한국과학기술연구원(KIST·원장 오상록)이 인공지능(AI)을 활용해 인공 시각 장치 인지 효율을 정밀 예측할 수 있는 기술을 개발했다. 효율적인 장치 설계, 성능 최적화가 가능해 실생활 사용가능 수준 시각 구현을 앞당길 전망이다.
KIST는 임매순 뇌융합연구단 박사팀이 이같은 성과를 거뒀다고 20일 밝혔다.
시각 장애인을 위한 인공 시각 장치 개발은 과학·공학·의학적 난제다. 현재 사람 얼굴 인식, 문자 인식 수준은 가능하지만 사물 인지 효율은 낮다. 시각 장애인들이 인공 시각 장치를 이식아도 촉각이나 청각에 의존해야 한다.
KIST가 구축한 한국인 400명 얼굴 이미지 데이터베이스(DB)를 활용, 기계학습 모델을 학습시켜 자연스러운 얼굴 인식 능력을 모사할 수 있도록 설계했다. 특히 저해상도 흑백 이미지에 최적화된 AI 모델을 개발해 실제 인공 시각 환경에서 적용할 수 있도록 설계했다.
저해상도 변환한 3600개 얼굴 이미지 인식 정확도를 측정한 결과, 인간과 유사한 인식 정확도를 보였다. 기존 반복 임상시험 없이 설계 단계에서 인공 시각 장치 품질을 예측할 수 있다. 인공 시각 기술 개발시 연구개발(R&D) 비용·시간을 절감할 수 있는 것이다. 인공 시각 장치 성능 극대화에 기여할 수 있다.
임매순 박사는 “개발한 AI 모델이 얼굴 인식뿐만 아니라 실생활 이미지 분석에도 적용될 경우, 보다 실용적인 인공 시각 시스템 개발이 가능할 것”이라며, “향후 AI 기반 인공 시각 품질 예측 모델 적용 범위를 확대하고 현재 개발 중인 새로운 인공 시각 기술에도 적용해 임상시험 및 상용화를 앞당길 것”이라고 밝혔다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 지원을 받아 KIST 주요사업과 우수신진연구자지원사업 및 뇌기능규명조절기술개발사업으로 수행됐다. 성과는 어드밴스드 사이언스 최신호에 게재됐다.
김영준 기자 kyj85@etnews.com
