국내 연구진, 세계 최초로 '흐릿한 영상 선명 복원 AI 기술' 개발

작성일 08-31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> KAIST 바이오뇌공학과 장무석 교수-김재철AI대학원 예종철 교수 연구팀 개발 촬영 과정에서 손상된 비디오 복원…의료 영상·방산·로봇 비전 분야로 응용 기대 
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 <img alt="(왼쪽부터) 예종철 교수, 권태성 박사과정, 송국호 박사과정, 장무석 교수(사진=KAIST 제공) *재판매 및 DB 금지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/31/newsis/20250831122212876qdbv.jpg" data-org-width="719" dmcf-mid="QFKgtZe7ti" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/31/newsis/20250831122212876qdbv.jpg" width="658">
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 (왼쪽부터) 예종철 교수, 권태성 박사과정, 송국호 박사과정, 장무석 교수(사진=KAIST 제공) *재판매 및 DB 금지
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 [서울=뉴시스]송혜리 기자 = 빛의 산란으로 흐려진 영상을 선명하게 복원할 수 있는 인공지능(AI) 기술이 국내 연구진에 의해 세계 최초로 개발됐다.
 이는 마치 안개 낀 도로에서 자동차 전조등을 켜도 시야가 흐릿하게 보이거나 김이 서린 욕실 유리창 너머의 모습이 왜곡돼 보이는 것처럼 카메라 센서 또한 산란된 빛이 유입되면 뚜렷하지 않은 흐린 영상을 생성하는 문제를 해결하기 위한 기술이다.
 이번 기술은 다양한 빛 산란 환경에서도 범용적으로 활용될 수 있어, 향후 의료 영상, 방위 산업, 자율주행 및 로봇 비전 등 고품질 영상 인식이 필수적인 분야에서 폭넓은 응용이 가능할 것으로 기대된다.
 KAIST는 바이오및뇌공학과 장무석 교수와 김재철AI대학원 예종철 교수 공동 연구팀이 움직이는 산란 매질 너머의 숨겨진 영상을 복원할 수 있는 '비디오 디퓨전 기반 영상 복원 기술'을 세계 최초로 개발했다고 31일 밝혔다.
 산란 매질은 빛의 경로를 무질서하게 섞어 시각 정보를 왜곡하는 물질로, 안개·연기·불투명 유리·피부 조직 등이 대표적이다. 이번에 개발된 기술은 기존에 보이지 않던 영역을 마치 '가려진 간유리 뒤를 들여다보듯' 복원할 수 있게 해준다.
 이를 통해 혈액이나 피부 속을 들여다보는 비침습적 의료 진단, 화재 현장의 연기 속 인명 구조, 벽에서 반사된 빛으로 영상을 복원하는 비시선 영상, 안개 낀 도로에서의 안전 운전 보조, 불투명 유리나 플라스틱 내부의 산업 검사, 흐린 물속 시야 확보 등 일상과 산업 전반에 활용될 수 있는 길을 열었다.
 연구팀은 기존 AI 복원 기술이 훈련된 데이터 범위에서만 성능을 내는 한계를 극복하기 위해, 광학 모델과 비디오 디퓨전 모델을 결합한 새로운 복원 방식을 제안했다.
 특히 시간에 따라 산란 환경이 변하는 경우, 일례로 바람에 흔들리는 커튼 너머 풍경에도 안정적으로 복원할 수 있도록 연속된 영상의 시간적 상관관계를 학습한 디퓨전 모델을 도입했다. 그 결과 다양한 거리·두께·잡음 조건에서도 기존 최고 성능의 복원 모델을 뛰어넘는 결과를 얻었다.
 공동 연구팀은 디퓨전 기반 복원 기술 중 최초로 시간 상관관계를 반영해, 움직이는 산란 매질 너머에서 정자의 움직임 패턴을 관찰하는 데 성공함으로써 세계적으로 큰 학문적 의미를 남겼다. 
 뿐만 아니라 별도의 추가 학습 없이도 안개 제거, 영상 화질 개선(고해상도 프레임 생성), 블라인드 디블러링(흐린 영상 선명화) 등 다양한 상황에서 적응적으로 영상을 복원할 수 있는 최적화 기법을 도입해, 범용 복원 프레임워크로 확장될 가능성을 입증했다.
 권태성 연구원은 "시간 상관관계를 학습한 디퓨전 모델이 움직이는 산란매질 너머 보이지 않는 데이터를 복원하는 광학 역문제 해결에 효과적임을 확인했다"면서 "앞으로는 안개 제거, 영상 화질 개선, 블라인드 디블러링 뿐만 아니라, 빛의 시간적 변화를 역추적해야 풀 수 있는 다양한 광학 역문제로 연구를 확장할 계획"이라고 밝혔다.
 이번 연구는 KAIST 바이오및뇌공학과 권태성·송국호 박사과정이 공동 제1 저자로 참여했으며, 세계 최고 수준의 IEEE 패턴 분석 및 기계 지능 학회지(TPAMI)에 지난 13일에 게재됐다.
 ☞공감언론 뉴시스 chewoo@newsis.com 
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