KAIST 바이오및뇌공학과 장무석 교수와 김재철AI대학원 예종철 교수 공동 연구팀이 움직이는 산란 매질 너머의 숨겨진 영상을 복원하는 인공지능 기술을 세계 최초로 개발했습니다.

흐릿하거나 손상된 영상을 시간축의 연속 정보를 분석해 디퓨전 모델로 되살리는 방식입니다.

이 기술은 기존에 보이지 않던 영역을 마치 가려진 간유리 뒤를 들여다보듯 복원해 줍니다.

산란 매질은 빛의 경로를 무질서하게 섞어 시각 정보를 왜곡하는 물질로, 안개·연기·불투명 유리·피부 조직 등이 대표적입니다.

이러한 환경에서 영상이 손상되면 훈련된 데이터 범위에서만 성능을 내는 기존 AI 기술로는
복원에 한계가 있었습니다.

연구팀은 이를 극복하기 위해 광학 모델과 비디오 디퓨전 모델을 결합한 새로운 복원 방식을 제안했습니다.

또 바람에 흔들리는 커튼 너머 풍경처럼 시간에 따라 산란 환경이 변하는 경우에도 안정적으로 복원할 수 있도록 연속된 영상의 시간적 상관 관계를 학습한 디퓨전 모델을 도입했습니다.

이를 통해 다양한 거리·두께·잡음 조건에서도 기존 최고 성능의 복원 모델을 뛰어넘는 결과를 얻었습니다.

특히 세계 최초로 움직이는 산란 매질 너머에서 정자의 운동 패턴을 관찰하는 데 성공해 학문적으로도 큰 의미를 남겼습니다.

아울러 별도의 추가 학습 없이도 안개 제거, 영상 화질 개선, 흐린 영상 선명화 등 다양한 상황에 적응해 복원할 수 있는 범용성을 입증했습니다.

연구팀은 혈액이나 피부 속을 들여다보는 비침습적 의료 진단, 화재 시 연기 속 인명 구조, 안개 낀 도로의 안전 운전 보조, 불투명 유리나 플라스틱 내부 검사, 흐린 물속 시야 확보까지 의료·방산·산업·로봇 비전 전반에 걸쳐 활용될 것으로 전망합니다.

이번 연구에는 권태성·송국호 박사과정이 공동 제1 저자로 참여했으며, 연구 결과는 인공지능 최고 권위 학술지 IEEE TPAMI에 지난 13일 실렸습니다.

TJB 대전방송