DGIST, 시각인지 인공지능 성능 높인 환경 적응 신경망 개발

DGIST, 시각인지 인공지능 성능 높인 환경 적응 신경망 개발

한찬규 기자
입력 2021-07-14 16:02
수정 2021-07-14 16:07
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관련사진1. DGIST 정보통신융합전공 임성훈 교수(우), 제1저자 이승훈 학위연계과정생
관련사진1. DGIST 정보통신융합전공 임성훈 교수(우), 제1저자 이승훈 학위연계과정생
DGIST 정보통신융합전공 임성훈 교수 연구팀이 딥러닝 기술을 활용해 복잡하고 다양한 이미지에서 영상의 환경 정보를 분리, 변환하는 인공지능 신경망 모듈을 개발했다. 향후 이미지 변환, 도메인 적응 등 인공지능 분야 발전에 획기적인 기여가 기대된다.

임성훈 교수 연구팀은 이미지 정보의 구성이 도메인마다 다를 수 있고 선형적 구성처럼 단순한 구성이 아닐 것이라는 가설을 세웠다. 연구팀은 이미지 정보를 전체적인 형태 정보와 스타일 정보로 뚜렷하게 나눌 수 있는 분리기를 설계했다. 이를 이용해 도메인마다 다른 가중치를 사용해 도메인 간의 차이를 반영할 수 있게 했다. 또한 분리된 이미지 정보들 간의 연관성을 이용해 각 이미지 구성에 알맞은 스타일 정보를 찾는 새로운 신경망 구조를 개발하는 데 성공했다.

연구팀이 개발한 신경망은 한 모델로도 여러 도메인의 이미지 변환이 자유자재로 가능한 장점이 있다. 이에 시각 인지 문제에 연구팀이 개발한 도메인 적응 알고리즘을 적용했을 때, 기존보다 2배 높은 정확도를 보일 수 있었다.

임 교수는 “이번 연구를 통해 개발한 신경망은 이미지 정보에 대한 새로운 분석이 담긴 신경망”이라며 “향후 관련 기술을 좀 더 개선한다면 많은 분야들에 적용되어 인공지능 분야의 발전에 긍정적인 영향을 줄 것으로 기대된다”고 말했다.

이번 연구 결과는 제1저자인 정보통신융합전공 이승훈 학위연계과정생이 참여했다. 아울러 인공지능 분야 최우수 국제학술지 ‘IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition’에 게재 및 지난 6월 25일 온라인 발표됐다.

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