데이터를 송신하여 신호를 분석 및 학습한다. 이후 새로운 음성 데이터가 입력되었을 시 알고리즘을 기반으로 기존 학습된 화자의 특성과 얼마나 유사한지 계산하여 화자를 식별한다  © 특허뉴스

연구팀의 음성 센서는 같은 조건에서 정전용량형 상용 마이크로폰과 성능 비교를 진행한 결과, 음성 분석 및 화자 식별에 있어 인식률을 크게 높였고 조건에 따라 오류율을 60%에서 95%까지 줄일 수 있었다.

연구팀이 개발한 시제품은 이 교수가 교원 창업한 기업인 ㈜프로닉스를 통해 2020년 세계 가전박람회(CES)에서 공개된 바 있으며, 현재 해당 기술은 완성도 높은 인공지능 음성 기술을 시연하며 ㈜프로닉스 미국 지사를 통해 실리콘밸리의 유수 IT 기업들과 협업도 추진하고 있다.

이건재 교수는 “이번에 제품화된 모바일 음성 센서는 높은 민감도를 보유하면서도 크기를 획기적으로 줄였기 때문에 미래 인공지능기술을 구동하는 핵심 센서로 적용할 수 있다”며 “현재 대량생산 상용화 공정도 완성 단계에 있어 실생활에 곧 적용될 수 있을 것이다”라고 말했다.

이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’에 2월 12일 자 게재됐다.

논문명은 Biomimetic and Flexible Piezoelectric Mobile Acoustic Sensors with Multi-Resonant Ultrathin Structures for Machine Learning Biometrics이고, 저자는 왕희승 박사(1저자, KAIST), 이건재 교수(교신저자, KAIST)이다.