국제학술대회 ‘인터스피치 2026’ 논문 2편 채택
서강대학교는 인공지능학과 장두성·구명완 교수 연구팀의 논문 2편이 음성·언어처리 분야 국제학술대회 ‘인터스피치(INTERSPEECH) 2026’에 채택됐다고 4일 밝혔다.
연구팀은 인공지능(AI)을 활용해 마비말장애 환자의 중증도를 평가하고, 환자 발화에서 나타나는 부적절한 쉼을 자동으로 분석하는 기술을 개발했다.
장두성·구명완 교수는
정태영·이인성 석사과정생과 함께 임상 음성 데이터 부족 문제를 보완하기 위해 서로 다른 언어의 마비말장애 음성을 활용하는 ‘교차언어 검색증강 분류’ 기법을 제안했다.
이 방법은 분석 대상 음성과 중증도 특성이 비슷한 다른 언어의 음성을 찾아 함께 분석하는 방식이다. 한국인 뇌졸중 후 마비말장애 데이터와 이탈리아인 근위축성측삭경화증(ALS) 환자 데이터를 이용해 실험한 결과 한국어와 이탈리아어에서 각각 87.3%, 86.7%의 균형정확도(balanced accuracy)를 기록했다. 각 언어 데이터만 이용한 기존 방식보다 각각 8.4%p와 20.0%p 높았다.
구명완 교수는
한민수·이인성·정태영 석사과정생과 대규모언어모델(LLM)을 활용해 마비말장애 환자의 발화에서 나타나는 부적절한 쉼을 탐지하는 방법도 개발했다.
연구팀은 음성인식과 음성 구간 분석 기술을 이용해 쉼의 위치와 지속시간을 파악한 뒤 LLM이 발화 문맥을 분석해 해당 쉼이 적절한지 판단하도록 했다. 이 과정에서 추출한 특징을 마비말장애 분류에 추가하자 정확도 지표인 매크로 정확도는 8.4%p, 매크로 F1은 7.2%p 향상됐다.
연구팀은 이번 연구를 통해 부적절한 쉼이 마비말장애의 특성을 파악하는 데 유의미한 정보로 활용될 수 있음을 확인했다고 설명했다.
두 논문은 과학기술정보통신부 재원으로 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받아 수행됐다. 연구 결과는 오는 27일부터 10월 1일까지 호주 시드니에서 열리는 ‘인터스피치 2026’에서 구두 발표될 예정이다.
연구팀은 “서로 다른 언어의 임상 데이터를 효과적으로 활용하고 환자의 발화에서 나타나는 부적절한 쉼을 자동으로 분석하는 방법을 제시했다”며 “실제 임상 현장에서 활용할 수 있는 설명 가능한 음성 AI 기술 연구를 이어갈 계획”이라고 밝혔다.
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