KT, ‘AI 원팀’ 첫 성과 공개..컨택센터 AI 도입 가속화
KT, ‘AI 원팀’ 첫 성과 공개..컨택센터 AI 도입 가속화
  • 이윤희 기자
  • 승인 2021.01.08 13:28
  • 댓글 0
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딥러닝 음성합성, E2E 음성인식 기능 통해 컨택센터 효율 높여
이미지를 영상으로 변환하는 '무빙 픽처' 기술도 개발
로봇 오류를 AI로 진단하는 시스템 구축, 현대중공업 현장에 도입
KT가 AI 공동 R&D를 통해 도출한 4가지 성과를 발표했다.(자료제공=KT)
KT가 AI 공동 R&D를 통해 도출한 4가지 성과를 발표했다.(자료제공=KT)

[아웃소싱타임스 이윤희 기자] KT가 ‘AI 원팀’의 공동 R&D를 통한 첫 성과로 4종의 AI 기술 개발에 성공했다고 밝혔다. 이번에 개발에 성공한 4개 기술은 ▲딥러닝 음성합성(P-TTS) ▲E2E 음성인식 ▲무빙 픽처(Moving Picture) ▲AI 기반 로봇 고장 진단 기술 등이다. 이번 개발을 통해 컨택센터에도 인공지능 도입이 보다 가시화되 것으로 예상된다.

KT는 이번에 개발에 성공한 4개 연구 성과 가운데 3개는 KT 사업의 핵심기술로 활용하고, 1개는 현대중공업그룹의 산업 현장에 적용한다고 밝혔다.

KT와 KAIST 김회린 교수가 협력해 개발한 ‘딥러닝 음성합성(P-TTS, Personalized-Text To Speech)’ 기술은 기존 대비 비용을 1/4 수준으로 줄이고, 속도는 10배 가량 향상시켰다.

음성 생성 방식을 순서대로 진행하지 않고 동시에 여러 음성을 만들 수 있는 구조를 구축해 속도 향상에 기여한 것. KT는 올해 1분기 중으로 이 기술을 상용화해 AI 컨택센터(AICC), 차세대 기가지니 등에 활용할 계획이다.

‘E2E(End-to-End) 음성인식’ 기술은 KT가 한양대 장준혁 교수와 협력해 개발에 성공했다. 음성인식 분야의 최신 트렌드인 E2E 기술을 활용해 인식 정확도를 크게 높일 점이 특징이다.

해당 기술은 적은 양의 학습데이터로 도메인을 확장할 수 있어 활용성이 높게 여겨진다. 특히 사양 증강(Spec Augmentation), 데이터 증강(Data Augmentation) 등 최신 학습 기술을 적용해 기존 하이브리드 방식에 비해 단어 오류율(WER)을 7% 이상 향상시켰다.

‘무빙 픽처(Moving Picture)’ 솔루션은 KT와 한양대 김태현 교수가 함께 연구해 개발한 것으로 이미지를 영상으로 변환하는 AI 기술이다.

즉 이미지에 모션 효과를 적용해 영상으로 바꾸는 기술인데 웹툰, 애니메이트 광고 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 해당 기술에는 영상 분할, 객체 검출, 모션 추정, 초해상도 이미지 복원(인페인팅)과 같은 최신 AI 기술이 적용됐다.  무빙 픽처 솔루션에 적용된 핵심 기술은 국내에서 2건의 특허를 확보했으며, 국제학술지 ‘IEEE Access’ 등재를 위한 심사를 진행 중이다.

‘AI 기반 로봇 고장 진단’ 기술은 현대중공업그룹이 한양대 장준혁 교수와 공동으로 개발했다. 이 기술은 현대중공업그룹 산업현장에 도입된다.

인공지능으로 산업용 로봇의 고장을 진단할 수 있는 기술로, 진동 신호에 음성처리 기술과 딥러닝 기술을 적용해 핵심 구동부품인 감속기의 이상을 탐지 가능하다.

특히 운전 조건에 관계 없이 적용 가능하고, 정상상태와 고장상태의 데이터 불균형을 해결해 진단의 정확도를 높여 업무 효율성을 극대화할 수 있을 것으로 보고 있다. 현대중공업그룹은 이 기술을 다양한 로봇 제품에 적용해 자동화 라인의 유지보수에 활용할 계획이다.

한편, AI 원팀은 이번에 공개한 4개 프로젝트 외 AI 로봇 등 다양한 분야에서 7개 프로젝트를 추가로 추진해 AI 혁신을 도출한다는 방침이다.

KT AI/DX융합사업부문장 송재호 부사장은 “AI 원팀이 개발한 AI 기술은 산업현장에서 나온 정확한 데이터와 최신 연구개발 역량이 즉시 결합돼 가능했다”며, “KT는 AI 원팀의 산학연 시너지를 기반으로 산업현장 현안 해결은 물론 사회문제 해결과 AI 인재양성을 위해 노력하겠다”고 전했다.


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