포스텍 인공지능대학원, 악조건 속에서도 인식할 수 있는 ‘AI영상인식시스템’ 개발
비와 눈이 오거나 안개가 짙은 날, 혹은 카메라의 저노출·과노출, 잡음으로 AI(인공지능) 폐쇄회로TV(CCTV) 영상이 선명하지 않을 때 화면 속 사람·물체의 인식률을 높여주는 기술이 개발됐다.
포스텍 AI대학원 곽수하, 조성현 교수, 컴퓨터공학과 손태영, 강주원, 김남엽 통합과정 학생으로 구성된 연구팀은 기존 영상 인식 AI 모델에 ‘안경’ 같은 역할을 할 영상 증강 모델을 개발했다고 14일 밝혔다.
우천·폭설·안개 등의 악천후, 카메라 기능 저하 등이 발생하면 CCTV 인식률은 현저히 낮아진다. 미래 기술인 자율주행차와 같이 안전과 직결된 응용 분야에선 큰 문제를 일으킬 수 있다.
연구팀이 개발한 영상 증강 모델은 기존 영상 인식 시스템을 변경할 필요 없이 렌즈 앞에 부착하는 모듈 형태로 제작됐다. 이 때문에 설치가 쉽고 기존 인식 모델을 재학습하지 않아도 된다는 장점이 있다.
무엇보다 다양한 영상 오염 원인을 효과적·효율적으로 다룰 수 있다. 연구팀은 “이번에 개발한 기술은 영상 분류, 물체 검출·분할에 이르기까지 전 과정의 영상 오염 문제를 다룰 수 있게 설계해 인식률과 신뢰성을 높였다”며 “최근 CCTV나 블랙박스로 범죄 및 사고 현장을 확인하고 범인을 잡는 일이 늘어나고 있는 데 비나 눈 때문에 영상이 선명하게 보이지 않는 문제를 해결해 줄 것”이라고 말했다.
이번 연구과제는 삼성전자 미래기술육성사업의 지원으로 수행됐으며, 해당 모델은 지난달 23일 온라인으로 열린 컴퓨터 비전 국제학술대회 ‘유럽 컴퓨터비전 학술대회 2020’에서 소개됐다.
