[충청뉴스 이성현 기자] 국내 연구진이 형체를 알아보기 힘든 흐린 영상을 선명하게 복원하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다.
한국과학기술원(KAIST)은 바이오및뇌공학과 장무석 교수와 김재철AI대학원 예종철 교수 공동 연구팀이 움직이는 산란 매질 너머의 숨겨진 영상을 복원할 수 있는 ‘비디오 디퓨전 기반 영상 복원 기술’을 세계 최초로 개발했다고 31일 밝혔다.
이 기술은 안개 낀 도로에서 자동차 전조등을 켜도 시야가 흐릿하게 보이는 현상이나 김 서린 욕실 유리창 너머의 모습이 왜곡되어 보이는 것처럼 빛이 흐트러지는 환경에서도 원래 영상을 선명하게 복원할 수 있게 한다.
산란 매질은 빛의 경로를 무질서하게 섞어 시각 정보를 왜곡하는 물질로, 안개·연기·불투명 유리·피부 조직 등이 대표적이다. 이번에 개발된 기술은 기존에 보이지 않던 영역을 마치 ‘가려진 간유리 뒤를 들여다보듯’ 복원할 수 있게 해준다.
이를 통해 혈액이나 피부 속을 들여다보는 비침습적 의료 진단, 화재 현장의 연기 속 인명 구조, 벽에서 반사된 빛으로 영상을 복원하는 비시선 영상, 안개 낀 도로에서의 안전 운전 보조, 불투명 유리나 플라스틱 내부의 산업 검사, 흐린 물속 시야 확보 등 일상과 산업 전반에 활용될 수 있는 길을 열었다.
연구팀은 기존 인공지능 복원 기술이 훈련된 데이터 범위에서만 성능을 내는 한계를 극복하기 위해, 광학 모델과 비디오 디퓨전 모델을 결합한 새로운 복원 방식을 제안했다.
특히 시간에 따라 산란 환경이 변하는 경우에도 안정적으로 복원할 수 있도록 연속된 영상의 시간적 상관관계를 학습한 디퓨전 모델을 도입했다. 그 결과 다양한 거리·두께·잡음 조건에서도 기존 최고 성능의 복원 모델을 뛰어넘는 결과를 얻었다.
공동 연구팀은 디퓨전 기반 복원 기술 중 최초로 시간 상관관계를 반영해, 움직이는 산란 매질 너머에서 정자의 움직임 패턴을 관찰하는 데 성공함으로써 세계적으로 큰 학문적 의미를 남겼다.
또 별도의 추가 학습 없이도 안개 제거, 영상 화질 개선(고해상도 프레임 생성), 블라인드 디블러링(흐린 영상 선명화) 등 다양한 상황에서 적응적으로 영상을 복원할 수 있는 최적화 기법을 도입해, 범용 복원 프레임워크로 확장될 가능성을 입증했다.
권태성 연구원은 “시간 상관관계를 학습한 디퓨전 모델이 움직이는 산란매질 너머 보이지 않는 데이터를 복원하는 광학 역문제 해결에 효과적임을 확인했다”며 “앞으로는 안개 제거, 영상 화질 개선, 블라인드 디블러링 뿐만 아니라, 빛의 시간적 변화를 역추적해야 풀 수 있는 다양한 광학 역문제로 연구를 확장할 계획”이라고 설명했다.
