◀ 앵 커 ▶

휴머노이드 로봇이나 자율주행 자동차는
주변 환경을 얼마나 정밀하게 인식하느냐가
성능을 좌우하는데요.

카이스트 연구진이 그래픽처리장치,
GPU의 적은 메모리만으로도
인공지능의 시각 성능을 크게 높일 수 있는
기술을 개발했습니다.

어떤 기술인지 대전문화방송 이교선 기자가 전합니다.
◀ 리포트 ▶

주차장과 건물, 차량이 보이는 일상.

우리 눈은 이 장면을 쉽게 인식하지만,
인공지능, AI 모델은 연산 속도를 높이기 위해
특징만 압축해 저장하다 보니
물체의 경계나 미세한 구조 정보가 손실됩니다.

<화면전환>
KAIST 연구진이 개발한 기술
'업샘플 애니띵'을 적용하자 차량과 건물의
윤곽 등 시각 정보가 선명하게 복원됩니다.

인공지능이 이미지에서 추출한
'특징 정보'만 압축해 저장한 뒤
이를 다시 고해상도로 복원한 것으로,
추가 학습이 필요 없는 데다 AI에서 흔해진
환각 위험도 낮춘 게 특징입니다.

◀ INT ▶
서민석/KAIST 전기및전자공학부 박사과정
"업샘플 애니띵은 이름에 담겨 있다시피 아무런 훈련 없이 아무 피처를 아무 사이즈로 실시간으로 고해상화할 수 있는 기술이라고 할 수 있습니다."

약 0.4초 만에 원본에 가까운
시각 정보를 복원할 수 있고,
GPU 메모리 효율은 최대 16배까지 높였습니다.

처음부터 고해상도로 처리하려면
방대한 연산 메모리가 필요한데,

적은 메모리로도 인공지능이
주변 환경을 더욱 선명하고 정밀하게
인식할 수 있다는 의미입니다.

◀ INT ▶ 김창익 / KAIST 전기및전자공학부 교수
"(AI의) 시각 정밀도를 대폭 향상시키는 기술로서 인정받은 점이 중요하다고 생각하고요. 반도체 공정이나 디스플레이 공정에서 미세 결함을 탐지한다든가"

이번 연구 결과는 세계 최고 권위의
인공지능 학회에서 계산 효율성과 연구 투명성,
재현 가능성을 인정받아 수상했으며
휴머노이드 로봇과 온디바이스 AI 시대를
앞당길 기술로 주목받고 있습니다.

MBC 뉴스 이교선입니다.

◀ END ▶