포스텍 연구팀, 악천후 등에서도 정확한 영상인식 돕는 기술개발…유럽 컴퓨터비전 학술대회 2020에서 선봬

곽수하 포스텍 교수

세계최고 수준의 컴퓨터비전 국제학술대회인 '유럽 컴퓨터비전 학술대회 2020'에서 포스텍(포항공대·총장 김무환) 연구팀이 눈과 비 등 악천후 상황에서도 영상 인식 모델이 정상적으로 동작할 수 있도록 돕는 새로운 영상 증강 모델을 소개해 눈길을 끌었다.

지금까지 딥러닝 발전에 힘입어 영상 인식 기술이 크게 성장했

조성현 포스텍 교수

지만 우천이나 폭설, 안개 등 기후환경과 카메라의 저노출, 과노출, 잡음 등 여러 기계 문제 등을 만나게 되면 제대로된 성능을 발휘할 수 없었다. 특히 자율주행 자동차와 같이 안전과 직결된 응용 분야들에서 더 큰 문제를 발생할 수 있어 개선이 필요한 분야로 인식됐다.

포스텍 인공지능대학원 곽수하·조성현 교수, 컴퓨터공학과 손태영·강주원·김남엽 통합과정 학생 등 공동연구팀은 이 문제 해결을 위해 영상 인식 인공지능 모델들에게 안경과 같은 역할을 하는 영상 증강 기술을 적용했다.

이 기술은 기존 다양한 영상 인식 모델들의 앞에 부착돼 각종 악조건으로 인해 손상된 입력 영상을 인식할 수 있게 돕는다. 여기에다 다양한 오염의 원인을 효과적으로 대응할 수 있고 어떠한 영상 인식 모델 구조에도 적용가능하다.

연구팀은 실험을 통해 해당기술이 영상 분류에서부터 물체 검출 및 분할에 이르기까지 만족할 만한 인식률과 신뢰성을 보였다고 밝혔다. 특히 영상 인식 시스템을 변경할 필요 없이 그 앞에 부착돼 성능을 높이기 때문에 기존 인식 모델들을 재학습하지 않아도 된다는 것을 가장 큰 강점으로 꼽았다.

연구팀 관계자는 "이번에 개발된 영상증강 모델은 다양한 악조건 속에서도 정확한 영상 인식을 수행할 수 있게 한다"며 "무엇보다 자율주행 자동차나 낮은 성능의 카메라 시스템에서 촬영된 영상에서도 신뢰성 있는 영상 인식을 가능하게 한다는 점에서 의미있다"고 했다.