뇌 시각피질 선별 처리, AI 이미지 인식 능력↑ 작성일 04-22 157 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">IBS 연구팀, AI 이미지 인식 기술 개발</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="xgts5WphWz"> <p contents-hash="92b2673b807fe02547e0a44efabeb7a486517cfc77355c395eb7e91ac79faa92" dmcf-pid="yFo9nMj4S7" dmcf-ptype="general">[아이뉴스24 정종오 기자] 인간의 뇌를 닮은 더 영리한 인공지능 기술이 등장했다.</p> <p contents-hash="6cb915cad57555581840bc09e09d00286f7a4ebd83803a360d7ceb1ac7c91756" dmcf-pid="W3g2LRA8Wu" dmcf-ptype="general">기초과학연구원(IBS, 원장 노도영) 인지 및 사회성 연구단 이창준 단장 연구팀은 연세대 응용통계학과 송경우 교수 연구팀과 함께 뇌의 시각피질이 시각 정보를 선별해 처리하는 방식을 응용해 인공지능(AI)의 이미지 인식 능력을 높이는 새로운 기술을 개발했다.</p> <p contents-hash="33f407fb29fe615437af5127bbf1d7de3a19549cb8b44f10bff18e67a6dbbe10" dmcf-pid="Y0aVoec6SU" dmcf-ptype="general">인간의 시각 시스템은 뛰어난 인식 능력을 갖고 있다. 한눈에 사물을 인식하고, 복잡한 환경에서도 중요한 정보를 빠르게 선별할 수 있다. 기존 AI 모델은 여전히 한계를 보인다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2c40a7845f55ed405f73f140cde38d57fb6e02be97ab5b66a1b37d70ff1c9051" dmcf-pid="GpNfgdkPlp" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="실제 뇌의 시각 피질에서는 뉴런들이 중심을 기준으로 넓고 부드럽게 연결돼 있다. 이 연결 강도는 거리마다 점진적으로 달라지는 특성을 보인다(a, b). 반면, 기존의 합성곱 신경망(CNN)에서는 뉴런이 정해진 사각형 범위(예: 3×3, 5×5 등)만을 고정적으로 바라보며 정보를 처리한다(c, d). [사진=IBS]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202504/22/inews24/20250422132005791xoht.jpg" data-org-width="580" dmcf-mid="QTvalmYcCq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202504/22/inews24/20250422132005791xoht.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 실제 뇌의 시각 피질에서는 뉴런들이 중심을 기준으로 넓고 부드럽게 연결돼 있다. 이 연결 강도는 거리마다 점진적으로 달라지는 특성을 보인다(a, b). 반면, 기존의 합성곱 신경망(CNN)에서는 뉴런이 정해진 사각형 범위(예: 3×3, 5×5 등)만을 고정적으로 바라보며 정보를 처리한다(c, d). [사진=IBS] </figcaption> </figure> <p contents-hash="d1ce226a3840f9828f748de8c7674c241daef425a1e29ea723c3b54aac0ef7ea" dmcf-pid="HUj4aJEQh0" dmcf-ptype="general">전통적 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 비교적 적은 연산으로도 잘 작동하는데 작은 정사각형 필터로 이미지를 쪼개 분석하는 구조라 넓은 맥락을 파악하거나 떨어진 정보 사이의 관계를 이해하는 데 한계가 있다.</p> <p contents-hash="14f3159ad0b8e0f18117fb4625465b2f53fd948bc4bb77fc47a2f5e93fb2dbda" dmcf-pid="XI2XKu8ty3" dmcf-ptype="general">연구팀은 인간 뇌의 시각 피질이 시각 정보를 선택적으로 처리하는 방식에 주목했다. 인간의 시각 피질은 모든 정보를 똑같이 처리하지 않고 눈에 띄는 특징이나 중요한 부분에만 집중해 선택적으로 반응한다.</p> <p contents-hash="f7c2dc444b21a97fedc0e3b3288de9fbb1b83f82ebdf0918d5c0a8a65e522d1f" dmcf-pid="ZCVZ976FTF" dmcf-ptype="general">이 과정에서 뉴런들은 넓은 범위를 부드럽게 감지하며 꼭 필요한 정보에만 선택적으로 반응하는 구조를 갖고 있다. 연구팀은 이러한 방식을 적용해 CNN 모델의 성능을 크게 높이는 ‘Lp-컨볼루션’ 기술을 제안했다.</p> <p contents-hash="b40a6904626434518ebe019e02827e59aecf40b9b798972976de5ec353acdd1e" dmcf-pid="5hf52zP3Tt" dmcf-ptype="general">Lp-컨볼루션은 AI가 이미지를 분석할 때 사람처럼 핵심 정보를 우선적으로 파악할 수 있도록 설계된 기술이다. 각 이미지에 대해 자동으로 생성되는 ‘마스크(Mask, 가중치 지도 형태의 필터)’는 시각 피질의 뉴런처럼 중요한 부분을 강조하고 덜 중요한 부분은 자연스럽게 배제하는 방식으로 작동한다.</p> <p contents-hash="0a9f95c6493bb2ad3ab59b6a1fb7cec872d31cf8b842939e503cbe429016afc9" dmcf-pid="1l41VqQ0W1" dmcf-ptype="general">이 마스크는 학습 과정에서 스스로 형태를 조정하며 다양한 환경에서도 일관되게 중요한 특징에 집중할 수 있게 한다.</p> <p contents-hash="7c1ce0f977bfba43cfe450aa261af682e1205666aa48bacb08e2b6e1eb431f6b" dmcf-pid="tS8tfBxpS5" dmcf-ptype="general">제1저자인 권재 IBS 박사후연구원(독일 막스플랑크 보안과 정보보호 연구소)은 “사람이 복잡한 장면에서 핵심을 빠르게 파악하듯 Lp-컨볼루션은 뇌의 정보 처리 방식에서 착안해 AI가 연산 자원을 효율적으로 활용하면서도 더 정확한 분석이 가능하도록 돕는다”고 설명했다.</p> <p contents-hash="72febb4f12fffeba9d5dde947100f2d1f24384b776a782e96a103348a99a1a50" dmcf-pid="Fv6F4bMUWZ" dmcf-ptype="general">이창준 IBS 단장은 “Lp-컨볼루션은 AI 성능 향상을 넘어서 뇌가 정보를 어떻게 처리하는지를 모방하고 이해하는 데에도 크게 이바지할 수 있다”며 “AI와 뇌과학이 함께 발전할 수 있는 새로운 융합 모델의 좋은 사례가 될 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="b51cfdd41127309385cdc7e1e44325eb5cffecf5284d2c52e6d34fcb51e7b1d5" dmcf-pid="3TP38KRulX" dmcf-ptype="general">이번 연구(논문명: Brain-Inspired Lp-Convolution Benefits Large Kernels and Aligns Better with Visual Cortex)는 AI 학회 ‘The International Conference on Learning Representations(ICLR)’에 채택돼 오는 24일부터 28일까지 싱가포르에서 열리는 ‘ICLR 2025’에서 발표될 예정이다.</p> <address contents-hash="d35d8fc2c7d9c0918211c0e8f7118ea80aeef3a5794da35e80c582d756910d40" dmcf-pid="0yQ069e7SH" dmcf-ptype="general">/정종오 기자<span>(ikokid@inews24.com)</span> </address> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 아이뉴스24. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 작업일지·점검보고서, 제조 현장 숨은 데이터 AI로 자산화하는 법은? 04-22 다음 소울소프트, AI 기반 개인 맞춤형 건강 관리 솔루션 '재다' 사용자 확대 나선다 04-22 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
