빗물에 가려진 CCTV 속 범인, 'AI 안경'으로 본다

포스텍 인공지능대학원, 악조건 속에서도 인식할 수 있는 ‘AI영상인식시스템’ 개발

그림 1. 제안하는 모델의 정성적 결과. (a) 눈과 안개 등으로 인해 오염된 입력 영상. (b) 제안하는 모델의 영상 증강 결과. (c) 오염되지 않은 영상. (d) 오염된 입력 영상과 영상 증강 결과 사이의 변화량. 제안하는 영상 증강 모델은 오염된 영상을 전반적으로 개선하는 효과를 가지나, 특히 영상 인식 측면에서 중요한 부분들에 집중한다는 것을 볼 수 있다/사진=포스텍

비와 눈이 오거나 안개가 짙은 날, 혹은 카메라의 저노출·과노출, 잡음으로 AI(인공지능) 폐쇄회로TV(CCTV) 영상이 선명하지 않을 때 화면 속 사람·물체의 인식률을 높여주는 기술이 개발됐다.

포스텍 AI대학원 곽수하, 조성현 교수, 컴퓨터공학과 손태영, 강주원, 김남엽 통합과정 학생으로 구성된 연구팀은 기존 영상 인식 AI 모델에 ‘안경’ 같은 역할을 할 영상 증강 모델을 개발했다고 14일 밝혔다.

우천·폭설·안개 등의 악천후, 카메라 기능 저하 등이 발생하면 CCTV 인식률은 현저히 낮아진다. 미래 기술인 자율주행차와 같이 안전과 직결된 응용 분야에선 큰 문제를 일으킬 수 있다.

연구팀이 개발한 영상 증강 모델은 기존 영상 인식 시스템을 변경할 필요 없이 렌즈 앞에 부착하는 모듈 형태로 제작됐다. 이 때문에 설치가 쉽고 기존 인식 모델을 재학습하지 않아도 된다는 장점이 있다.

무엇보다 다양한 영상 오염 원인을 효과적·효율적으로 다룰 수 있다. 연구팀은 “이번에 개발한 기술은 영상 분류, 물체 검출·분할에 이르기까지 전 과정의 영상 오염 문제를 다룰 수 있게 설계해 인식률과 신뢰성을 높였다”며 “최근 CCTV나 블랙박스로 범죄 및 사고 현장을 확인하고 범인을 잡는 일이 늘어나고 있는 데 비나 눈 때문에 영상이 선명하게 보이지 않는 문제를 해결해 줄 것”이라고 말했다.

이번 연구과제는 삼성전자 미래기술육성사업의 지원으로 수행됐으며, 해당 모델은 지난달 23일 온라인으로 열린 컴퓨터 비전 국제학술대회 ‘유럽 컴퓨터비전 학술대회 2020’에서 소개됐다.