디플리 이수지 대표 인터뷰 AI 기술이 시각 인식을 넘어 청각 분야로 확장되는 추세다. 음성을 통한 상호작용이 일상화함에 따라, AI는 현대인의 일상 및 작업 환경을 효과적으로 변화시키고 있다. 디플리는 소리 기반 AI 기술을 통해 기존 산업의 효율성을 극대화하고 새로운 가치 창출을 목표로 삼았다. 이에 디플리 이수지 대표를 만나 회사의 창업 배경과 기술 발전 과정, 그리고 장기적인 로드맵에 대해 이야기 나눠봤다. 위험을 미연에 방지하는 ‘리슨 AI’ 디플리는 위험 감지와 제조 분야에서 소리 데이터를 활용한 AI 솔루션을 개발해 주목받았다. 디플리가 개발한 ‘리슨 AI’는 비명, 충돌음, 기계 소음 등의 패턴을 실시간으로 분석해 산업 현장과 공공 장소에서의 안전 문제를 해결하는 데 유의미한 성과를 거두고 있다. 또한, B2B 중심으로 AI를 활용한 예지 보전 시스템을 도입해 제조업계의 효율성과 안전성을 모두 잡고자 한다. 특히 리슨 AI는 단순히 소리의 크기나 진동을 감지하는 것을 넘어, 복잡한 환경에서 여러 소리의 특징을 분석하고 패턴을 인식해 실제 현장의 상황을 실시간으로 판단할 수 있다는 점에서 차별화한다. 이러한 기술력은 지하철, 대형 쇼핑몰, 제조업
디플리가 응급 상황 감지 솔루션 ‘리슨AI’를 인천대입구역 화장실에 총 10대 설치했다. 리슨AI는 주변 소리를 실시간 분석해 사고·범죄·재난 등 응급 상황 발생 시 실시간 관제 시스템에 보고한다. 해당 활동은 인천교통공사가 진행하는 ‘소리기반 인공지능을 이용한 지하철 역사 내 화장실 전용 사고·범죄·재난 응급상황 감지 실증’ 사업의 일환이다. 최근 도시 철도 이용객 중 고령자 비율 증가로 건강 이상으로 인한 응급 상황 발생 가능성이 제기될 뿐만 아니라, 화장실 강력 범죄에 대한 우려 목소리가 높아지고 있다. 인천교통공사는 AI 도입으로 빠른 상황 파악과 대처가 가능한 시스템을 구축하기 위해 이번 사업을 기획했다. 리슨 AI는 설치 현장에서 소리를 실시간 감지하고, 이상 상황을 판단하면 즉각 경보를 울린다. 역무실에 상황 발생 시각 및 장소, 사고 유형을 포함한 분석 결과를 제공해 역무원이 신속하게 조치하도록 돕는 방식이다. 이수지 디플리 대표는 “리슨 AI는 높은 분석 정확도를 유지하면서 고성능 서버를 보유하지 않은 조직에서도 충분히 도입할 수 있다”며 “심한 소음 가운데에서도 목표한 소리를 정확히 파악하는 성능으로 건설 현장, 공장, 거리 등 다양한 공간
리슨AI 엔진 탑재된 엣지 서버 및 솔루션 패키지, 10여 곳에 8월 중 설치 예정 디플리가 정보통신산업진흥원(NIPA) 주관 ‘디지털 트윈 기반 공공시설물 안전 실증 사업'에 참여해 정부세종청사 체육관에 AI 기반 응급 상황 감지 시스템 ‘리슨AI’를 공급한다. 디플리는 이번 사업의 첫 단계로 리슨AI 엔진이 탑재된 엣지 서버와 수음용 마이크로 구성된 솔루션 패키지를 10여 곳에 8월 중 설치할 계획이다. 설치장소는 옥상, 외부 출입구, 체육관, 화장실 등 CCTV 사각지대로 선정되었으며, 이는 응급 상황 발생 가능성이 높은 곳들이다. 2017년에 설립된 디플리는 42종, 5만 시간에 달하는 소리데이터를 분석해 높은 정확도의 소리 분석 AI 모델을 자체 개발해 왔다. 이 기술은 길거리 방범, 산업 현장 사고 예방, 시설 보안, 제조분야 설비 고장 및 제품 불량 탐지, 건강 취약자 모니터링 등 다양한 산업 분야에서 활용되며, 강원랜드, 롯데건설, 코레일, 대한민국 육해군 등 여러 기업 및 기관과 파트너십을 맺고 있다. 이수지 대표는 “디플리 소리 분석 AI는 한국정보통신기술협회(TTA) R&D 결과물 검증 실험에서 F1점수 97%를 달성하는 등 높은
일반화 성능을 기존 대비 5.2%에서 11.5%까지 향상시켜 디플리가 신호처리 분야 국제학술대회 ‘ICASSP 2024’에 논문을 게재했다고 밝혔다. 해당 논문에는 디플리가 소리 분석 AI 완성도를 높인 성과가 담겼다. 동일한 소리라도 녹음 장치에 따른 주파수 특성 차이로 분석 정확도가 저하되는 문제에 대한 해결책이다. 독자 개발한 음향 변환 기술을 통해 데이터를 생성하고, 이를 AI 엔진에 학습시킴으로써 일반화 성능(AI가 새로운 데이터를 분석하는 능력)을 기존 대비 5.2%에서 11.5%까지 향상시켰다. 논문에서 소개한 음향 변환 모델은 이미지, 소리, 텍스트 등 콘텐츠가 가진 속성을 변경하는 딥러닝 알고리즘, ‘사이클갠(CycleGAN)’ 기법이 중심이다. 여기에 독자적인 데이터 증강 기술을 적용해 정교성을 더했다. 디플리는 해당 모델에 다수 녹음 장치의 음향 특성을 학습시키고, 이를 바탕으로 보유한 소리 데이터에 서로 다른 주파수 패턴을 부여했다. 같은 소리라도 다양한 장치에서 녹음한 듯 데이터를 변조하는 것이다. 디플리 소리 분석 AI 엔진은 생성된 데이터를 기반으로 고도화 작업을 거쳐 새로운 환경에서도 높은 정확도를 유지한다. 국제 전기전자공학협회
소리 분석하는 ‘리슨 AI’ 서비스 정식 출시할 예정임을 밝혀 디플리가 중소기업벤처기업부(이하 중기부) 주관 ‘초격차 스타트업 1000+’ 프로젝트에서 AI·빅데이터 분야 대상 기업으로 선정됐다. 디플리는 향후 3년간 중기부로부터 최대 11억 원 사업 자금을 직접 조달받으며, 정책자금·보증·수출 등 연계 지원책과 글로벌 혁신 성장을 보조하는 3대 프로그램(기술사업화, 개방형혁신, 투자유치)을 추가 지원받는다. 디플리 핵심 경쟁력은 모든 음성과 음향을 분석할 수 있는 AI 기술력이다. 자체 개발한 AI 엔진에 소리 데이터를 5만 시간 이상 학습시켜 완성도를 높였다. 특히 최근에는 돌발 상황 감지 기능으로 주목받고 있다. 비명, 파열음 등을 인식해 관제 시스템에 실시간 보고하는 방식이다. 방범과 보안 분야뿐 아니라, 제조 및 정비 현장에서 설비 이상과 제품 불량을 탐지하는 목적으로도 활용 가능하다. 또한, CCTV 대비 사생활 침해 논란에서 자유로우며, 비용효율적으로 실시간 감지 시스템을 구축할 수 있는 장점으로 다수 지자체 및 기업에서 사용하고 있다. 가까운 시일 내에는 ‘리슨 AI’라는 이름으로 해당 솔루션을 정식 출시할 예정이다. 디플리가 2017년부터 고
[첨단 헬로티] 구글코리아는 다양한 AI 혁신 사례를 통해 AI가 앞으로 사회에 가져올 변화와 기회를 살펴보는 ‘AI with Google 2019 Korea - 모두를 위한 AI’를 3월 6일 서울 신라호텔에서 개최했다. 이번 행사는 구글의 혁신적인 AI 기술과 서비스가 일상의 편리함, 산업 혁신, 더 나아가 인류가 직면한 문제 해결 등을 위해 어떤 역할을 하고 있는지 다양한 사례를 통해 알아보고, 함께 AI를 활용해 사회에 기여할 방안을 모색하고자 마련되었다. ▲존 리 구글코리아 사장 존 리 구글코리아 사장은 이날 환영사를 통해 ‘머신러닝 스터디 잼’의 전국적인 확대를 발표했다. ‘머신러닝 스터디 잼’은 참가자들이 직접 스터디 그룹을 결성하여 머신러닝에 대해 공부하고, 서로의 지식을 공유하고 소통하면서 머신러닝 및 AI를 더 쉽고 재미있게 배울 수 있는 프로그램이다. 구글코리아는 향후 ‘머신러닝 스터디 잼’을 정규 교육 프로그램으로 강화하여 올해 1만 명의 개발자를 포함해 향후 5년간 5만 명의 개발자를 교육하겠다는 목표를 밝혔다. 이어 홍준성 구글코리아 엔지니어링 총괄