안개 속 모습도 또렷하게···AI로 숨겨진 영상도 복원

작성일 08-31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">KAIST, '비디오 디퓨전 기반 영상 복원 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="81Ox1XRuDG">
          <p contents-hash="ba61c731f69d722329f48108c5c7b744833601437bdf3186fa13adda04fbed1f" dmcf-pid="6tIMtZe7sY" dmcf-ptype="general"> [이데일리 강민구 기자] 한국과학기술원(KAIST) 연구진이 손상된 영상에서 시간의 연속성을 분석해 선명하게 복원하는 인공지능(AI) 기술을 선보였다. 영상 촬영에서 발생하는 산란 효과를 비롯해 아지랑이와 같은 수차 효과, 야간에 발생하는 광자 잡음 효과 등 아양한 손상 현상에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.</p>
          <p contents-hash="57958a6415b58aa4ff71ae9274cca82d8ea099c91bc80efd1a4627b10b32b666" dmcf-pid="PFCRF5dzsW" dmcf-ptype="general">KAIST는 장무석 바이오뇌공학과 교수와 예종철 김재철AI대학원 교수 연구팀이 영상을 복원하는 ‘비디오 디퓨전 기반 영상 복원 기술(시간축 정보 정합성을 활용해 흐릿하거나 손상된 영상을 디퓨전 모델로 되살리는 기술)’을 개발했다고 31일 밝혔다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2b61033808c87f652e3bfea41f4468470623bbe12b08fa50808740e83bd7674c" dmcf-pid="Q3he31Jqwy" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="KAIST 연구진.(왼쪽부터)예종철 교수, 권태성 박사과정, 송국호 박사과정, 장무석 교수.(사진=KAIST)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/31/Edaily/20250831120247031qddg.jpg" data-org-width="670" dmcf-mid="4azCRQlowH" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/31/Edaily/20250831120247031qddg.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            KAIST 연구진.(왼쪽부터)예종철 교수, 권태성 박사과정, 송국호 박사과정, 장무석 교수.(사진=KAIST)
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="ad7a6f1fed5984fe56969ad835571642794780ac4c327f24cc76a58f8d23c262" dmcf-pid="x0ld0tiBrT" dmcf-ptype="general">
           연구팀은 기존 AI 복원 기술이 훈련된 데이터 범위에서만 성능을 내는 한계를 극복하기 위해 광학 모델과 비디오 디퓨전 모델을 결합한 새로운 복원 방식을 제안했다.
          </div>
          <p contents-hash="56a99e7d47757b05d86569a8070735ba239f1e9cc80b388f72a3e42d793a1ae2" dmcf-pid="yN8HNoZwDv" dmcf-ptype="general">특히 시간에 따라 산란 환경이 변하는 경우에도 안정적으로 복원하도록 연속된 영상의 시간적 상관관계를 학습한 디퓨전 모델을 도입했다. 그 결과 다양한 거리·두께·잡음 조건에서도 기존 최고 성능의 복원 모델을 뛰어넘는 결과를 얻었다.</p>
          <p contents-hash="365e578c6c801b7ec9d63eedd4b09a5aaa7d14572037120dd8e233488e6c3e7f" dmcf-pid="Wj6Xjg5rES" dmcf-ptype="general">연구팀은 디퓨전 기반 복원 기술에 시간 상관관계를 반영해 움직이는 산란 매질 너머에서 정자의 움직임 패턴을 관찰하는 데 성공했다. 별도의 추가 학습 없이도 안개 제거, 영상 화질 개선(고해상도 프레임 생성), 블라인드 디블러링(흐린 영상 선명화) 등 다양한 상황에서 영상을 복원하는 최적화 기법도 도입해 범용 복원 프레임워크로 확장할 가능성을 입증했다.</p>
          <p contents-hash="b8ff3a6cd297cf05278004aabda715221f4acda1bf287df4de87f20962c7f332" dmcf-pid="YAPZAa1mml" dmcf-ptype="general">권태성 연구원은 “시간 상관관계를 학습한 디퓨전 모델이 움직이는 산란매질 너머 보이지 않는 데이터를 복원하는 광학 역문제 해결에 효과적임을 확인했다”며 “앞으로는 안개 제거, 영상 화질 개선, 블라인드 디블러링 뿐만 아니라 빛의 시간적 변화를 역추적해야 풀 수 있는 광학 역문제로 연구를 확장할 계획”이라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="fb9ceeae52c0ea4e44bedab0f40a48e29f8976c7f888430f38a39298cd103ebe" dmcf-pid="GcQ5cNtsDh" dmcf-ptype="general">연구 결과는 인공지능 분야 국제 학술지 ‘IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(TPAMI)’에 지난 13일자로 게재됐다.</p>
          <p contents-hash="d5eceaa99872a39be045f1d24e4cb9f26318d1cc809871ae52f3be849ad6f22f" dmcf-pid="HmJpmDuSmC" dmcf-ptype="general">강민구 (science1@edaily.co.kr) </p>
         </section> 
        </div> 
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