흐릿하고 끊기는 영상을 또렷하고 매끄럽게 복원하는 인공지능(AI) 모델을 울산과학기술원(UNIST) 연구진이 제시했다. 24일 UNIST는 인공지능대학원 유재준 교수팀이 영상의 해상도와 프레임을 동시에 개선하는 AI 모델 ‘BF-STVSR’(Bidirectional Flow-based Spatio-Temporal Video Super-Resolution)을 개발했다고 밝혔다. 해상도와 프레임 수는 영상 품질을 결정짓는 요소다. 해상도가 높을수록 화면이 선명하고, 프레임 수가 많을수록 영상 속 움직임이 끊기지 않고 매끄럽다. 기존 AI 영상 복원 기술은 해상도와 프레임을 따로 처리했다. 또 프레임 보강은 사물의 이동 방향과 속도를 계산해 중간 장면을 생성하는 방식인 옵티컬 플로우 예측 네트워크에 의존했다. 그러나 옵티컬 플로우는 연산이 복잡하고 오차가 쌓이기 쉬워 영상 복원 속도와 품질 면에서 한계가 있었다. 연구팀이 개발한 BF-STVSR은 비디오 특성에 적합한 신호 처리 기법을 도입해 옵티컬 플로우 예측 네트워크에 의존하지 않고 프레임 간 양방향 움직임을 스스로 학습한다. 이를 통해 사물의 윤곽 등을 함께 추론함으로써 해상도와 프레임을 동시에 개선할 수 있
박정훈 UNIST 교수팀, 왜곡영상에 숨은 정보 추출해 고해상도 복원 안개 등으로 인해 일그러진 영상을 쉽게 복원하는 방법이 나왔다. UNIST 바이오메디컬공학과 박정훈 교수팀이 왜곡된 영상에 숨어있는 정보를 이용해 고해상도 영상을 복원하는 방법을 개발했다고 밝혔다. 해당 기술은 자율주행차를 위한 고품질 영상이나 생체조직 내부의 고해상도 영상을 획득할 기술로서 주목받고 있다. 아지랑이나 안개, 바람 등 다양한 왜곡 원인에 의해 가려져 시야 거리가 줄어들면 운전에 위험요소로 작용한다. 날씨와 상관없이 안전한 자율주행을 구현하려면 위와 같은 영상 왜곡을 극복해야 한다. 박정훈 교수는 “영상 왜곡의 극복은 ‘바이오 이미징’에서도 중요한데, 이는 신체를 이루는 피부나 근육 등의 생체조직 역시 안개처럼 빛의 경로를 일그러뜨리기 때문”이라며 “선명한 생체 내부 이미지를 얻으려면 왜곡된 영상을 복원하는 기술이 필요하다”고 연구 배경을 밝혔다. 영상 왜곡을 보정하는 ‘적응광학기술’은 이미 천문우주 분야에서 쓰이고 있다. 대기에 의해 일그러진 별빛을 보정해 선명하게 우주를 관측하는 것이다. 그런데 이 기술은 파면측정기나 파면제어기 같은 비싼 전문장비가 필요해 일상에서 영상
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