음향 인공지능(AI) 솔루션 스타트업 디플리가 세계 최고 권위 음향·신호처리 학회 ICASSP에서 3년 연속 논문 채택 성과를 거두며 기술 경쟁력을 국제 무대에서 다시 한번 입증했다.
디플리는 5월 4일부터 8일까지 스페인 바르셀로나에서 열린 ICASSP 2026에서 2편의 연구 논문이 채택됐다고 14일 밝혔다. ICASSP는 IEEE가 주관하는 음향·음성·신호처리 분야 대표 학술대회로, 구글·애플·메타 등 글로벌 빅테크 연구진이 대거 참여하는 것으로 알려져 있다.
이번에 채택된 첫 번째 논문은 대규모 음향 데이터를 확보하기 어려운 산업 환경을 겨냥한 기술이다. 데이터 품질을 자동으로 점수화해 선별하고, 적은 데이터만으로도 AI 모델 성능을 끌어올리는 방식이 핵심이다. 기존처럼 모델 구조를 변경하지 않고도 학습 효율과 비용 절감을 동시에 달성할 수 있는 점이 특징이다.
두 번째 논문은 실시간 음원 위치 추정 기술 ‘FUN-SSL’이다. 해당 모델은 U-Net 기반 딥러닝 구조를 활용해 계산량을 줄이면서도 높은 정확도를 유지하도록 설계됐다. 소음과 잔향이 혼재된 복잡한 환경에서도 움직이는 소리의 위치를 효율적으로 추적할 수 있도록 구현됐다.
디플리는 음향 AI 전문 기업으로 약 8년간 해당 분야 연구를 지속해왔다. 석·박사급 연구 인력을 중심으로 산업용 음향 분석 기술을 개발해 왔으며, 자체 솔루션 ‘리슨 AI’는 99.78% 이상의 정확도를 확보한 것으로 알려졌다.
‘리슨 AI’는 산업 현장에서 발생하는 소리를 분석해 이상 감지와 품질 검사, 예지보전 등에 활용되는 시스템이다. 현재 완성차 제조사 계열 국내·멕시코 공장과 글로벌 모터 제조 기업 생산라인, 공공시설 안전 관리 분야 등에 적용되고 있다.
음향 기반 AI 기술은 카메라 기반 비전 AI나 텍스트 기반 언어 AI에 비해 상대적으로 데이터 확보가 어려운 분야로 꼽힌다. 실제 산업 환경에서 장기간 소리를 수집해야 하는 특성상 기술 장벽이 높은 편이다.
이 때문에 디플리가 3년 연속 ICASSP에 논문을 채택받은 것은 연구 역량과 기술 완성도를 동시에 인정받은 사례로 해석된다. 특히 음향 AI는 제조·자동차·반도체 등 정밀 산업에서 활용도가 빠르게 확대되는 추세다.
디플리는 연구 성과를 산업 적용으로 연결하는 전략을 유지하고 있다. 최근에는 해외 시장 확장을 위한 준비도 본격화하고 있다. 오는 6월 미국 시카고에서 열리는 산업 자동화 전시회 ‘오토메이트 2026(Automate 2026)’ 참가를 통해 글로벌 고객사 확보에 나설 계획이다.
이수지 디플리 대표는 “음향 AI는 데이터 확보와 학습 난도가 높아 기술 장벽이 매우 큰 영역”이라며 “국제 학회에서의 연속 성과를 바탕으로 연구와 사업화를 동시에 강화해 나가겠다”고 말했다.
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