기존 마비말 장애 심각도 진단·설명 연구과제를 루게릭병에 성공적으로 적용최신 음성표현 모델과 환자 나이·성별 등 결합한 '다중특징융합구조' 제안세계적 권위 'ICASSP 2026' 그랜드 챌린지 부문 1위 … 5월 학회서 정식 발표
  • ▲ 21세 때 루게릭병 진단을 받았던 천재 이론물리학자 고(故)스티븐 호킹 박사.ⓒ서강대
    ▲ 21세 때 루게릭병 진단을 받았던 천재 이론물리학자 고(故)스티븐 호킹 박사.ⓒ서강대
    서강대학교는 컴퓨터공학과 구명완 교수가 지도하는 연구팀이 세계적 권위의 음성·신호처리 학회 ICASSP 2026의 SAND(Speech Analysis for Neurodegenerative Diseases·신경퇴행성 질환을 위한 음성 분석) 그랜드 챌린지에서 Task2 부문 1위를 차지했다고 2일 밝혔다.

    연구팀은 지능형음성대화시스템연구실(ISDS) 소속의 인공지능협동과정 이인성, 정태영, 한민수, 이윤경 석사과정생이다.

    ICASSP는 국제전기전자학회(IEEE) 산하의 전문학회다. 이번 챌린지는 근위축성 측삭경화증(ALS, 일명 루게릭병)과 같은 퇴행성 신경질환 환자의 음성 데이터를 분석해 질환의 중증도를 정확히 예측하는 인공지능(AI) 모델의 성능을 겨루는 장이다. 이번 대회에는 전 세계에서 총 22개 연구팀이 참가해 경합을 벌였다. 구 교수 연구팀은 가장 높은 진단 정확도를 기록하며 Task2 부문 우승을 거머쥐었다.
  • ▲ 윗줄 왼쪽부터 시계방향으로 서강대학교 컴퓨터공학과 구명완 교수, 인공지능협동과정 이인성, 정태영, 이윤경, 한민수 석사과정생.ⓒ서강대
    ▲ 윗줄 왼쪽부터 시계방향으로 서강대학교 컴퓨터공학과 구명완 교수, 인공지능협동과정 이인성, 정태영, 이윤경, 한민수 석사과정생.ⓒ서강대
    연구팀은 논문 'WavLM-based feature fusion with metadata for ALS Severity Prediction(ALS 중증도 예측을 위한 WavLM 기반의 특징 융합과 메타데이터 활용)'에서 최신 음성 표현 모델인 WavLM과 전통적 음성 분석 기법(MFCC), 그리고 환자의 나이·성별 등 메타데이터를 결합한 '다중 특징 융합 구조'를 제안했다. 특히 루게릭병 특유의 구음 장애 패턴을 학습하기 위해 모델 전체를 미세 조정하고, 과거 상태를 기반으로 미래 진행을 예측하는 방식으로 기술적 우위를 증명했다.

    이번 성과는 연구팀이 기존에 수행해 온 '대화 기반 설명가능성을 멀티모달로 제공하는 AI 기술 개발' 과제가 결실을 본 것이다. 연구팀은 해당 과제에서 마비말 장애(Dysarthria)의 심각도를 진단하고 그 근거를 논리적으로 설명하는 연구를 해 왔다. 이번 챌린지에서 이를 루게릭병 환자의 음성 데이터에 성공적으로 적용하며 기술력을 입증했다.

    구 교수는 "ICASSP는 전 세계 신호처리와 AI 분야 석학이 모이는 권위 있는 학회다. 이번 성과는 서강대 학생들의 연구 역량이 세계 최고 수준임을 증명한 것"이라며 "앞으로도 AI 기술이 난치병 진단과 같은 사회적 난제를 해결하고, 의료진과 환자가 신뢰할 수 있는 설명 가능한 AI를 개발할 수 있도록 지도하겠다"고 말했다.

    이번 연구 결과는 오는 5월 4~8일 스페인 바르셀로나에서 열리는 ICASSP 2026에서 정식 발표될 예정이다.

  • ▲ 서강대학교 전경. 우측 하단은 심종혁 총장.ⓒ서강대
    ▲ 서강대학교 전경. 우측 하단은 심종혁 총장.ⓒ서강대