인공와우 연구에 AI 공식 하나를 더했더니 벌어진 놀라운 변화
🔊 “귀가 소리를 ‘확률’로 판단한다?”
사람은 어떻게 소리를 들었다고 판단할까.
단순히 크면 들리고, 작으면 안 들리는 걸까?
청각 과학자들은 이 질문에 수십 년째 매달려 왔다.
특히 인공와우를 사용하는 사람들의 청각을 정확히 예측하는 일은 지금도 쉽지 않다.
최근 네덜란드 연구진이 이 난제에 인공지능에서 쓰이던 공식 하나를 더했다.
그 결과, 청각 모델의 정확도가 눈에 띄게 달라졌다.
이 연구는 MethodsX에 게재되었고, 청각 연구와 AI의 만남이라는 점에서 큰 주목을 받고 있다.
📉 “이 그래프, 왜 이렇게 가팔랐을까?”
청각 연구에서 자주 등장하는 것이 심리물리 곡선이다.
쉽게 말해 소리의 강도가 커질수록, 사람이 ‘들었다’고 대답할 확률이 어떻게 변하는지를 그린 그래프다.
문제는 기존 모델이었다.
그래프가 너무 가팔랐다.
조금만 소리가 커져도,
“무조건 들린다”는 결과가 튀어나왔다.
실제 인간의 반응과는 거리가 있었다.
특히 인공와우 청취자의 경우, 이 오차는 더 심각했다.
연구진은 여기서 한 가지 질문을 던졌다.
“사람의 판단을, 더 사람답게 만들 방법은 없을까?”
🧠 해답은 의외로 AI 교과서에 있었다
연구팀이 선택한 도구는 소프트맥스(softmax) 함수였다.
이 함수는 인공지능에서
“여러 선택지 중 하나를 고를 확률”을 계산할 때 쓰인다.
예를 들면 이런 식이다.
A, B, C 중 무엇이 정답일까?
AI는 점수를 내고, 소프트맥스는 그 점수를 확률로 바꾼다.
연구진은 이 방식을 청각 모델에 그대로 적용했다.
즉,
“이 소리를 들었을 가능성은 몇 퍼센트인가?”
를 계산하게 만든 것이다.
🔬 실험은 이렇게 진행됐다
연구진은 두 가지 청각 세계를 시뮬레이션했다.
하나는 정상 청각,
다른 하나는 인공와우를 통한 전기 청각이다.
그리고 두 가지 대표적인 청각 실험을 모델에 적용했다.
- 앞의 소리가 뒤의 소리를 가리는 마스커–프로브 실험
- 소리의 진폭 변화에 민감한지 보는 진폭 변조 탐지 실험
기존 모델과,
소프트맥스를 추가한 새 모델을 나란히 비교했다.
📊 결과는 그래프로 바로 드러났다
가장 큰 변화는 기울기였다.
- 기존 모델:
너무 가파르고, 융통성이 없었다. - 새 모델:
기울기를 자유롭게 조절할 수 있었다.
특히 인공와우 모델에서 변화가 컸다.
이전에는 우연 수준 아래로 내려가지 못하던 곡선이,
이제는 실제 인간 반응처럼 자연스럽게 내려갔다.
연구진은 이를 이렇게 표현했다.
“이제 모델이 인간의 ‘망설임’을 표현할 수 있다.”
🎯 이 변화가 중요한 이유
이 연구가 중요한 이유는 단순한 수식 개선이 아니다.
앞으로는 사람을 직접 실험실에 불러
수백 번 소리를 들려주지 않아도 된다.
컴퓨터 안에서 먼저 실험하고,
가장 유망한 인공와우 설정만 실제 환자에게 적용할 수 있다.
시간도 줄고,
부담도 줄고,
정확도는 올라간다.
청각 연구가 한 단계 더 현실에 가까워진 셈이다.
🔮 앞으로 무엇이 달라질까?
연구진은 이 모델이
인공와우 음성 처리 전략을 시험하는 데 활용될 수 있다고 본다.
즉,
“이 설정이 실제로 더 잘 들릴까?”
를 사람 대신 컴퓨터가 먼저 답해주는 시대가 열린다.
AI 공식 하나가,
귀의 세계를 더 정밀하게 만들었다.
작은 변화지만,
청각 과학에서는 분명한 전진이다.
📎 출처
Martens, S. S. M., Briaire, J. J., & Frijns, J. H. M. (2026).
Incorporating Softmax in Psychophysical Detection Models for Normal and Electric Hearing.
MethodsX. https://doi.org/10.1016/j.mex.2026.103807