안강헌 교수

생물물리학적 소포체(vesicle) 융합 과정에 물리적 확산모델을 적용하여 다중 소포체와 단일 채널 간 융합 타이밍을 계산하는 연구를 수행하고 있습니다. 세포막 내에서 일어나는 소포체 융합은 신경전달물질 방출과 밀접하게 연관되어 있으며, 이러한 미시적 과정을 정량적으로 기술하기 위해 확산모델(diffusion model)을 물리학적 관점에서 도입했습니다. 구체적으로는 다중 소포체가 단일 채널과 상호작용하는 시점을 확산 방정식 기반으로 계산하고, 이 계산 결과를 인공지능 확산 생성모델의 구조 설계에 응용하는 방법론을 개발했습니다. 이러한 접근은 청각 유모세포(hair cell)가 소리 자극을 신경 신호로 변환하는 기능적 메커니즘을 이해하는 데 활용되며, 생물학적 시스템 내에서 이온이나 신경전달물질과 같은 미시적 물질이 수송되는 과정을 분석하는 연구에도 적용됩니다. 해당 연구 내용은 2019년 한국물리학회 학술대회에서 발표되었습니다. 본 연구는 기초 물리학적 모델링 단계(TRL 1-2)로, 향후 청각 신호처리 연구와의 연계 가능성을 지닌 기반 연구로 자리매김하고 있습니다.

인간 청각의 '칵테일 파티 효과'와 '위상 고정(phase locking)' 원리를 규명하여 음성 인식 분야의 공학적 난제를 해결하는 것을 목표로 연구를 수행합니다. 노이즈가 포함된 음성 데이터의 스펙트럼을 컨볼루션 네트워크 기반 다운샘플링 및 업샘플링 구조로 처리하는 딥러닝 노이즈 제거 기술과, 빠른 음소 식별이 가능한 경량화된 딥러닝 모델을 개발하여 저전력 MCU 칩에서도 구동 가능하도록 구현했습니다. 주파수 분석 기반 소리 분류 및 게인 조절 기술, 외부 소음을 전처리한 후 사람 음성과 차량 소리를 판별하는 기술, 음성신호를 진행파 및 광학적 영상 패턴으로 생성한 뒤 머신러닝 기반 주파수 분석을 수행하는 기술 등 다수의 특허 기술을 보유하고 있습니다. 이러한 기술은 보청기, 고성능 음향 센서, 화상회의용 음성 향상, 노이즈 제거 소프트웨어 등에 적용됩니다. 삼성서울병원 청각연구실과 2019년 MOU를 체결했으며, 2019년 설립한 Deep Hearing 주식회사를 통해 상용화를 진행했습니다. 생체모방 센서를 통해 신호 증폭을 100배 향상시키는 성과를 달성했으며, Deep Hearing 주식회사의 음성 향상 소프트웨어는 2021년 출시되어 상용화되었습니다. 블루포인트파트너스 투자 유치와 TIPS 프로그램 선정을 통해 사업화 기반을 확보했습니다.