"이 정도로 뭉개져도 복원됩니다"...시간까지 학습한 AI

영상 복원 기술, 인공지능 기계학습 바탕
기존 모델, 여러 손상에 맞춘 별개 학습 필요
새 복원 기술, 기존 최고 성능 모델 뛰어넘어

[앵커]
인공지능 기계학습은 영상 복원 기술도 획기적으로 발전시키고 있습니다.

연속된 영상의 시간까지 계산해, 흐리고 심하게 흔들리는 영상을 말끔하게 복원하는 기술이 개발됐습니다.

장아영 기자입니다.

[기자]
현재 영상을 복원하는 기술은 인공지능 기계학습으로 이뤄집니다.

비어있는 픽셀이 어떤 색일지 추론하도록 학습시켜서 해상도가 낮은 이미지를 고화질로 바꾸는 원리입니다.

하지만 화질을 개선하는 것과 흐린 영상을 선명하게 만드는 것, 흔들린 영상을 보정하는 것은 모두 별개 학습이 필요하고, 훈련된 범위 안에서만 성능을 낸다는 한계가 있었습니다.

국내 연구진이 이런 한계를 넘어서는 새로운 기술을 개발했습니다.

비디오 디퓨전 기반 영상 복원 기술은 시간에 따라 빛을 전달하는 매질이 변하는 상황을 학습해 다양한 거리와 두께, 잡음을 극복합니다.

안개가 낀 듯 뿌연 데다, 심하게 흔들리는 영상도 이 기술로 복원하니 또렷하고 흔들림 없이 볼 수 있습니다.

기존에 가장 앞서 있던 모델에서도 잘 보이지 않았던 모습이, 새 모델에서는 선명히 보입니다.

[권태성 / 카이스트 바이오·뇌공학과 박사과정 : 기존에 광학적으로 풀기 어려웠던 움직이는 산란 매질 너머의 정보 복원을 AI로 효과적으로 해결한 사례입니다. 세계 최초로 시간적 상관 관계를 학습하는 디퓨전 AI 모델을 적용해….]

이번 분석 기술은 혈액이나 피부 속을 촬영해 분석하거나, 안개 낀 도로에서의 운전 보조와 같은 다양한 분야에서 활용될 수 있을 전망입니다.

YTN 장아영입니다.


영상편집 : 박정란
화면제공 : 카이스트


YTN 장아영 (jay24@ytn.co.kr)