포스텍컴퓨터공학과교수팀이 안개 낀 영상에서도 주변사물을 명확히 구분하는 영상인식인공지능학습법을 개발했다.
기존에 개발된 영상인식기술은 깨끗한 날씨의 영상에서 사람수준의 구분능력을 보이기도 했지만, 많은 비나 안개가 끼는 등 명확한 구분이 어려운 영상에서는 여전히 뚜렷한 한계를 보이고 있다.
연구팀은 이같은 한계를 극복하고자 영상을 내용과 양식으로 구분하는 새로운 영상인식인공지능모델학습방법을 개발했다.
연구팀은 입력된 영상의 안개상태만 정교하게 추출하는 필터를 설계해 AI모델을 학습시켰다. 이어 영상을 인식할 때 짙거나 옅은 안개상태를 구분하는 보조신경망을 속이는 방식으로 학습해서, 안개가 짙든 옅든 일정하게 취급하도록 했다.
연구진은 <기존 안개 낀 영상을 분석하는 인공지능은 오히려 깨끗한 영상을 분석했을 때 정확도가 낮아지는 단점이 있는데, 우리가 개발한 방법으로 학습하면 깨끗한 영상에 대해서도 같은 정확도를 보였다>며 <입력영상에서 날씨정보를 정교하게 추출하고 이를 통해 날씨의 영향을 최소화한 영상인식인공지능모델을 개발했다는 데 의의가 있다>고 밝혔다.
연구결과는 논문 사전공개사이트 <아카이브>에 지난 4일 게재됐다.
