초해상도 영상복원의 한계를 뛰어넘다
딥 러닝 기반 영상복원 기술 개발한 서울대 이경무 교수

AI, 알파고 등 세상을 떠들썩 하게 한 딥러닝 기술들이 세상에 알려진 지 몇 해가 지난 현재. 또 다시 딥러닝 기술을 활용해 기존의 한계점을 뛰어 넘는 기술이 개발됐다. 바로, 딥러닝 기술을 영상복원 기술에 접목해 기존의 영상 복원 기술을 뛰어넘는 가능성을 제시한 서울대학교 전기정보공학부 이경무 교수의 연구가 그 주인공이다.

딥러닝 기법으로 한계를 뛰어넘는 영상복원 기술 연구 성공

서울대학교 전기정보공학부 이경무 교수는 최근 해상도가 낮은 영상을 선명하게 복원할 수 있는 딥 러닝 기반의 초해상도 영상 복원 기술을 개발했다. 컴퓨터가 데이터와 인공신경망을 이용해 스스로 학습하는 기술인 딥 러닝을 기반으로 영상복원 기술을 개발한 것은 기계나 컴퓨터가 사람의 눈처럼 보면서 인지하고 이해할 수 있게 하는 분석 시스템인 컴퓨터 비전 분야에 크게 기여한 것으로 평가받고 있다.

이러한 딥 러닝 기반의 초해상도 영상복원 기술은 다양한 분야에 활용가치가 있어 오랜 시간 동안 필요성이 제기되어 왔다. 이런 과정에서 이 교수의 기술 개발 소식은 더욱 큰 의미가 있다.

사람이 눈을 통해 사물이나 주변 환경을 인식하듯이 컴퓨터를 이용해 시각정보를 다루는 영상처리 또는 컴퓨터 비전분야는 인공지능에서 가장 중요한 연구분야이다. 최근 딥러닝의 혁신도 컴퓨터 비전 분야에서 먼저 시작되었다.

이 교수는 딥 러닝 기술이 주목받기 전부터 오랜 시간동안 컴퓨터 비전 영상처리와 관련해 연구를 해오면서 이러한 성과를 낼 수 있게 되었다.

이 교수는 “산업체와 연구소 등과 같이 일을 하면서 실제 문제를 다루는 현장에서는 영상의 질을 높이는 문제가 현실적으로 매우 중요하다는 것을 알게 되었다”며 “실제 현장에서 영상의 질을 개선하는 것이 문제를 해결하는 열쇠가 될 수 있다는 생각들을 하며 최근 딥러닝 기법과 함께 영상복원 연구 분야에 대한 관심과 연구력을 집중했다”고 연구 배경을 설명했다.

초해상도 영상복원 문제는 정보가 손실된 저해상도 영상으로부터 원본 고해상도 영상을 소프트웨어적으로 정밀하게 복원하는 것을 목적으로 한다. 예를 들어 과학수사 영상에서 대상물체의 해상도를 높여준다거나 노이즈를 제거해 주면 얼굴인식 또는 차량번호판 인식이 가능해 지는 경우 등이 현장에서 적극 활용될 수 있는데 이 교수의 연구 결과가 이러한 상황에서 영상 복원의 한계점을 뛰어넘게 하는 것이다.

현재 많은 CCTV 카메라들이 VGA급 해상도로 운영되고 있고, HD급이라도 대상이 원거리에 있을 경우 해당영역의 해상도가 낮아서 식별이 안되거나, CT, MRI, X-ray 및 초음파영상 등에서 정밀한 판독 및 진단을 위한 해상도 증대의 요구, 그리고 바이오 영상, 위성 및 항공사진 분석 등 다양한 분야에서 초해상도 영상복원 기술의 중요성이 높은 것이 현실이다.