KIST, 인공 시각 장치 성능 예측 기술 개발…“인간과 유사한 인식 정확도 보여”

인간의 자연수러운 얼굴 인식 능력 모사 설계

연구팀, 실용적인 인공 시각 시스템 개발 기대

얼굴 인식 정확도 측정을 위한 사람 대상 인지 실험과 이를 대체할 수 있는 인공지능 (머신러닝) 방법 개념도. ⓒ한국과학기술연구원

한국과학기술연구원(KIST) 임매순 뇌융합연구단 박사 연구팀은 인공지능(AI)을 활용해 인공 시각 장치의 인지 효율을 사전에 정밀하게 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 20일 밝혔다.

연구팀은 이번 연구로 인공 시각 장치의 효율적인 설계 및 성능 최적화를 가능하게 해 실생활에서 사용가능한 수준의 시각 구현을 앞당길 수 있을 것으로 기대된다.

연구팀은 인공 시각 장치의 다양한 설계 조건에 따른 최종 시각 품질을 신속하고 정밀하게 예측할 수 있는 AI 모델을 개발했다. KIST가 구축한 한국인 400명의 얼굴 이미지 데이터베이스를 활용해 기계학습 모델을 학습시켜 인간의 자연스러운 얼굴 인식 능력을 모사할 수 있도록 설계했다.

인공 시각 장치가 제공하는 저해상도 흑백 이미지에 최적화된 AI 모델을 개발해 실제 인공 시각 환경에서 적용할 수 있도록 설계됐다.

개발된 AI 모델의 성능 평가를 위해 저해상도로 변환된 3600개의 얼굴 이미지에 대해 인식 정확도를 측정했다.

이를 정상 시력을 가진 36명을 대상으로 720개의 얼굴 이미지에 대한 인지 실험 결과와 비교했을 때, 연구진이 개발한 AI 모델은 인간과 유사한 인식 정확도를 보였다.

임매순 박사는 “이번에 개발된 AI 모델이 얼굴 인식뿐만 아니라 실생활 이미지 분석에도 적용될 경우, 보다 실용적인 인공 시각 시스템 개발이 가능할 것”이라며 “향후 AI 기반 인공 시각 품질 예측 모델의 적용 범위를 확대하고 현재 개발 중인 새로운 인공 시각 기술에도 적용해 임상시험 및 상용화를 앞당길 것”이라고 밝혔다.