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인공지능이 사람 눈처럼 이미지 인식
인공지능이 사람 눈처럼 이미지 인식
  • 차종환 기자
  • 승인 2019.12.20 10:51
  • 댓글 0
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ETRI, 핵심기술 오픈소스 공개
사물검출∙안면인식 등 실현
얼굴편집 쉽게 하는 툴도 선봬
VoVNet으로 안면을 자동 인식해 모자이크 처리한 모습.[사진=ETRI]
VoVNet으로 안면을 자동 인식해 모자이크 처리한 모습.[사진=ETRI]

국내 연구진이 시각 인공지능(AI) 기술의 핵심 알고리즘과 전문기술 없이도 얼굴 사진을 쉽게 편집할 수 있는 기술을 공개했다. 시각지능 학습에 필요한 이미지 데이터도 함께 공개해 국내 인공지능 산업 생태계에 큰 도움이 될 전망이다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 사물 인식, 행동 추적 등 시각 인공지능 구현에 필요한 핵심 기술인 백본 네트워크(VoVNet)와 포토샵 없이도 얼굴을 마음대로 편집할 수 있는 기술(SC-FEGAN)을 공개한다고 밝혔다.

아울러 연구진은 시각 인공지능 기술을 학습시키는데 필요한 도심환경 사물 560종 대상 사물인식 학습 데이터 20만 장을 공개한다.

사람의 눈과 달리 컴퓨터가 영상 속 이미지를 분별하고 인식하기 위해서는 복잡한 과정이 필요하다. ETRI가 공개하는 백본 네트워크는 사진 속 객체들의 특징을 찾아내 정보를 추출하고 분석해 인공신경망으로 모델을 만들어내는 기술이다.

본 기술을 활용하면 사물 검출, 객체 부분별 분할 인식, 안면 인식 등 다양한 기능들을 구현할 수 있어 시각지능의 핵심 기반 기술로 평가받는다. 개발자들은 본 기술을 통해 손쉽게 원하는 서비스나 혁신적인 기능을 구현해 부가가치를 창출할 수 있다.

연구진이 공개하는 또 하나의 핵심기술은 전문 편집 프로그램 없이도 사람의 얼굴 사진을 쉽고 자연스럽게 편집할 수 있는 기술(SC-FEGAN)이다.

본 기술을 활용하면 사진 속 인물이 하고 있지 않던 액세서리를 추가하거나 머리 모양, 표정까지도 바꿀 수 있다. 심지어 낙서 등으로 인해 일부가 훼손되거나 빈 공간이 생겨도 원하는 내용을 간단하게 그려 복원할 수도 있다. 얼굴 사진에 특화돼 다양한 편집이 가능한 알고리즘인 셈이다.

본 기술에는 딥러닝 기법 중 하나인 갠(GAN) 기술이 사용된다. 인공적으로 데이터를 만들고 이를 판별하면서 진짜 같은 가짜 데이터를 만들어내는 데 효과적인 기술이다.

갠은 이미지를 합성하거나 변환하는데 효과적이지만 사용자의 의도나 조건 등을 반영하지 못한다는 단점이 있었다. 하지만 연구진은 기술을 보완해 입력값을 넣어 원하는 결과를 낼 수 있도록 개발했다.

덕분에 인물 사진과 사용자가 원하는 입력값을 알고리즘에 넣으면 조건에 적합하면서도 해당 사진 속 주변환경과 자연스럽게 어울리는 이미지를 만들 수 있다. 본 기술은 컴퓨터 그래픽, 웹 디자인, 산업디자인 등 분야에서 작업 시간을 대폭 줄이고 결과물의 품질을 높일 수 있어 관련 업계에서 많은 활용이 이뤄질 것으로 예측된다.

이 기술은 지난 2월 누구든 코드를 다운로드 받아 테스트해볼 수 있도록 ‘깃허브(Github)’ 커뮤니티에 처음 공개한 이후 큰 인기를 누리고 있다.

ETRI는 시각 인공지능을 기술을 학습하는데 꼭 필요한 높은 품질의 데이터도 함께 공개했다. 데이터에는 전봇대, 신호등, 자동차 등 CCTV에 주로 녹화되는 도심 환경에 주로 등장하는 사물들이 들어있다.

연구진은 단순히 임의의 사물로 이뤄진 많은 양의 데이터보다 시각지능 기능 구현 및 학습에 적합한 데이터가 보다 효과적이라는 설명이다. 이미 작년부터 관련 자료를 공개해오면서 현재 누적 공개 데이터 개수는 총 20만장이다.

박종열 ETRI 시각지능연구실장은 “국내 시각 인공지능 기술이 급속도로 성장하고 있지만 외국 의존도가 점차 높아지고 있어 관련 기술을 공개해 산·학·연이 보다 경쟁력 있는 기술을 확보할 수 있도록 적극 지원할 예정”이라고 밝혔다.

연구진은 향후 시각지능 관련 핵심 기반 기술들과 높은 품질의 데이터를 지속적으로 공개하는 한편, 얼굴뿐 아니라 냉장고, 가구 등 다른 객체를 대상으로도 쉽게 편집을 할 수 있도록 기술을 고도화할 계획이다.

 



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