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"화재 현장 인명 구조·비침습적 의료 진단 등에 활용"
[KAIST 제공. 재판매 및 DB 금지]
(대전=연합뉴스) 박주영 기자 = 한국과학기술원(KAIST)은 바이오·뇌공학과 장무석 교수와 김재철AI대학원 예종철 교수 공동 연구팀이 움직이는 산란 매질 너머 본래의 영상을 복원할 수 있는 '비디오 디퓨전 기반 영상 복원 기술'을 개발했다고 31일 밝혔다.
산란 매질은 빛의 경로를 무질서하게 섞어 시각 정보를 왜곡하는 물질로, 대표적으로 안개·연기·불투명 유리·피부 조직 등이 있다.
이번에 개발한 기술은 안개 낀 도로에서 시야가 흐릿하게 보이거나 김 서린 욕실 유리창에 비친 모습이 왜곡돼 보이는 등 빛이 흐트러지는 환경에서도 원래 영상을 선명하게 복원할 수 있게 하는 인공지능(AI) 기술이다.
연구팀은 영상의 시간적 상관관계를 학습한 디퓨전 모델을 통해 바람에 흔들리는 커튼 너머 풍경처럼 시간에 의해 산란 환경이 변하더라도 시간의 연속성을 분석할 수 있도록 했다.
기존 훈련된 데이터 범위 안에서만 성능을 낼 수 있는 복원 기술의 한계를 극복했다고 연구팀은 설명했다.
혈액이나 피부 속까지 들여다보는 비침습적 의료 진단, 연기로 가득한 화재 현장에서의 인명 구조, 안개 낀 도로에서의 안전 운전 보조 등 일상생활과 산업 전반에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구 성과는 국제 학술지 'IEEE TPAMI' 지난 13일 자에 실렸다.
[KAIST 제공. 재판매 및 DB 금지]
jyoung@yna.co.kr
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