광주과학기술원(GIST)과 한화비전 공동팀이 DCASE 2026 Challenge의 Task 7 ‘도메인 비의존 오디오 분류 점진학습’ 부문에서 1위를 기록했다.
DCASE 공식 결과 화면에서 ‘Park_GIST-HanwhaVision_task7_4’ 제출은 평균 정확도 79.62%를 기록했다. 세부 구간 정확도는 D1 87.07%, D2 81.45%, D3 70.34%로 표시됐다.
리더보드에는 제출 모델명이 XSTACK-ENS로, 점진학습 방식은 Architectural과 Replay를 함께 사용한 것으로 기재됐다. 순위는 대회가 정한 데이터와 평가 조건에서 산출됐다.
| 평가 항목 | 정확도 |
|---|---|
| 평균 | 79.62% |
| D1 | 87.07% |
| D2 | 81.45% |
| D3 | 70.34% |
자료: DCASE 2026 Task 7 공식 결과
이 과제는 환경이나 장비 조건이 달라지는 상황에서 새로운 오디오 클래스를 순차적으로 학습하는 능력을 평가한다. 기존 지식을 잃지 않으면서 새 클래스를 반영하는지가 핵심이다.
이번 수치는 DCASE 2026 리더보드 성적이다. 실제 감시·보안 제품에 적용했을 때의 정확도, 지연시간, 오탐률과 운영 비용은 별도 검증이 필요하다.
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