[앵커]
인공지능이 사람처럼 세상을 정확하게 인식하려면 방대한 양의 영상 정보를 빠르게 처리해야 합니다.

카이스트가 미국 MIT, 마이크로소프트 연구진과 함께 저해상도 영상을 단 0.4초 만에 고해상도로 복원하는 기술을 개발했는데요.

세계 최고 권위의 인공지능 학회에서 최고 수준의 연구 성과로 인정받았습니다.

네트워크 현장, TJB 박범식 기자의 보도입니다.

[리포터]
인공지능의 눈으로 바라본 세상입니다.

원본 영상은 흰색 그릇 안에 담긴 치킨과 밥,

하지만 희미한 윤곽만 남았을 뿐 사물의 형태와 경계를 정확히 구분하기 어렵습니다.

AI가 영상 처리 부담을 줄이기 위해 저해상도 영상으로 사물을 구분하기 때문입니다.

하지만 최근 개발된 기술을 적용하면 AI도 사람의 눈처럼 사물을 선명하게 인식할 수 있습니다.

카이스트 연구팀이 미국 MIT, 마이크로소프트와 공동 개발한 '업샘플링 애니띵' 기술입니다.

저해상도 이미지를 0.4초 만에 고해상도로 복원할 수 있습니다.

특히 별도의 학습 과정 없이도 최적의 복원 방식을 찾아낼 수 있어,

기존 기술보다 GPU 메모리 효율이 최대 16배 향상됐습니다.

연구진은 고해상도 영상을 새로 생성하는 대신, 저해상도 영상을 반복적으로 최적화해 원본에 가깝게 복원하는 방식을 적용해 속도와 효율성을 모두 높였습니다.

[인터뷰]
서민석 / 카이스트 전기및전자공학부 박사과정
"저해상도 이미지를 학습 없이 테스트하는 시점에서 0.4초라는 매우 빠른 속도로 원본으로 복원을 하기 때문에 추가적인 지표 없이도 이제 저희가 원하는 임무를 할 수 있다고 할 수 있습니다."

이 연구는 인공지능 분야 최고 권위 학회에서
전 세계 4천여 편의 논문 가운데 공동 1등 논문으로 선정되며 기술력을 인정받았습니다.

향후 스마트폰 안면인식은 물론 가정용 휴머노이드 로봇, 자율주행과 스마트기기 등 정밀한 영상 분석이 필요한 분야에 폭넓게 활용될 것으로 기대됩니다.

[인터뷰]
김창익 / 카이스트 전기및전자공학부 교수
"이 기술은 일반 휴대폰 기반의 AI에도 다 적용이 가능하고요. 가정에서 사용되는 휴머노이드 로봇에도 적용돼서 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대를 합니다."

연구진은 기술 확산을 위해 관련 코드를 무료로 공개했으며,

차세대 인공지능 영상 처리 기술의 새로운 기준이 될 것으로 기대하고 있습니다.
TJB 박범식입니다.
(영상취재 / 김경한 TJB)