포스텍, 인식률·신뢰성 효과 확인
인공지능 기술 실생활 응용 기대
14일 포항공대에 따르면 곽수하·조성현 인공지능대학원 교수 연구팀이 최근 세계 최고 수준의 컴퓨터비전 국제학술대회인 ‘유럽 컴퓨터비전 학술대회 2020’에서 악천후 상황에서도 영상 인식 모델들이 강인하게 동작할 수 있도록 돕는 새로운 영상 증강 모델을 소개했다.
이 모델은 기존의 다양한 영상 인식 모델들의 앞에 부착돼 각종 악조건으로 인해 손상된 입력 영상을 인식하기에 적합한 형태로 변화시킨다. 또한 다양한 오염의 원인을 효과적이고 효율적으로 다룰 수 있도록 설계됐고, 어떠한 영상 인식 문제와 모델 구조에도 적용될 수 있도록 학습된다.
연구팀은 실험을 통해 제안하는 모델이 영상 분류에서부터 물체 검출 및 분할에까지 이르는 다양한 영상 인식 모델들의 인식률과 신뢰성을 높이고, 현존하는 영상 개선 모델들과 비교해 그 효과가 월등히 뛰어나다는 것을 확인했다. 특히, 이 모델은 인공지능 기술이 실제 생활에 응용될 가능성을 보여준다. 특히 자율주행 자동차나 낮은 성능의 카메라 시스템에서 촬영된 영상에서도 신뢰성 있는 영상 인식을 가능케 할 수 있다.
/이바름기자 bareum90@kbmaeil.com
