사진. 디플리

음향 AI 솔루션 기업 ‘디플리’는 음향·음성·신호처리 분야 세계 최고 학회인 ‘ICASSP((IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing)’에 3년 연속으로 논문이 채택됐다고 14일 밝혔다.

구글, 애플, 메타 등 글로벌 빅테크와 세계 유수 대학의 연구실이 참여하는 ICASSP는 실제 산업에 즉시 적용 가능한 기술들이 대거 발표되는 권위 있는 학술대회로 알려져 있다.

디플리는 음향 AI 기술을 전문적으로 연구·개발하는 기업이다. 산업 및 공공 현장에서 발생하는 다양한 소리를 AI로 분석해 부품 품질 검사, 안전 이상 감지, 예지보전 등에 활용하는 ‘리슨 AI’ 솔루션을 개발해 운영하고 있다. 리슨 AI는 완성차 제조사 계열사의 국내·멕시코 공장과 글로벌 자동차 모터 제조 기업 H사의 양산라인에 도입돼 부품 품질 검사와 체결음 검사 등에 활용되고 있으며, 동시에 다수 공공시설에도 도입돼 안전 관리 분야에 적용되고 있다.

디플리는 이번에 5월 4일부터 8일까지 스페인 바르셀로나에서 개최된 ICASSP 2026에 참여해 2편의 논문을 발표했다.

첫 번째 논문은 대규모 음향 데이터를 수집하기 어려운 환경에서 데이터 품질을 점수화해 선별하고, 적은 데이터만으로도 AI 모델 성능을 높일 수 있는 방식을 제시한다. 이는 레이블링 비용이 높은 산업 및 보안 현장에서 기존 모델 구조를 바꾸지 않고도 모델 정확도와 비용 효율성을 동시에 높여 주목받았다.

또한, 디플리는 ‘FUN-SSL’이라는 딥러닝 기반의 실시간 음원 위치 추정 기술을 새롭게 발표했다. 기존의 방법론들은 높은 성능에 반해 계산량이 많다는 한계가 있었다. FUN-SSL 모델은 U-Net 구조를 활용한 새로운 네트워크를 통해 적은 연산량으로도 우수한 음원 위치 추정 성능을 구현한다. 잡음과 소리 울림이 공존하는 복잡한 음향 환경에서 움직이는 소리의 공간 정보를 효율적으로 추출할 수 있다는 점을 인정받아 논문이 채택됐다.

디플리는 약 8년간 음향 AI 분야만을 집중적으로 연구해 왔다. 석·박사급 연구 인력을 중심으로 관련 연구를 지속해 산업 현장에서도 99.78% 이상 정확도를 구현할 수 있는 솔루션을 개발했다. 이를 통해 가전·자동차·반도체 등 높은 정밀도가 요구되는 산업 현장은 물론, 공공시설에도 리슨 AI 솔루션을 접목하고 있다.

디플리는 연구와 솔루션 개발을 동시에 이행하면서 리슨 AI의 실효성을 높이는 데 집중하고 있으며, 특히 언어 제약이 없는 리슨 AI 솔루션의 특수성에 힘입어 올 6월 미국 시카고에서 개최되는 ‘오토메이트 2026(Automate 2026)’에 참여해 본격적인 해외 진출에도 시동을 걸 계획이다.

디플리 이수지 대표는 “음향 AI 분야는 비전·언어 AI와 대비해 공개 데이터와 오픈소스 모델이 상대적으로 제한적이고, 실제 산업 현장의 음향 데이터를 장기간 축적해야 해 높은 기술 장벽이 요구되는 분야”라며 “3년 연속으로 ICASSP에 논문이 채택된 것은 디플리의 음향 AI 연구 역량과 전문성을 국제 학계에서 인정받은 의미 있는 성과다. 앞으로도 연구 결과가 실제 솔루션 적용까지 이어질 수 있도록 연구와 사업화 양면에서 속도를 내겠다"고 말했다.