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[IT뉴스]공장 소리도 AI 자산…'듣는' 피지컬 AI 온다

온카뱅크관리자

2026-11-12 11:37:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 소리로 불량 찾고 드론 위협 감지…로봇 학습에도 청각 기술 접목 
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 (지디넷코리아=김동원 기자)카메라로 사물을 인식하던 로봇에 소리를 듣고 판단하는 기술이 더해지고 있다. 부품 조립 상태와 기계 이상을 소리로 파악하는 음향 인공지능(AI)이 피지컬 AI 인식 능력을 높이는 새로운 수단으로 활용되고 있다.
 12일 업계에 따르면 국내외 기업과 연구기관은 자동차 품질검사와 드론 탐지 등에 음향 AI를 활용하고 있다. 로봇 학습과 자율주행 분야에서는 소리로 주변 상황을 파악하고 판단하는 기술을 개발 중이다.
 자동차 조립 공정이 대표 사례다. 작업자는 부품을 끼울 때 나는 '딸깍' 소리로 결합 상태를 확인한다. 하지만 카메라만으로는 부품이 정확히 맞물렸는지 판단하기 어려운 경우가 있다. 음향 AI는 체결 과정에서 발생한 소리를 분석해 정상 조립 여부를 확인한다.
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 <img alt="노르웨이 스퀘어헤드 테크놀로지의 음향 드론 탐지 장비 '디스코베어'. 드론 프로펠러 소리를 분석해 접근 방향을 파악한다. (사진=스퀘어헤드 테크놀로지)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/ZDNetKorea/20261112112830995ipqm.png" data-org-width="640" dmcf-mid="70cpCTtWgJ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/ZDNetKorea/20261112112830995ipqm.png" width="658">
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 노르웨이 스퀘어헤드 테크놀로지의 음향 드론 탐지 장비 '디스코베어'. 드론 프로펠러 소리를 분석해 접근 방향을 파악한다. (사진=스퀘어헤드 테크놀로지)
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 이 기술은 이미 자동차 생산 현장에서 불량 검사에 활용되고 있다. 국내 음향 AI 기업 디플리는 자동차 부품을 조립하는 로봇 공정에 '리슨 AI'를 적용하고 있다. 로봇이 부품을 끼우면 음향 센서가 체결음을 수집하고 AI가 정상 결합 여부를 판별한다.
 해외에서는 소리를 활용해 로봇이 작업을 학습하는 연구도 진행 중이다. 단순히 불량을 찾는 수준을 넘어 접촉 상태를 파악하고 다음 행동을 결정하는 데 청각을 활용하려는 시도다.
 소리 듣고 작업 배우는 로봇…드론 접근도 탐지
 미국 스탠퍼드대와 컬럼비아대, 도요타연구소 연구진은 영상과 소리를 함께 학습하는 로봇 기술 '마니웨이브'를 개발했다. 로봇이 물체를 잡거나 움직일 때 발생하는 접촉음을 분석해 작업에 활용한다.
 연구진은 칠판을 지우거나 컵에 담긴 주사위를 다른 컵으로 옮기는 작업을 실험했다. 영상만 활용한 로봇은 지우개가 칠판에 제대로 닿지 않거나 컵에 주사위가 남아 있는지 파악하는 데 어려움을 겪었다. 반면 소리를 함께 학습한 로봇은 접촉 상태와 물체 움직임을 파악해 작업 수행 능력을 높였다.
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 <img alt="미국 스탠퍼드대와 컬럼비아대, 도요타연구소 연구진이 개발한 '마니웨이브' 장치. 카메라와 접촉 마이크를 결합한 집게로 물체 조작 과정에서 발생하는 영상과 소리를 수집해 로봇 학습에 활용한다. (사진=마니웨이브 공식 연구 페이지 캡처)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/ZDNetKorea/20261112112832237whrs.png" data-org-width="638" dmcf-mid="WKxvgcCEoB" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/ZDNetKorea/20261112112832237whrs.png" width="658">
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 미국 스탠퍼드대와 컬럼비아대, 도요타연구소 연구진이 개발한 '마니웨이브' 장치. 카메라와 접촉 마이크를 결합한 집게로 물체 조작 과정에서 발생하는 영상과 소리를 수집해 로봇 학습에 활용한다. (사진=마니웨이브 공식 연구 페이지 캡처)
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 음향 AI는 국방 분야에서도 활용되고 있다. 노르웨이 스퀘어헤드 테크놀로지는 드론 접근을 소리로 감지하는 '디스코베어'를 개발했다. 여러 마이크로 주변 소리를 수집하고 모터와 프로펠러 작동음을 분석해 적 드론 접근 방향을 파악한다.
 이 기술은 무선 신호를 내지 않는 드론도 탐지할 수 있어 레이더와 카메라를 보완한다. 다만 주변 소음이나 바람, 탐지 거리 등에 따라 성능이 달라질 수 있어 다른 감지 기술과 결합하는 방식이 중요하다고 평가된다.
 자율주행차에도 청각 기술을 적용하려는 연구가 진행되고 있다. 독일 프라운호퍼 디지털미디어기술연구소는 구급차와 소방차 사이렌을 인식해 접근 방향을 파악하는 기술을 개발했다. 차량이 카메라로 확인하기 어려운 방향에서 발생한 상황까지 감지하도록 지원한다.
 공장에서 쌓은 소리 데이터…피지컬 AI 학습 자산으로
 음향 AI 기술을 발전시키는 핵심은 데이터다. AI가 정상 작동음과 이상음을 구분하려면 실제 작업 환경에서 수집한 소리가 필요하다. 같은 부품이라도 공장 소음과 설비 상태, 작업 방식에 따라 소리가 달라져 현장별 학습과 검증이 중요하다.
 디플리는 산업 현장에서 누적 52만 시간, 20테라바이트(TB) 이상 음향 데이터를 확보했다고 밝혔다. 자동차 조립과 부품 검사 과정에서 수집한 자료다. 어떤 작업에서 소리가 발생했고 검사 결과가 정상이었는지 확인할 수 있는 정보는 AI가 불량을 구분하는 데 활용된다.
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 <img alt="디플리의 산업용 음향 AI 솔루션 '리슨 AI 인더스트리얼' 모니터링 화면. AI가 부품 체결 과정에서 발생한 소리를 분석해 정상 조립 여부를 판별하고 검사 결과를 실시간으로 보여준다. (사진=디플리 홈페이지 캡처)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/ZDNetKorea/20261112112833437psrm.png" data-org-width="638" dmcf-mid="70hVXFb0oH" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/ZDNetKorea/20261112112833437psrm.png" width="658">
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 디플리의 산업용 음향 AI 솔루션 '리슨 AI 인더스트리얼' 모니터링 화면. AI가 부품 체결 과정에서 발생한 소리를 분석해 정상 조립 여부를 판별하고 검사 결과를 실시간으로 보여준다. (사진=디플리 홈페이지 캡처)
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 이러한 데이터는 피지컬 AI 개발에도 활용할 수 있다. 로봇이 소리를 듣고 작업 결과를 판단하려면 특정 동작에서 어떤 소리가 발생했는지 알아야 한다. 음향 데이터에 영상과 로봇 동작 정보를 결합하면 작업 과정과 결과를 함께 학습할 수 있다.
 한국은 자동차와 반도체, 조선 등 제조업 기반을 갖추고 있어 다양한 산업 음향 데이터를 확보할 여건이 있다고 평가된다. 이수지 디플리 대표는 기업이 생산 현장에서 발생하는 소리를 체계적으로 수집하고 학습에 활용하면 품질검사를 넘어 산업 특화 로봇 기술로 확장할 수 있다고 설명했다.
 이 대표는 "사람이 소리로 부품 조립 상태와 기계 이상을 알아채듯 로봇도 청각을 갖춰야 주변 환경을 더 정확하게 이해할 수 있다"며 "산업 현장에서 축적한 음향 데이터는 피지컬 AI 시대 새로운 경쟁력이 될 것"이라고 말했다.
 김동원 기자(goodtuna@zdnet.co.kr)
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