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시각AI가 어종 판별, 가짜뉴스 색출도 한다

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시각AI가 어종 판별, 가짜뉴스 색출도 한다

2020.10.19 18:59
[언택트시대 해결사 AI](3부)만능 시각 인공지능(AI)

'딥뷰(Deep View)'로 쓰레기 불법 투기 감시

대전시와 주취자 모니터링 시범 사범 진행

'센터마스크'로 분할 기술 제공

 

한국전자통신연구원(ETRI) 제공
한국전자통신연구원(ETRI)이 개발한 시각 인공지능(AI) 기술을 대전시 폐쇄회로(CC)TV 100대에 적용하자 자동으로 객체를 분별하고 인식했다. 한국전자통신연구원(ETRI) 제공

“시각 인공지능(AI)으로 어종(魚種)을 판별할 수 있냐는 문의도 받아 봤습니다. 이론적으로는 물고기의 비늘 무늬를 AI에 학습시키면 가능하다고 봅니다.”


시각 AI를 활용할 수 있는 분야는 얼마나 될까. 이용주 한국전자통신연구원(ETRI) 인공지능연구소 시각지능연구실장은 “신종 코로나바이러스 감염증(COVID-19·코로나19)의 확산을 막기 위해 열화상 카메라로 발열 체크를 할 때도 시각지능이 쓰인다”며 “영상과 음성이 섞여 있는 가짜뉴스를 색출할 때도 시각 AI가 필요하다”고 말했다. 

 

● 2018년 '딥뷰' 개발해 쓰레기 불법 투기 감시

 

시각 AI는 쉽게 말해 사람의 눈을 대신해 컴퓨터가 자동으로 이미지를 분별하고 인식하는 기술이다. 눈은 인체에서 가장 발달한 감각기관이다. 일단 눈에 사물이 들어오면 형태를 파악한 뒤 개인지, 고양이인지 구분하고, 기분이 좋은지 우울한지 감정 판단까지 내린다. 눈에서는 이런 과정이 실시간으로 일어나지만, 컴퓨터에서는 복잡한 알고리즘이 필요하다. 

 

이 실장은 “시각 AI는 사물의 특징을 찾아내 분류하고, 정보를 추출한 뒤, 요소별로 자세하게 분할하는 세 가지 기술이 기본”이라며 “‘악마는 디테일에 있다’는 말처럼 일정 수준에 도달하면 기술을 한 단계 끌어올리기가 매우 어렵다”라고 말했다. 


ETRI 시각지능연구실은 2018년 시각 AI를 폐쇄회로(CC)TV에 적용해 쓰레기 불법 투기를 단속하는 기술을 개발했다. 골목의 전봇대 아래 등 동네 곳곳에 쓰레기 불법 투기로 골치를 앓던 서울 은평구가 ETRI에 문제를 해결할 방법이 없겠냐며 문의했고, 그렇게 시각 AI ‘딥뷰(Deep View)’가 개발됐다. 딥뷰는 시각 AI를 쓰레기 불법 투기 같은 사회문제 해결에 활용했다는 점에서 주목받았다. 


딥뷰가 탑재된 CCTV 앞에서 바닥에 쓰레기를 내려놓으면 ‘찰칵’ 소리와 함께 “사진이 촬영됐습니다. 투기물을 가져가지 않으면 관련법에 따라 처벌받게 됩니다”라는 경고 메시지가 나온다. 이 실장은 “딥뷰를 업그레이드해 현재 대전시와 주취자를 모니터링하는 시범 사업을 진행하고 있다”며 “시각 AI를 활용해 생활문제를 해결할 수 있는 다양한 방안을 모색 중”이라고 밝혔다. 

 

한국전자통신연구원(ETRI) 제공
한국전자통신연구원(ETRI)이 개발한 시각 인공지능(AI)이 쓰레기 불법 투기 장면을 관절 단위로 포착해 잡아 내고 있다. 한국전자통신연구원(ETRI) 제공

● 관절 단위로 포착하는 '센터마스크'

 

ETRI 시각지능연구실은 시각 AI의 정확도를 높이기 위해 한 객체 내에서도 부위별로 나눠 인지할 수 있는 분할 기술을 개발해 올해 6월 세계적인 권위의 컴퓨터 비전 국제학회인 ‘2020 CVPR’에서 공개했다. 이 시각 AI의 이름은 ‘센터마스크(CenterMask)’다. 이 실장은 “사람의 형태만 인식하는 게 아니라 팔을 올렸다 내렸다 하는 포즈까지 제대로 인식하려면 시각 AI에 분할 기술이 적용돼야 한다”며 “페이스북도 자동 분할 기술을 개발해 사용하고 있다”고 설명했다. 


센터마스크는 자율주행자동차에 도움이 될 수 있다. 자율주행자동차의 카메라에 센터마스크를 탑재하면 길을 건너는 사람의 팔, 다리 등 움직임을 더 정확히 인식해 주행 안전성을 높일 수 있다. 


의료 영상을 판독해 자동으로 병변을 찾아내는 데도 쓰일 수 있다. 의료 업계에서는 이미 분할 기술이 적용된 AI를 이용해 의료 영상으로 인체조직 모델을 만들고, 뇌출혈, 뇌경색 등 이상 부위를 찾아내는 기술이 활발히 개발되고 있다. 


이 실장은 “궁극적으로는 영화 ‘마이노리티 리포트’에 나오는 것처럼 ‘예지형 시각 AI’를 개발하고 싶다”며 “머릿속에 연상되는 영상까지 시각 메모리로 만들어 저장한 뒤 이를 다양하게 활용하는 것”이라고 말했다. 

 

● 신경망 모델 경량화 대회 2~4위 휩쓸어

 

최근 전 세계 시각 AI 연구자들 사이에서는 모델 경량화도 큰 이슈다. 이미지를 구분하는 시각 AI의 신경망 모델은 여러 단계를 거치도록 복잡하게 설계된 경우가 많고, 정확도를 높이기 위해서 신경망을 계속 추가해 신경망 모델이 더 복잡해지는 악순환이 계속됐다. 그래서 최근에는 신경망 모델을 가볍게 설계하기 위한 경량화가 다. 


시각지능연구실은 지난해 세계 최고의 시각 AI 학회로 꼽히는 '신경정보처리시스템국제학회(NeurIPS)‘가 개최한 ‘마이크로넷 챌린지(MicroNet Challenge)’에서 KAIST 연구팀과 공동으로 참가해 2위부터 4위까지 모두 휩쓸었다. 대회에서 주어진 과제를 해결하기 위해 일정 수준 이상의 성능을 내는 AI 신경망 모델을 설계해야 할 뿐만 아니라 모델이 얼마나 가볍고 압축적으로 설계됐는지도 심사 기준에 포함됐다. 


이 실장은 “휴대용 단말로 저전력, 저사양 환경에서 AI가 실행돼야 하며, 모델의 용량은 적고 연산 속도는 빠를수록 유리하다”며 “새로운 학습 방법을 제시해 기존 방법보다 200배 개선한 알고리즘을 개발한 게 좋은 성과를 낸 비결”이라고 말했다. 

 

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