Recent Technological Trends in Hearing Aids: Advanced Features and Clinical Validation by Global Manufacturers
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Abstract
This review systematically analyzed the latest technological trends among global hearing aid manufacturers to provide an overview of current advancements and suggest future research directions. Technical documents from six major companies-Beltone (GN Hearing, Chicago, IL, USA), Oticon (Demant, Smørum, Denmark), Phonak (Sonova, Stäfa, Switzerland), Signia (WS Audiology, Iselin, NJ, USA), Starkey (Starkey, Eden Prairie, MN, USA), and Widex (WS Audiology, Lynge, Denmark)-were reviewed. Hearing aid technologies were categorized into four domains: advanced hearing optimization, tinnitus management, application features, and power management. The key features, operational principles, clinical evidence, and unique characteristics of each manufacturer were analyzed. Recent innovations incorporate artificial intelligence, deep neural networks, wireless connectivity, and real-time signal processing, enabling speech enhancement, noise reduction, and personalized experiences. Tinnitus solutions focus on sound therapy and individualized masking. Application-based developments include health tracking, remote fitting, and device maintenance, while power management enhances battery efficiency. Clinical findings demonstrate significant improvement in speech intelligibility, comfort, and user satisfaction. Advancements in hearing aids have markedly improved quality of life for individuals with hearing loss. To ensure validated clinical outcomes and reliability, independent research free from manufacturer bias remains essential in this fast-evolving field.
INTRODUCTION
보청기는 조용한 환경뿐만 아니라 다양한 소음 환경에서도 원활한 의사소통과 주변 소리 인지를 지원하는 것을 주된 목적으로 한다. 이를 통해 난청인은 가족과의 대화 및 사회적 활동에 적극적으로 참여할 수 있다(Avierinos et al., 2024). 최근에는 제조사들이 블루투스(Bluetooth)와 양측 신호 동기화 등 첨단 무선 연결 기술을 적용하여 스마트폰이나 텔레비전 등 외부 전자기기와 직접 연동할 수 있는 기능을 구현하였다. 이러한 기술 발전은 사용자 편의성 향상과 신호대 잡음비(signal-to-noise ratio, SNR) 개선을 통해 난청인의 삶의 질 증진에 크게 기여하고 있다(Kollmeier & Kiessling, 2018).
보청기는 인공지능(artificial intelligence, AI), 기계 학습(machine learning) 기반 심층 신경망(deep neural network, DNN), 무선 통신, 실시간 신호처리 등 첨단 기술을 적용하여 빠르게 발전하고 있다. 최신 보청기는 이러한 기술에 기반한 청취 최적화 기능을 탑재하고 있어 착용자의 주변 환경을 실시간으로 분석하고 말소리 증폭, 소음 조절, 방향성 마이크 설정을 자동으로 최적화한다(Bianchi et al., 2024; Fabry, 2024; Jensen et al., 2023b). 예를 들어 방향성 기술은 특정 방향에서 발생하는 신호를 효과적으로 증폭하고 주변 소음을 억제함으로써 소음이 많은 환경에서도 자연스럽고 원활한 대화를 가능하게 한다. 이러한 기능은 자동 또는 수동으로 설정할 수 있어 다양한 상황에 맞게 활용할 수 있다. 이외에도 보청기는 이명 및 건강 관리, 충전식 배터리, 언어 번역 등 다양한 기능들이 추가되면서 단순한 소리 증폭기를 넘어 스마트 건강 관리 기기로 진화하고 있다.
본 연구는 글로벌 주요 보청기 제조사들이 최근 도입한 기술 경향을 체계적으로 조사하고 분석하여 현재 보청기 산업의 기술 발전 현황을 정리하고 향후 기술 개발 방향 및 관련 연구 과제를 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 첨단 기술 기반 청취 최적화 기술, 이명 관리 기술, 애플리케이션 및 전력 관리 기술로 기술 특성을 분류하고 각 제조사 별 특징을 분석하였다. 본 연구는 청각학 관련 종사자와 보청기 사용자에게 최신 보청기 동향에 대한 기술적 정보를 제공한다.
METHODS
본 연구는 보청기 제조사(한국지사)인 벨톤(GN Hearing, Chicago, IL, USA), 오티콘(Demant, Smørum, Denmark), 포낙(Sonova, Stäfa, Switzerland), 시그니아(WS Audiology, Iselin, NJ, USA), 스타키(Starkey, Eden Prairie, MN, USA), 와이덱스(WS Audiology, Lynge, Denmark)에서 제공한 기술 문서를 바탕으로 최신 기술의 경향을 분석하였다. 제조사별 기술은 사용자 중심의 혜택에 기반하여 최신 기술 기반 청취 최적화 기술, 이명 관리 기술, 애플리케이션, 전력 관리 기술의 네 가지 범주로 구분하여 정리하였다. 본 연구는 제조사의 기술들을 단순히 비교하는 것이 아니라 각 기술의 특성과 발전 양상을 분석하고 서술하는 데 목적을 두었다. 보청기의 핵심 기술 및 임상 연구 결과는 각 제조사가 제공한 기술 문서 및 임상 연구 논문을 기반으로 분석하였다. 기술 평가는 자료 수집 시점의 현실적 한계와 지속적인 기술 출시 상황을 고려하여 2025년 2월까지 출시된 기술로 범위를 제한하였다. 또한 각 기술의 갱신 시점이 아닌 최초 출시 연도를 명시하여 분석에 반영하였다. 이는 제조사별 기술 발표 시기의 차이가 기술 발전 평가에 영향을 미치는 점을 방지하고 시기적 차이로 인한 기술 수준 비교의 왜곡과 연구 결과 해석의 혼선을 최소화하기 위함이다. 본 연구는 핵심 기술의 발표 시점과 분석 범위를 명확히 제시하여 평가의 일관성과 타당성을 확보하고자 하였다.
각 기술은 기술 명칭, 기술 목표, 작동 원리 및 장점으로 분류하되 기술의 특성에 따라 일부 항목을 수정하여 분석하였다(Table 1). 제조사별 임상 연구는 논문의 질적 평가 후 상(high), 중(moderate), 하(low)로 등급화하였다(Table 1). 평가 기준은 연구 설계 및 결과가 명확히 제시되어 있고 이해상충 관계가 없다고 명시된 연구 논문에서 발췌한 경우 ‘상’으로 분류하였고, 연구 설계와 결과가 명확하나 이해상충 관계에 대한 명시가 없는 경우에는 ‘중’으로, 해당 기술에 대한 임상 검증이 없거나 연구 설계 및 결과가 불명확하여 신뢰성이 낮은 경우에는 ‘하’로 분류하였다.
Classification criteria for items by technology
RESULTS
첨단 기술 기반 청취 최적화 기술
각 제조사별 첨단 기술 기반 청취 최적화 기술을 기술명, 목표, 원리, 장점, 임상 연구 및 최신 적용 모델별로 Table 2에 정리하였다.
Hearing optimization powered by advanced technology
벨톤(GN Hearing)의 첨단 기술 기반 청취 최적화 기술인 ‘True FocusTM’는 듀얼칩(dual chip) 구조로 딥러닝 기반의 DNN 칩과 360 칩으로 구성된다. DNN 칩은 다양한 언어와 억양으로 구성된 1,350만 개의 문장과 390만 개의 조정된 소리 매개 변수를 학습하며 하루 4.9조 번 이상의 연산을 수행하여 음성과 배경 소음을 구분하고 화자의 음성만 강조한다(Jespersen et al., 2024b). 360 칩은 양측 보청기에 탑재된 총 4개의 마이크로폰(microphone)을 동기화하여 250 Hz까지 방향성 빔포머(beamformer)를 확장 형성하고 이를 통해 실시간으로 환경을 분석하여 불필요한 배경 소음은 억제하며 시선 방향에서의 음성을 강조한다. Jespersen et al.(2024a)은 양측 중등도에서 중고도 감각신경성 난청을 가진 성인 18명을 대상으로 ‘Beltone Envision’ 보청기(GN Hearing)의 True focusTM 기능의 구성 요소 중 하나인 ‘Clear FocusTM’ 모드의 소음 속 어음인지 역치와 방향성 이득을 검증하는 임상 연구를 실시하였다. 실험은 방음실에서 진행되었으며 정면(0˚)에서 말소리 자극을, 측면(75˚)에서 다양한 소음을 제시하여 Clear FocusTM 모드와 무지향성 조건 간의 어음인지도 차이를 측정하고 이를 dB 단위로 환산하여 방향성 이득을 산출하였다. 실험 결과, Clear focusTM는 평균 7.6 dB SNR 향상을 나타냈다(p < 0.001). 본 연구는 True focusTM 시스템 내 Clear FocusTM의 방향성 기능을 검증함으로써 실제 청취 환경에서 True FocusTM 기능이 어음인지를 유의미하게 향상할 수 있음을 시사한다.
오티콘(Demant)의 첨단 기술 기반 청취 최적화 기술인 ‘MoreSound IntelligenceTM 3 .0’ (MSI 3 .0)은 fourdimentional (4D) 센서를 활용하여 사용자의 행동과 의도를 반영하고 DNN 2.0을 통해 말소리와 배경 소음을 분리한다. 이를 바탕으로 동일한 환경에서도 개인의 의도에 따라 SNR을 자동으로 조정한다. 4D 센서는 신체 움직임, 머리 움직임, 대화 활동 및 음향 환경의 네 가지 차원에서 얻은 정보를 바탕으로 청취 의도를 파악한다. 이후 DNN 2.0으로 음향 장면을 256개 주파수 채널에서 분석하여 의미 있는 소리를 강조하고 의미 없는 소리를 억제함으로써 음성 신호와 배경 소음을 구분한다(Brændgaard et al., 2024). Bianchi et al.(2024)는 MSI 3.0 내 4D 센서의 성능을 검증하기 위해 평균 연령 70세의 경도에서 중등도의 대칭성 감각신경성 난청 보청기 사용자 30명을 대상으로 임상 연구를 실시하였다. MSI 3.0의 다른 모든 설정은 각 조건에서 기본값으로 유지하였으며 4D 센서 활성화 상태와 비활성화 상태에서 말소리 이해 과제의 평균 수행 점수를 비교하였다. 본 실험은 수평면상(± 105°)에 위치한 15개의 아바타로 구성된 가상 시청각 환경에서 수행하였으며 무작위 아바타 4개에서 60 dB sound pressure level (SPL)의 강도로 서로 다른 이야기가 재생되는 동시에 후방에서 동일한 강도의 정적 소음을 제시하였다. 대상자는 특정 주제를 이야기하는 아바타를 탐색한 후 해당 위치에서 재생된 30초 뉴스에 집중하며 내용 이해 확인을 위한 질문에 ‘예’ 또는 ‘아니오’로 대답하였다. 실험 결과, 4D 센서 활성화 상태에서 비활성화 상태 대비 말소리 이해 과제의 평균 수행 점수가 15% 향상되었다(p < 0.05). 본 연구는 MSI 3.0에 내장된 4D 센서의 기능이 실제 청취 환경에서 말소리 이해도를 유의미하게 향상시킬 수 있음을 시사한다.
포낙(Sonova)의 첨단 기술 기반 청취 최적화 기술인 ‘Spheric Speech ClarityTM’ (SSC)는 AI 기반 소음 제거 기술로 실시간으로 원치 않는 소음을 제거하고 말소리 신호를 명확하게 전달한다. 이 기술은 포낙(Sonova)의 전용 AI 프로세서인 ‘deep sound optimized neural integrated chip (DEEPSONIC)’칩에서 구동되며 총 2,200만 개의 음성 샘플을 학습한 DNN 기반으로 개발되었다. 이를 통해 450만 개의 매개 변수를 도출하였으며 DEEPSONIC 칩은 초당 약 77억 회 연산이 가능한 AI 전용 반도체로 SSC의 고속 실시간 처리를 지원한다. SSC는 청취 환경을 분석하는 ‘AutoSense OS 6.0’ (Sonova)이 복잡한 고소음 환경을 감지할 경우 자동으로 ‘Spheric Speech in Loud Noise’ 프로그램으로 전환하도록 설계되었다. 활성화된 SSC는 입력 신호를 64개의 주파수 대역으로 분할한 뒤 대역 차폐(band masking) 기법을 적용하여 말소리와 소음을 실시간으로 분리한다. 이러한 고속 신호처리 과정을 통해 SSC는 모든 방향에서 말소리 이해도를 향상시키며 사용자는 별도의 조작 없이 자동화된 음향 조정 기능으로 실시간 청취 환경을 개선할 수 있다(Hasemann & Krylova, 2024). Wright et al.(2024)은 SSC 활성화 후 소음 환경에서의 말소리 인식 개선 및 청취 노력 감소 효과를 검증하기 위해 평균 연령 75.1세의 중등도에서 중고도의 양측성 난청 성인 27명을 대상으로 임상 연구를 실시하였다. 연구팀은 좌표 반응 측정(coordinate response measure) 과제를 이용한 말소리 인식 정확도 평가와 적응 범주형 청취 노력 척도(adaptive categorical listening effort scaling, ACALES)를 적용하여 주관적 청취 노력을 13단계 척도로 측정함으로써 SSC 활성화 전후 차이를 확인하였다. 첫 번째 실험에서는 참가자를 정면(0°) 터치스크린 앞 1.5 m 지점에 착석시킨 후 다섯 개의 스피커(0°, 60°, 120°, 240°, 300°) 중 무작위로 선택된 하나에서 69 dB SPL의 음성 문장 자극을, 나머지 네 개에서는 72 dB SPL의 광대역 소음을 제시하였다. 참가자는 청취한 문장에서 제시된 색상과 숫자를 터치스크린에 입력한 결과, SSC 활성화 후 정답률이 평균 13.05% 증가하였다(p < 0.05). 두 번째 실험에서는 동일한 환경에서 정면 스피커에 70 dB SPL의 문장 자극을 나머지 네 개 스피커에 72 dB SPL의 소음을 제시하였다. 참가자는 ACALES를 통해 주관적 청취 노력을 평가하였으며 SSC 기능 활성화 후, 평균 2.9 dB 더 높은 소음 환경에서도 동일한 청취 노력을 유지할 수 있었다(p < 0.05). 본 연구는 SSC 기능이 소음 속 말소리 이해도를 유의미하게 향상시키고 청취 노력을 유의미하게 감소시킬 수 있음을 시사한다.
시그니아(WS Audiology)의 첨단 기술 기반 청취 최적화 기술인 ‘RealTime Conversation EnhancementTM’ (RTCE)는 변화하는 대화 상황에서도 사용자가 원활하게 대화를 인식하고 참여할 수 있도록 설계된 기술로 총 세 단계의 접근 방식을 기반으로 한다. 첫 번째 분석(analyze) 단계에서는 초당 19만 2천 번의 데이터를 처리하여 화자의 움직임을 실시간으로 분석하고, 증강(augment) 단계에서는 4개의 포커스 스트림을 활용하여 전방뿐만 아니라 다른 방향에서 발생하는 음성 신호를 개별적으로 처리한다. 마지막 적용(adapt) 단계에서는 주변 위치와 소리의 공간적 범위를 초당 1,000회씩 조정함으로써 대화 레이아웃(layout)의 변화에 실시간으로 적응한다(Jensen et al., 2023b). Jensen et al.(2023b)은 RTCE 프로그램의 효과를 검증하기 위해 양측 감각신경성 난청이 있는 보청기 착용자 20명을 대상으로 소음 수준에 따른 SNR을 측정하여 RTCE 프로그램의 활성화 전후를 비교하는 임상 연구를 실시하였다. 첫 번째 실험에서는 정면(0°) 스피커로부터 문장 자극을 후방(180°) 스피커로부터 소음을 제시하였으며, 두 번째 실험에서는 2.5 m 거리의 다섯 개 스피커(90°, 135°, 180°, 225°, 270°)를 통해 다화자 잡음(babble noise)을, 1.5 m 거리의 두 개 스피커(20°, 340°)를 통해 문장 자극을 제시함으로써 다화자 청취 상황을 모의 실험으로 구현하였다. 두 실험 모두 대상자가 제시된 문장의 80%를 정확하게 반복할 수 있는 SNR80값을 측정하였다. 그 결과 첫 번째 실험에서는 RTCE 기능이 활성화된 조건에서 비활성화 조건 대비 평균 1.6 dB SNR 향상을 나타냈고(p < 0.05), 두 번째 실험에서도 RTCE 기능 활성화 시 평균 1.1 dB SNR 향상을 확인하였다(p < 0.05). 본 연구는 RTCE 기능이 실제 다화자 청취 환경에서 말소리 이해도를 유의미하게 향상할 수 있음을 시사한다.
스타키(Starkey)의 첨단 기술 기반 청취 최적화 기술인 ‘Edge Mode+TM’는 딥러닝 기반의 음향 환경 분류 시스템을 활용하여 실시간으로 청취 환경을 분석하는 온디맨드(on-demand) 신호 처리 기능이다. 사용자가 이를 활성화하면 보청기는 감지된 청취 환경과 사용자의 의도에 따라 마이크 방향성, 소음 억제 강도, 압축 설정 등 여러 신호처리 매개 변수를 동적으로 조정한다. 예를 들어 동일한 카페 소음 환경에서도 대화 상대의 어음을 더욱 선명하게 듣고자 할 경우에는 ‘어음 강화’ 모드를, 전반적인 소음을 줄이고 휴식을 원할 경우에는 ‘소음 축소’ 모드를 선택함으로써 청취자의 의도에 따른 주도적 제어가 가능하다(Fabry, 2024). Taylor & Marquardt(2025)는 음향 연구용 더미 마네킹(knowles electronics manikin for acoustic research)을 활용하여 7개 방향(45°, 90°, 135°, 180°, 225°, 270°, 315°)에서 다화자 잡음을 제시하고 정면(0°)에서 국제음성시험신호(International speech test signal) 문장 자극을 0 dB, -3 dB, -6 dB SNR 조건으로 제시하여 SNR 개선 정도를 측정하는 실험을 실시하였다. 실험 결과, 소음 축소 모드에서 기본 설정(베스트 사운드) 대비 유의미한 SNR 향상을 나타냈다(p < 0.01). 또한 Jaekel et al.(2023)는 보청기 사용 경험이 있는 12명을 대상으로 사람들의 대화, 라디오 음악, 식기 소음이 포함된 실제 레스토랑 환경에서 문장 자극을 듣고 따라 말하는 실험을 실시하였다. 목표 어음은 정면에서 소음을 7개 방향에서 63 dBA로 제시하였으며 참가자마다 70%의 정답률이 나오도록 어음 레벨을 조정하였다. 실험 결과, 기본 설정 대비 어음 강화 모드 사용 시 어음 이해도가 62.6%에서 73.3%로 10.7% 향상되었다(p = 0.027). 이러한 결과는 Edge Mode+TM의 어음 강화 모드와 소음 축소 모드가 실제 청취 환경에서 말소리 이해도를 유의하게 향상할 수 있음을 시사한다.
와이덱스(WS Audiology)의 첨단 기술 기반 청취 최적화 기술인 'PureSoundTM’는 보청기 착용 시 신호처리 지연으로 인한 청각 왜곡을 줄이기 위한 기술이다. 본 기술은 증폭음과 자연음 간의 시간차로 인한 콤필터링 효과(comb-filtering effects)에 따른 음질 저하를, ‘제로딜레이TM’ (ZeroDelay) 경로를 통해 소리 처리 지연을 0.5 ms 미만으로 줄임으로써 최소화한다(Balling et al., 2020; Schepker et al., 2019). Balling et al.(2020)은 경도에서 중도 난청인 13명과 정상 청력인 8명을 포함한 총 21명을 대상으로 PureSoundTM의 초저지연 처리와 음질 사이의 연관성을 평가하였다. 연구팀은 약 2.5 ms의 표준 지연을 가진 프로그램과 PureSoundTM 프로그램을 사용하여 음질 선호도를 비교하였다. 참가자들은 덴마크 와이덱스 본사 주변의 실내외 환경에서 조용한 환경, 소음 환경, 특정 소리(탁구공, 자갈, 볼펜 클릭음), 교통소음 그리고 연구자 및 자기 음성 등 다양한 청취 조건에서 두 프로그램을 비교하였다. 실험 결과 난청인의 85%와 정상 청력인의 100%가 PureSoundTM의 음질에 만족한다고 응답하였다(binomial test; p < 0.001). 본 연구는 PureSoundTM 적용 시 음질 선호도를 평가하여 실제 청취 환경에서 유의미한 음질 선호도를 확인하였으며 신호처리 지연으로 인한 음질 저하를 보완할 수 있음을 시사한다.
최근 주요 보청기 제조사들은 AI 칩셋 및 알고리즘을 적용하여 복잡한 청취 환경을 실시간으로 분석하고 사용자의 의도에 적합한 소리 처리를 자동으로 구현하고 있다. 이러한 AI 기반 기술은 배경 소음이 많은 상황에서 어음 명료도를 향상시키고 청취 피로도를 감소시킴으로써 사용자 만족도를 높인다. AI의 핵심 기술은 지도학습(supervised learning)과 비지도학습(unsupervised learning)을 통해 소리를 식별하고 환경을 군집화하며 반복적인 입력과 결과 간의 학습을 통해 사용자에게 최적화된 설정을 제공하는 것을 목표로 한다. 이러한 학습 방식은 DNN을 기반으로 하여 고차원 신호의 복잡한 패턴과 비선형 관계를 효과적으로 구축한다(LeCun et al., 2015). 그러나 이러한 기술의 임상적 유효성과 일반화 가능성을 확보하기 위해서는 다양한 연령층과 청각 손실 유형을 포함하는 표본을 바탕으로 충분한 규모와 객관성을 갖춘 실증적 연구가 필요하다. 연령과 청력 손실 양상에 따라 알고리즘 효과가 상이할 수 있으므로 표본의 다양성을 확보하는 것이 연구 결과의 신뢰성과 임상 적용 가능성을 높이기 때문이다. 이러한 설계를 통해 청취 최적화 기술의 효과성과 임상적 타당성을 입증하고 기술에 대한 높은 신뢰성을 확보할 수 있을 것이다.
이명 관리 기술
이명은 청각 관련 장애 중 흔히 관찰되는 증상으로 노화와 함께 그 발생 빈도가 증가하는 경향이 있다. 이명은 개인의 삶의 질에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며 보청기의 증폭 기능은 전체적인 소리 자극을 통해 이명 완화에 도움을 줄 수 있다. 또한 최근에는 보청기에 소리 자극기를 결합하거나 제조사별로 특화된 이명 관리 기술을 적용하는 등 다양한 접근 방식이 도입되고 있다(Brennan-Jones et al., 2020). 이에 따라 각 보청기 제조사들은 단순한 증폭을 넘어 이명 관리에 특화된 기술을 개발하여 사용자 맞춤형 솔루션을 제공한다. 제조사 별 이명 관리 기술을 기술명, 목표, 원리, 장점, 출시연도, 주요 적용 모델 및 참고문헌 순으로 Table 3에 정리하였다.
Tinnitus management technologies
벨톤(GN Hearing), 오티콘(Demant), 스타키(Starkey)는 다양한 소음 및 자연음 음원을 활용한 외부 음원 청취를 통해 이명 완화를 유도하는 소리 치료(sound therapy) 기술을 도입하고 있다. 일반적으로 이러한 방식의 소리 치료는 이명에 대한 인지 및 크기 완화, 정서적 스트레스 경감 등 다각적인 효과를 제공한다(Jin et al., 2021).
벨톤(GN Hearing)의 ‘Tinnitus Breaker ProTM’는 청취 피로를 줄이고 이명에 대한 주의 집중을 감소시키는 것을 주요 목표로 한다. 본 기술은 백색 소음, 핑크 소음(pink noise), 레드 소음(red noise), 블루 소음(blue noise), 퍼플 소음(purple noise), 어음 소음(speech noise) 등 다양한 소음과 파도 소리, 흐르는 물 소리, 저녁 바다 소리 등 자연음을 포함한 다양한 음향 자극을 제공한다. 사용자는 소리 종류, 크기, 변조 등을 세부적으로 조절할 수 있다. ‘환경 적응형 자동 볼륨 조절(Environmental Steering)’ 기능은 주변 소음 환경에 따라 소리의 크기를 자동으로 조정하여 여러 환경에서 이명에 대한 주의 집중을 감소시킨다.
오티콘(Demant)의 ‘Tinnitus SoundSupportTM’는 외부 소음을 제공하여 이명 인지를 감소시키는 것을 목표로 한다. 본 기술은 이명 차폐를 위해 백색 소음, 핑크 소음, 레드 소음, 청력도 기반의 정형 소음과 바다 소리 등 다양한 광대역 소음 및 자연음 기능을 제공한다. 사용자는 볼륨을 비롯한 여러 매개 변수를 직접 조절하여 자신의 이명 특성이나 선호에 맞는 맞춤형 음향 환경을 구현함으로써 이명 인지를 감소시킬 수 있다.
스타키(Starkey)의 ‘Multiflex Tinnitus ProTM’는 개인의 청력 역치, 최소차폐수준(minimum masking level, MML) 및 최소감지수준(minimum detection level, MDL)를 기반으로 생성된 소음을 통해 이명을 차폐하는 것을 목표로 한다. 본 기술은 백색 소음, 핑크 소음, 레드 소음, 청력도 기반의 정형 소음 및 개인 맞춤형 소음 등 다양한 소음 종류를 제공한다. ‘custom masker’는 3가지 주파수 밴드별(저주파수, 중주파수, 고주파수)로 MML과 MDL을 측정하여 그 차이가 작은 주파수 대역으로 이명 차폐음을 자동으로 생성한다. 이를 통해 불필요한 에너지를 줄이면서도 이명 차폐 효율을 높인다. 청력도 기반의 정형 소음은 각 주파수 대역의 청력 손실 정도를 반영하여 모든 대역에서 자극의 감각 수준(sensation level)이 균일하도록 적용된다. 스타키(Starkey)의 맞춤화 전략은 이명 차폐에 효과적인 대역에만 소리 자극을 집중함으로써 과도한 소리 노출과 청각 피로를 줄이면서 이명을 차폐할 수 있다.
포낙(Sonova)의 ‘Tinnitus Balance FittingTM’은 혼합점(mixing point) 기반의 소리 음원을 제공하여 습관화(habituation)를 촉진한다. 혼합점은 대상자가 외부에서 제공되는 소리와 자신의 이명 소리가 구분되지 않고 서로 섞여서 하나의 소리처럼 인식되는 크기 지점을 의미한다. 본 기술은 사용자의 청력도, 증폭 이득, 최대 출력 데이터를 바탕으로 각 개인의 혼합점을 반영하여 광대역 소음을 자동 생성한다. 혼합점 기반의 소리 치료는 일반적으로 일상생활 속에서 이명에 대한 민감도를 낮추는 습관화를 촉진한다(Jastreboff et al., 1996). 본 프로그램은 백색 소음(white noise), 핑크 소음(pink noise), 정형 소음(shaped noise) 등 다양한 소음 기능을 제공하며 자동 또는 수동 프로그램 중 사용자의 희망에 따라 선택하여 음원을 청취할 수 있으며 ‘데이터 로깅’을 통해 프로그램 사용 이력을 확인할 수 있다. 또한 최대 출력을 85 dBA로 제한하여 사용자가 큰 소음에 노출되지 않도록 안전성을 고려하였다.
시그니아(WS Audiology)의 ‘Notch TherapyTM’는 노치소음(notched noise)을 사용하는 노치형 소리 치료(notched sound therapy)이다. 노치형 소리 치료는 노치필터(notch filter)를 사용해 이명 주파수 대역의 소리 에너지를 제거한 노치소음을 사용하여 이명 주파수 이외의 주파수 영역을 활성화하고 측면 억제(lateral inhibition)를 통해 청각 피질의 재구성을 촉진하며 이명에 집중된 신경 반응을 감소시키는 것을 목표로 한다(Jin et al., 2021). 시그니아(WS Audiology)는 적합 프로그램을 통해 환자별 이명 주파수에 0.5 옥타브 단위(octave scale)의 노치필터를 적용한다. 이는 기존의 노치형 소리 치료가 별도의 노치 소음을 청취해야 하는 방식과 달리, 환경음을 변조하여 사용자가 일상생활에서 자연스럽게 이명 완화 기능을 활용할 수 있도록 설계한 것이 특징이다.
와이덱스(WS Audiology)의 ‘Sound Relax ToneTM’은 음원 청취 방식의 소리 치료를 기반으로 하되 기존 소리 치료의 이명 완화뿐만 아니라 건강한 생활과 집중력 향상까지 지원하는 것을 목표로 하는 사운드스케이프(soundscape)를 보청기 사용자에게 제공한다. 본 기술은 프랙털 소리(fractal sound), 자연음 및 자연음과 병합한 프랙털 소리 등 다양한 사운드스케이프 스타일을 제공한다. 프랙털 사운드는 프랙털 수학 원리를 기반으로 생성된 음향 자극으로 반복적이지만 완전히 동일하지 않은 자연스러운 소리를 생성함으로써 뇌가 소리에 익숙해지는 습관화를 방지하여 이명을 관리할 수 있도록 한다. 또한 프랙털 소리 기반의 사운드스케이프는 고유의 기본 음조(pitch), 빠르기(tempo), 음색(timbre)을 가지고 있어 사용자가 선택한 스타일에 따라 편안함과 청각 자극을 동시에 제공한다. 이를 통해 와이덱스(WS Audiology)는 습관화 촉진, 심리적 안정, 집중력 향상 등 다양한 효과를 바탕으로 이명 관리에 실질적인 도움을 제공할 수 있다.
Tyler et al.(2017)은 보청기 증폭만 시행한 후 ZenTM therapy를 단계적으로 추가하는 임상 연구를 수행하였다. 연구 결과 보청기 증폭만으로도 유의미한 개선 효과를 확인하였으나 ZenTM therapy 추가하였을 때 임상적 개선 효과가 더욱 증대되었음을 보고하였다. 반면 Brennan-Jones et al.(2020)은 보청기 증폭만 사용한 대조군과 보청기와 소리 치료를 병행한 실험군을 비교한 메타분석 연구를 통해 각 제조사의 이명 관리 기술에 대한 임상적 근거가 전반적으로 부족하다는 점을 지적하였다.
이처럼 상반된 연구 결과가 존재하므로 보청기 증폭 효과와 이명 관리 기술(예: 소리 치료)의 효과를 명확히 구분할 수 있는 임상 연구 설계가 필요하다. 그러나 실제로 이러한 분리 설계를 적용한 연구는 매우 드물다. 이를 해결하기 위한 임상 연구 모델로는 보청기 증폭만 적용하는 대조군과 보청기 증폭에 이명 관리 기술을 병행하는 실험군을 무작위로 배정하여 중재 전후 임상 척도 변화를 통계적으로 비교 분석하는 방법을 적용할 수 있다. 향후 연구에서는 제조사별 이명 관리 기술에 대한 체계적인 임상 연구를 축적해야 하며 이를 바탕으로 실제 임상 현장에서 근거 중심의 이명 관리 전략을 수립할 수 있을 것이다.
애플리케이션
보청기 애플리케이션은 청취 환경 보조를 넘어 건강 관리, 유지 관리, 사회적 접근성 확대 등 다양한 영역의 기능을 제공하며 활용 범위를 지속적으로 확장하고 있다. 각 기능이 보청기 활용 범위를 어떻게 넓히는지 항목별로 정리하였고, 제조사별 각 기능의 실제 구현 여부는 Table 4에 제시하였다.
Application powered by advanced technology
보청기는 센서 기반의 건강 정보 수집과 목표 피드백 기능을 포함함으로써 착용형 스마트 건강 관리 기기로의 기능 확장을 시도하고 있다. 주요 제조사들은 애플리케이션과의 연계를 통해 건강 및 안전 기능을 고도화하고 다양한 센서 기반 기술을 통해 사용자 맞춤형 건강 데이터를 제공하고 있다. 최근 보청기 애플리케이션은 보청기에 내장된 센서를 활용해 사용자의 걸음 수, 이동 거리, 활동 강도, 사회적 활동 시간 등을 실시간으로 추적하고 이를 기반으로 건강 지표 시각화 및 피드백 기능을 제공한다(Starkey, 2022). 또한 일부 기기에서는 심박수 및 칼로리 소모량 측정 기능도 포함되며 낙상 감지 시 보호자에게 긴급 알림을 전송하는 안전 기능도 탑재되어 있다.
애플리케이션 기반의 원격 조정 시스템은 사용자가 자택에서 조정을 요청하면 청각 전문가가 원격으로 설정을 적용하는 방식으로 작동한다(Oticon, 2024). 보청기 센터나 병원에 방문하지 않고도 실시간 피드백 조정과 사후 상담이 가능하며 의료 접근성이 낮은 환경에서도 활용할 수 있다. 한편 애플리케이션은 펌웨어 업데이트와 실시간 기기 상태 추적 등 유지 관리 기능도 지속적으로 고도화되고 있다. 일부 기기는 사용자가 애플리케이션을 통해 펌웨어를 직접 업데이트할 수 있으며 배터리 상태 확인이나 필터 교체 알림도 제공한다(GN Hearing, 2017). 또한 대부분의 애플리케이션은 보청기 분실 시 마지막 블루투스 연결 위치를 지도상에 표시하거나 알림음을 통해 사용자가 기기 위치를 확인할 수 있도록 지원한다.
‘오라캐스트(Auracast)’와 같은 Bluetooth low energy (LE) 오디오 기반 기술은 보청기에 적용되어 사용자의 공공장소 접근성을 높인다. 오라캐스트는 하나의 음향 신호를 여러 수신 장치에 동시에 전송하는 기술로 공항이나 공연장 등에서 제공되는 방송을 보청기를 통해 직접 청취할 수 있다. 또한 스마트폰이나 TV에서 출력되는 음향을 여러 보청기나 이어폰에 동시에 전송함으로써 가족이나 친구들과 같은 음원을 실시간으로 공유할 수 있다. 일부 보청기 제조사는 오라캐스트 기능이 탑재된 보청기를 출시하였으며 다른 주요 제조사들 역시 해당 기술의 도입 계획을 공식 문서를 통해 발표하고 있다.
보청기 애플리케이션은 다양한 청취 환경에 유연하게 대응하기 위해 사용자 맞춤 기능을 지속적으로 통합하고 있다. 대표적인 예로, 마스크 착용 시 고주파 음성 정보 손실을 보완하는 ‘마스크 모드’는 해당 주파수 대역의 이득을 증가시켜 말소리의 명료도를 높인다. 또한 사용자는 자주 방문하는 장소(예: 집, 직장 등)에 맞춘 청취 설정을 미리 저장해둘 수 있으며 해당 위치에 도달하면 설정이 자동으로 적용되어 별도의 조작 없이도 환경에 맞는 청취 설정을 유지할 수 있다. 또한 사용자는 ‘소음 환경’ 및 ‘음성 강조’ 설정을 통해 시끄러운 실내나 교통 소음이 많은 상황에서도 음성 신호가 강조되도록 자동 음질 조정 기능을 사용할 수 있다(Jensen & Townend, 2019; Jensen et al., 2023a).
일부 애플리케이션은 보청기 유지 관리의 편의성도 강화한다. 예를 들어 마이크와 스피커 등 주요 부위의 작동 상태를 점검하는 ‘자가 진단(self check)’ 기능은 간단한 테스트만으로 기기의 이상 여부를 파악할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 사용자는 청각 센터나 병원을 방문하지 않고도 이상 여부를 확인할 수 있다.
보청기 애플리케이션은 단순한 음질 보조를 넘어 사용자 건강 관리와 기기 유지 관리, 사회적 정보 접근성까지 포괄하는 방향으로 기능 범위를 확장하고 있다. 주요 제조사들은 보청기에 내장된 센서를 활용해 걸음 수, 활동 시간, 사회적 상호작용 등을 추적하고 이를 기반으로 건강 피드백 및 낙상 감지 기능 등을 제공한다. 이러한 기능은 고령 사용자층의 신체적·인지적 기능 유지에 간접적인 기여를 할 수 있으며 사용자가 보청기를 능동적 건강 관리 도구로 인식하게 만드는 전환점으로 작용할 가능성이 있다. 또한 원격 조정, 자가 진단, 펌웨어 업데이트 등 유지 관리 기능은 전문가 개입 없이도 사용자가 자율적으로 기기를 운용할 수 있도록 지원한다. 최근에는 Bluetooth LE 오디오 기반의 오라캐스트 기술도 주목받고 있다. 공연장이나 공항 등 소음이 많은 환경에서 방송 음성을 직접 수신할 수 있도록 설계된 이 기술은 난청인의 사회적 참여와 정보 접근 격차 해소에 기여할 수 있음을 시사한다. 이러한 기술 통합은 보청기를 단순한 청취 보조 기기가 아닌 디지털 기반의 청각 건강 관리 도구로 활용 범위를 넓히는 데 기여하며 향후 사용자 경험 전반에 영향을 미칠 것으로 예상된다.
전력 관리 기술
최신 보청기의 전력 관리 기술은 조용한 환경이나 기본적인 신호처리가 필요한 상황에서는 저전력 모드를 유지하고 복잡한 신호처리가 요구되는 소음 환경에서는 고성능 연산 기능을 활성화하여 전력 효율성을 최적화한다. 보청기 제조사별로 도입된 전력 관리 기술을 기술명, 목표, 원리, 주요 기능, 주요 적용 모델, 출시 연도 순으로 Table 5에 정리하였다.
Power management technologies by hearing aids manufacturers
오티콘(Demant)은 음향 센서에서 수집된 데이터를 분석하여 환경 소음 수준이 ‘Oticon Genie 2’에서 개인별로 설정한 소음 임계값 범위(약 45~60 dB SPL)에 도달하면 소음 억제 기능을 자동으로 활성화하여 필요한 상황에서만 고성능 신호처리를 수행한다(Brændgaard et al., 2024). 벨톤(GN Hearing)은 360칩이 실시간으로 주변 음향 환경을 분석 및 분류하여 청취 환경에 적절한 기능을 자동으로 활성화한다. 복잡한 소음 환경에서는 사용자가 직접 선택하거나 프로그램에 의해 True FocusTM 기능이 작동하여 고성능 DNN 칩이 딥러닝 기반의 소음 감소 기능을 수행한다. 듀얼칩은 병렬로 동작하며 각각의 역할을 효율적으로 분담함으로써 배터리 효율과 처리 성능을 균형 있게 유지한다(Schumacher & Groth, 2025). 예를 들어 스타키(Starkey)는 ‘신경 처리 장치(neural processing unit)’와 ‘디지털 신호처리(digital signal processor)’를 단일칩인 G2 Neuro Processor에 통합하여 신경 처리 장치가 DNN 연산을 전담하고 음향 관리 시스템과 병렬로 동작함으로써 고성능 신호처리를 수행한다(Starkey, 2025). 이처럼 각 제조사는 단일 또는 듀얼칩 설계, 고성능 알고리즘, 효율적인 신호처리 체계 등 다양한 기술을 적용하여 복잡한 청취 환경에서도 장시간 사용이 가능한 전력 효율화라는 공통된 목표를 추구한다.
최신 보청기는 AI와 DNN 기술을 기반으로 실시간 신호처리, 소음 억제, 어음 인식 등 핵심 기능이 급격히 발전하고 있다. 이러한 첨단 기술의 도입은 사용자에게 혁신적인 청취 경험을 제공하지만 AI 모델의 학습 및 추론 과정에서 연산량 증가, 딥러닝 모델 고도화, 데이터셋 확장에 따라 전력 소모 역시 증가한다는 한계가 있다(Li et al., 2024). 특히 보청기는 장시간 착용하는 착용형 기기로 안정적인 전력 공급과 효율적인 에너지 관리가 필수적이다. 현재 주요 보청기 제조사는 이러한 요구에 대응하기 위해 동적 전력 관리, 단일 또는 듀얼칩 설계, 고성능 알고리즘 등을 도입하여 고성능 기능과 전력 효율의 균형을 유지하고 있다. 그러나 고성능 기술의 고도화는 필연적으로 전력 소모 증가를 수반하며 이는 착용형 기기로써 장시간 착용이라는 보청기의 핵심 요구사항과 상충한다. 최신 보청기의 단일 충전 최대 사용 시간은 약 30~51시간으로 보고되지만 향후 고도화된 기능 도입 시 기존 배터리 지속 시간을 유지하려면 전력 관리 기술의 지속적 발전이 필요하다.
DISCUSSIONS
본 연구는 글로벌 보청기 제조사의 최신 기술 동향을 첨단 기술 기반 청취 최적화, 이명 관리, 애플리케이션, 전력 관리의 4가지 범주로 분류하여 분석하였다.
첨단 청취 최적화 기술에서는 인공지능 및 DNN 기반의 실시 간 신호처리가 핵심으로, 각 제조사는 고유한 칩셋과 알고리즘을 통해 복잡한 청취 환경에서 말소리 명료도 향상과 청취 노력 감소를 지원할 수 있는 기능을 개발하고 있다. 최신 보청기는 다중 칩 구조, 자동 방향성 마이크 설정, 대용량 음성 샘플 학습, 초저지연 신호처리 등 다양한 혁신을 통해 실시간으로 음성 신호를 분석 및 강조하고, 사용자의 의도나 환경에 맞게 신호처리 매개 변수를 동적으로 조절할 수 있도록 설계되어 있다. 이명 관리 영역에서는 소리 치료와 개인 맞춤형 차폐 전략이 발전하고 있으나, 기존 보청기 증폭 효과와 별도로 독립적으로 검증된 임상 연구가 충분하지 않아 기술의 독립적 효과 확인에는 한계가 있었다. 최근에는 소음 및 자연음을 활용한 다양한 소리 치료, 혼합점 기반 조절, 측면 억제 원리 적용, 프랙털 사운드 등을 이용한 개별화된 이명 관리 기술이 적용되고 있다. 애플리케이션 기능은 청취 보조를 넘어 실시간 건강 관리, 원격 조절, 공공장소 정보 접근성 확대 등으로 확장되고 있으며, Bluetooth LE 오디오 및 최신 무선 연결 기술의 적용을 통해 공공 환경에서의 정보 접근성을 크게 개선하였다. 전력 관리 기술은 인공지능과 고성능 신경망 기반 처리로 인한 전력 소모 증가에 대응하기 위해, 동적 전력 관리 설계와 다중 칩 구조를 통해 전력 효율과 성능의 균형을 도모하고 있다.
향후 보청기 개발에서는 인공지능(AI)과 기계 학습 기술의 고도화, 건강 관리 기능의 통합, 그리고 지속 가능한 전력 관리 시스템 구현이 주요한 발전 방향으로 주목된다(Khan et al., 2025). AI 기반 신호처리 기술은 사용자의 청취 의도를 예측하고 환경 변화에 선제적으로 대응하는 자동화 단계로 발전할 전망이다. 또한, 보청기는 심박수, 활동량 및 수면 패턴 등 다양한 생체 신호를 실시간으로 추적하는 착용형 건강 관리 기기로 기능이 확대될 것으로 예상된다. 아울러, 저전력 반도체 및 배터리 효율의 지속적인 개선을 통해 고성능 AI 처리와 장시간 사용을 동시에 지원하는 기술 개발이 중점적으로 이루어질 것이다.
현재 제조사의 핵심 기술 평가 연구들은 이해 상충 관계에 대한 명시가 부족하다. 이는 높은 신뢰도를 가진 기술 평가 연구 논문이 부족함을 보여주며 본 연구가 핵심 기술 연구 신뢰도를 ‘중간(moderate)’ 수준으로 평가한 주된 이유이기도 하다. 향후 독립적인 연구 기관이 검증 연구를 활발히 수행한다면 각 제조사 기술에 대한 임상적 타당성과 신뢰성을 더욱 명확히 확보할 수 있으며 보청기 기술이 난청인의 삶의 질을 실질적으로 향상시키는 의료기기로서의 가치를 더욱 공고히 할 수 있을 것이다.
이러한 기술 발전에도 불구하고, 임상 현장에서는 보청기 사용자들이 여전히 기본적인 청각적 문제에 대해 불만족을 호소하고 있다(Avierinos et al., 2024). 실제로 난청인들이 가장 빈번하게 경험하는 어려움은 첨단 AI나 건강 관리 기능의 부재가 아니라, 조용한 환경에서의 음질 저하, 소음 환경에서의 제한적인 어음 이해도 향상, 그리고 신호처리 지연으로 인한 음질 왜곡과 같은 근본적인 문제들이다. 특히 디지털 보청기의 신호처리 지연은 콤필터링 효과를 유발해 자연스러운 음질을 저해하며, 이를 최소화하는 초저지연 처리 방식이 해결책이 될 수 있음을 최근 연구들이 시사한 바 있다(Balling et al., 2020; Schepker et al., 2019). 또한, 주파수별 음향 보상의 부적절함은 어음 명료도를 크게 저하시킬 수 있다(Kuk & Slugocki, 2021). 따라서 향후 보청기 기술 개발에서는 화려한 부가 기능의 도입보다 이러한 기본적이면서도 실질적인 청각 문제의 해결에 우선순위를 두는 것이 중요하다. 신호처리 지연 최소화, 개인 맞춤형 주파수 증폭, 현실적인 소음 환경 대응 기술의 발전이 난청인의 삶의 질 향상에 더욱 직접적이고 의미 있는 기여를 할 것으로 기대된다.
Notes
Ethical Statement
N/A
Acknowledgements
N/A
Declaration of Conflicting Interests
There are no conflict interests.
Funding
This work was supported by the National Research Foundation of Korea grant funded by the Korea govern-ment (MSIT; No. 2023R1A2C1002929 & RS-2025-00554694).
Author Contributions
Conceptualization: In-Ki Jin. Data curation: all authors. Funding acquisition: In-Ki Jin. Investigation: Jimin Jeong, Dongwoo Lee, Hongseok Yang, Hyungjun Sim, Hyeonsu Oh, Jaegwon Song, Jungsuk Yang, Sangmin Park, Seunghyeon Baek, Sunmi Ma. Project administration: Jimin Jeong, In-Ki Jin. Validation and Writing—original draft: Jimin Jeong, Dongwoo Lee, Hongseok Yang, Hyungjun Sim, Hyeonsu Oh, Jaegwon Song, Jungsuk Yang, Sangmin Park, Seunghyeon Baek, Sunmi Ma. Writing—review & editing: In-Ki Jin. Approval of final manuscript: all authors.