코로나19 초기, 병원 로비와 같은 다중이용시설에서 기침 소리만으로 환자를 식별하기는 매우 어려운 과제였습니다. 소리의 진원지를 정확히 파악하기 위해서는 '음향 카메라'라는 혁신적인 기술이 필요합니다. 음향 카메라는 중앙의 카메라 렌즈 주변에 100여 개의 마이크로폰을 배치하여 소리가 각 센서에 도달하는 미세한 시간 차이를 계산합니다. 이를 통해 소리의 진원지를 시각적인 등고선 형태로 나타내어, 누가 어디서 기침을 했는지 실시간으로 추적하고 기록할 수 있게 함으로써 소리를 눈으로 볼 수 있는 새로운 세상을 열었습니다.

이 기술은 자동차 산업에서도 큰 성과를 거두었습니다. 전기차 시대로 접어들며 엔진 소음이 사라지자 오히려 실내의 미세한 잡소리에 민감해진 소비자를 위해 음향 카메라는 소음의 위치를 정확히 짚어냈습니다. 또한 육안으로 확인이 어려운 가스 누출이나 전기 방전 시 발생하는 초음파 영역의 미세한 소리를 포착해 시각화함으로써 산업 현장의 안전을 지키는 데 기여하고 있습니다. 기존의 수동 점검 방식과 달리 넓은 영역을 한눈에 스캔하여 효율적인 유지보수를 가능하게 한 점이 기술적 혁신의 핵심이라고 할 수 있습니다.

소리를 데이터화하여 분석하는 과정에는 인공지능 기술이 핵심적인 역할을 수행합니다. 소리를 시간과 주파수라는 두 축을 가진 이미지 형태인 '스펙트로그램'으로 변환하면 딥러닝 모델이 그 특징을 정교하게 학습합니다. 이는 고음과 저음에 따라 달팽이관의 특정 위치가 반응하고 뇌가 이를 인지하는 인간의 청각 구조와 매우 닮아 있습니다. 이러한 메커니즘을 통해 가스 누출음과 주변 소음을 명확히 분리해내고, 전기 방전의 미세한 유형까지 파악하여 설비의 정확한 상태 진단이 가능해집니다.

소리를 그림으로 표현하면 시간에 따라 주파수 성분이 어떻게 변하는지 알 수 있으며 이를 통해 소리의 종류를 구별할 수 있습니다.

앞으로 음향 카메라 기술은 네트워크 및 로봇 기술과 결합하여 더욱 광범위하게 활용될 전망입니다. 수소 충전소의 안전 관리나 기차역과 같은 공공장소에서의 비명 감지, 군 시설의 총기 사고 모니터링 등이 대표적인 사례입니다. 특히 인공지능 로봇에 음향 카메라를 탑재하면 화학 공장이나 발전소의 복잡한 배관 사이를 순찰하며 인간의 접근이 어려운 곳의 위험 요소를 스스로 찾아낼 수 있습니다. 소리 데이터가 네트워크를 통해 실시간으로 공유되는 환경은 우리 사회의 안전망을 한 단계 더 강화하는 밑거름이 될 것입니다.

현재는 KTX의 차륜 소리를 실시간으로 모니터링하여 고장을 예측하거나 울산의 화학 공장에서 가스 누출을 감시하는 등 실제 산업 실증 단계에 와 있습니다. 물리적으로 인간의 눈과 귀 사이 거리는 12cm 정도에 불과하지만, 사람들은 대개 눈으로 본 것만을 전적으로 신뢰하는 경향이 있습니다. 소리를 시각화하여 보여주는 기술은 이 좁지만 먼 '신뢰의 거리'를 좁혀가는 과정이라 할 수 있습니다. 보고 들리는 모든 정보가 일치할 때, 우리는 기술을 통해 더욱 안전하고 명확한 미래를 마주하게 될 것입니다.