자율주행차와 스마트시티를 구현하는 영상인식 인공지능(AI) 수준이 사람의 능력에 근접하고 있다. 다만 아직 날씨가 흐리거나 시야가 충분히 확보되지 않을 경우 정확도가 떨어지는 한계가 있다. 이에 국내 연구진이 안개가 짙게 낀 날씨 속에서도 주변 사물을 명확히 구분해 내는 AI 학습법을 개발했다.

곽수하 포스텍 컴퓨터공학과 교수팀은 짙은 안개가 낀 영상에서 사람, 자동차, 도로, 나무 등을 보다 정확히 구분하는 영상인식 AI 기술을 개발했다고 28일 밝혔다. 

기존 개발된 영상인식 기술은 깨끗한 날씨의 영상에서 사람 수준의 구분 능력을 보이기도 하지만, 많은 비나 안개가 끼는 등 명확한 구분이 어려운 영상에서는 여전히 뚜렷한 한계를 보이고 있다.

연구팀은 이 같은 한계를 극복하고자 새로운 영상인식 AI 모델 학습 방법을 개발했다. 새로운 학습법의 핵심은 영상을 내용과 양식(스타일)으로 구분하는 것이다. 가령 구글이 지난 2015년 개발한 ‘딥드림 제네레이터’는 일반적인 사진을 네덜란드 화가 빈센트 반 고흐의 화풍으로 바꿔 화제가 됐다. 이는 고흐의 그림 양식을 추출해 사진에 덧입힌 결과다. 곽 교수는 “영상에서 안개, 비, 성에 등에 의해 가시성이 떨어지는 것도 일종의 양식이라고 여기고 내용과 따로 분리해낼 수 있다”고 설명했다.

연구팀은 입력된 영상의 안개 상태만 정교하게 추출하는 필터를 설계해 AI 모델을 학습시켰다. 그 뒤, 영상을 인식할 때 짙거나 옅은 안개 상태를 구분하는 보조신경망을 속이는 방식으로 학습해서, 안개가 짙든 옅든 일정하게 취급하도록 했다. 곽 교수는 “안개 상태에 민감하게 반응하면, 안개가 짙었을 때와 옅었을 때 영상 내에서 인식한 내용이 크게 바뀔 수 있기 때문”이라고 설명했다. 그 결과 안개의 짙은 정도와 무관하게 안개 속 사물들을 정확히 인식했다.

연구팀이 안개 낀 영상에 대한 정확도를 기존 깨끗한 영상을 인식에서 우수한 성능을 보인 AI와 비교한 결과, 기존 AI는 28.5%의 정확도를 보인 반면 연구팀이 개발한 방법으로 학습한 AI는 48.4%로 높게 나왔다. 안개 낀 영상을 분석하는 기존 AI의 정확도는 46.6%였다. 곽 교수는 “기존 안개 낀 영상을 분석하는 AI는 오히려 깨끗한 영상을 분석했을 때 정확도가 낮아지는 단점이 있는데, 우리가 개발한 방법으로 학습하면 깨끗한 영상에 대해서도 같은 정확도를 보였다”며 “입력 영상에서 날씨 정보를 정교하게 추출하고 이를 통해 날씨의 영향을 최소화한 영상인식 AI 모델을 개발했다는 데 의의가 있다”고 밝혔다.

이 연구결과는 논문 사전공개사이트 ‘아카이브’에 지난 4일 게재됐으며, 오는 6월 개최되는 AI 분야 국제학술대회인 ‘2022 컴퓨터비전 및 패턴인식 학술대회(CVPR)’의 구두 발표 논문으로 선정됐다.

출처: 동아사이언스

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