삼육대, '이미지 노이즈 제거' AI 기술 개발

고품질 원본 없이도 이미지 복원

'차세대 전파' 테라헤르츠 기술 실용화 앞당겨

AI 분야 국제학술지 'Expert Systems with Applications' 게재

(왼쪽부터) 삼육대 인공지능융합학부 류한철 교수, 정승환 석박사통합과정, 여운하 박사과정. (사진=삼육대 제공) *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]윤신영 인턴 기자 = 삼육대 연구팀이 고품질의 원본 이미지가 없어도 노이즈를 제거할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발했다.

삼육대학교는 인공지능융합학부 류한철 교수 연구팀이 테라헤르츠 이미지 노이즈 제거 분야에서 새로운 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.

테라헤르츠파는 세라믹·플라스틱·종이 등 비금속 물질을 투과할 수 있는 전파다. 이미지 산출에 이용되는 전파 중 가장 높은 해상도의 이미지를 얻을 수 있어 의료 및 보안 분야에서 활용될 것으로 주목받고 있다.

테라헤르츠파를 사용하려면 딥러닝 기술에 반영될 고품질 원본 이미지나 정확한 노이즈 모델링이 필요하다. 테라헤르츠파의 고유 신호가 약해 딥러닝 기술을 통한 이미지 보완이 필수적이기 때문이다.

하지만 연구팀은 노이즈가 있는 데이터로 학습이 가능한 딥러닝 기술을 개발했다. 자기지도형 딥러닝을 'Noise2Noise 기법'으로 학습하면 정답 데이터 없이도 노이즈 제거가 가능했다.

원본 이미지와 딥러닝 기술로 노이즈를 제거한 테라헤르츠 이미지의 비교 (사진=삼육대 제공) *재판매 및 DB 금지

훈련 이미지 수와 제로패딩(데이터 값을 0으로 채워 크기를 조정하는 방식)의 비율을 최적화해 노이즈 제거 성능도 높였다. 다양한 주파수에서도 노이즈 제거 성능이 일관되게 유지됐다.

고품질 원본 데이터 없는 이미지 개선 기술은 비파괴 검사, 보안 검색, 의료 영상 분석 등 다양한 산업에서 활용될 수 있을 것으로 보인다.

연구팀은 이번 연구 성과를 바탕으로 AI 기반 영상 분석 솔루션 기업 '프랙사이(PraxAI)'를 창업했다. 최근 영상품질 고도화 솔루션 'PraxRES'와 지능형 영상 분석 솔루션 'PraxVIS'를 출시했으며, 지속적인 연구개발을 통해 기술 고도화 및 산업 응용 확대를 추진할 계획이다.

류한철 교수는 "테라헤르츠 이미징의 가장 큰 한계였던 노이즈 문제를 해결할 수 있는 방법을 제시해 기쁘다"며 "앞으로도 다양한 전파 자원의 이미지 품질을 향상하는 딥러닝 연구를 이어가겠다"고 밝혔다.

한편 이번 연구는 AI 분야 국제학술지 'Expert Systems with Applications'에 게재된 바 있다.


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