(김일성종합대학학보에 수록된 딥러닝 기술을 이용한 음성인식에 관한 북한의 연구 내용)

북한이 딥러닝 등 인공지능(AI)을 적용한 음성인식 기술을 연구 중인 것으로 확인됐다. 북한 연구진은 딥러닝의 창안자인 제프리 힌튼 캐나다 토론토대 교수의 연구자료를 바탕으로 AI 연구에 심혈을 기울이고 있는 것으로 알려졌다.

23일 대북 소식통에 따르면, 북한 김일성종합대학 연구진이 최근 발간된 ‘2016년 김일성종합대학학보 제62권 8호’에 ‘음소음성인식에서 심층신뢰망을 이용한 한 가지 음향모형화 방법’이라는 연구논문을 게재했다.

이 논문은 머신러닝 기법 중 하나인 ‘딥 빌리프 네트워크(Deep Belief Network, DBN)’를 음성인식에 활용하는 것을 목적으로 한다고 설명하고 있다.

북한 연구원들은 논문에서 최신 자동음성인식 시스템이 전형적으로 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model, HMM)을 이용해 음성신호의 연속 구조를 모형화하고 있다고 설명했다. 하지만 HMM은 인식에 제한성이 있으며 이를 극복하기 위한 많은 방법이 제안됐지만 성공하지 못했다고 밝혔다.

북한 연구진은 심층신경망의 파라미터들을 학습시키기 위한 효율적인 알고리즘과 하드웨어 기술이 급속히 발전해 필기체 문자인식, 3D 대상인식, 정보검색, 운동포착 자료 모형화 등 패턴인식분야에서 효과가 나타나기 시작했으며 부분적으로 음성인식에 적용하기 위한 연구들도 진행되고 있다고 소개했다.

이에 DBN의 강력한 학습자료 표현능력을 음성인식에서의 음성 스펙트르 변동 모형화에 이용하기 위한 방법을 제안한다고 연구진은 밝혔다. 논문 결론에서 연구진은 DBN을 적용해 음성인식을 개선했다고 밝혔다.

북한 연구진의 연구 방향은 세계적인 인공지능 적용 음성인식 추세와 비슷한 것으로 전해졌다.

음성인식 전문가인 김지환 서강대 컴퓨터공학과 교수는 내용을 본 후 “북한이 이런 연구를 하고 있다는 것을 처음 알게 됐다”며 “북한의 연구 방향은 세계적인 음성인식 연구 추세와 같다. 다만 연구 내용은 새로운 것이 아니라 과거 연구를 재현한 것으로 보인다”고 말했다.

그는 또 “북한 연구진이 학계 권위자인 힌튼 교수의 연구 내용을 참고했다고 하는 것으로 볼 때 세계적 흐름을 알고 있다고 볼 수 있다”고 말했다.

머신러닝 전문가인 최승진 포항공대 컴퓨터공학과 교수는 “딥러닝이 가장 먼저 적용된 분야 중 하나가 음성인식으로 딥러닝을 적용하지 않으면 성능을 개선하는데 한계가 있다”며 “북한도 그런 점에서 음성인식에 딥러닝을 적용하는 것으로 보인다”고 말했다.

최 교수는 “북한이 연구한 기술은 참고문헌에도 나와 있는 힌튼 교수팀에서 성공적으로 적용했던 기술을 그대로 모방한 것으로 생각된다”며 “2006년 DBN을 효과적으로 트레이닝 시키는 기술이 발표되며 딥러닝 연구가 활성화 됐었다”고 말했다.

제프리 힌튼 토론토대 교수는 2006년 딥러닝 개념을 창안한 AI 연구의 권위자다. 그는 인공지능 '알파고'로 유명한 구글의 석학 연구원으로 활동하며 구글의 AI 연구에 조언하고 있다. 북한 연구진들은 논문에서 2006년과 2012년 힌튼 교수의 연구 내용을 참조했다고 설명했다.

북한 연구진은 음성인식뿐 아니라 다른 분야에도 딥러닝 기술을 활용하고 있는 것으로 알려지고 있다. 북한은 10월 초 전국정보화성과전람회를 개최하며 10대 최우수 정보기술기업을 선정했다. 10대 기업에는 류경바둑을 만든 조선류경프로그램개발회사 산하 지능정보기술연구소가 포함된 것으로 알려졌다. 이 연구소는 구글 알파고와 같은 바둑 관련 머신러닝과 AI 기술을 연구하고 있는 것으로 전해졌다.

[테크M = 강진규 기자(viper@techm.kr)]