북한 연구진들이 수중탐지를 위한 음향신호 분석에 인공지능(AI) 기술을 적용하고 있는 것으로 알려졌다. 수중탐지는 수산, 해양탐사, 국방 등 다양한 분야에 적용된다.

대북 소식통에 따르면 북한 김일성종합대학은 홈페이지에 ‘이산 웨블레트 변환을 결합한 중첩신경망을 이용한 수중음향신호식별의 한 가지 방법’이라는 연구 내용을 5월 30일 게재했다.

이 연구는 김일성종합대학 첨단기술개발원의 김경일 연구원이 진행한 것으로 알려졌다.

글은 물고기와 같은 수중 목표들의 탐지와 식별이 수중음향신호처리의 기본임무 중 하나이며 과학부문과 수산업, 해양공학과 경제 분야에 있어서 대단히 중요하다고 지적했다.

북한 연구조는 수중음향신호를 효과적으로 식별하고 목표탐지정확성을 높이기 위해 웨블레트변환과 결합한 중첩신경망을 이용해 수중음향신호를 식별하는 한 가지 심층학습방법을 제기하고 실험을 통해 새로운 수중음향신호식별 방법의 성능을 고전적인 방법들과 비교해 평가했다고 한다.

중첩신경망(DNN), 심층학습 등은 최신 인공지능(AI) 기술을 뜻한다. 즉 북한 연구진들이 AI로 수중음향신호를 분석해 성능을 높였다는 것이다.

김일성종합대학은 과거 수중음향신호식별에 이용한 인공신경망이 역전파신경망과 같은 얕은 신경망이었다고 지적했다. 역전파신경망은 망의 최적화가 쉽지 않고 일반화 능력과 주위 배경잡음 속에서 식별 정확성이 낮으며 최적값이 아닌 국부적극소풀이에로 수렴하는 현상과 수렴속도가 느린 제한성을 가지고 있다고 한다.

반면 최근 심층신경망들이 전 세계적인 관심을 받으며 급속히 발전하고 있으며 넓은 분야에서 성과를 달성하고 있다는 것이다. 이는 과거에도 북한이 AI 기술을 수중음향신호식별에 이용해 왔지만 성능에 한계가 있었고 최신 AI 기술로 이런 문제점을 극복했다는 것이다.

북한 연구진들은 실험 결과들 새로운 방법이 식별 정확성과 장애 안정성 측면에서 개선된 결과를 보여줬다고 주장했다. 이 방법을 전 방향 어군 탐지기와 어로용 그물 감시기와 같은 수중음향기구들에 적용하면 수중음향신호식별 정확성과 목표발견 확률을 높일 수 있다는 것이다.

북한 연구진들은 2021년에 국제학술지 월드사이언티픽을 통해 관련 논문을 공개했다고 한다.

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