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KAIST, 안갯속도 꿰뚫어 본다…'시간' 개념 도입한 AI 영상 복원 기술 개발
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KAIST, 안갯속도 꿰뚫어 본다…'시간' 개념 도입한 AI 영상 복원 기술 개발

기자정보, 기사등록일
선재관 기자
2025-08-31 13:39:15

김 서린 유리창 너머 '정자 움직임'까지 포착

왼쪽부터 예종철 교수 권태성 박사과정 송국호 박사과정 장무석 교수 사진KAIST
(왼쪽부터) 예종철 교수, 권태성 박사과정, 송국호 박사과정, 장무석 교수. [사진=KAIST]

[이코노믹데일리] 한국과학기술원(KAIST) 연구팀이 안개나 연기처럼 빛이 흐트러지는 환경에서 촬영된 흐릿한 영상을 선명하게 되살리는 인공지능(AI) 기술을 세계 최초로 개발했다.

KAIST는 바이오및뇌공학과 장무석 교수와 김재철AI대학원 예종철 교수 공동 연구팀이 ‘비디오 디퓨전 기반 영상 복원 기술’을 개발했다고 31일 밝혔다. 이 기술은 시간에 따라 변화하는 연속된 영상 정보(비디오)를 분석해 왜곡된 이미지를 원본에 가깝게 복원하는 것이 특징이다.

기존 AI 복원 기술은 학습된 특정 데이터 범위 내에서만 성능을 내는 한계가 있었다. 하지만 연구팀은 광학 모델에 비디오 디퓨전 모델을 결합, 영상의 ‘시간적 상관관계’를 학습시켜 이러한 한계를 극복했다. 그 결과 시간에 따라 안개의 농도가 변하거나 불투명한 매질이 움직이는 역동적인 상황에서도 안정적으로 선명한 영상을 복원하는 데 성공했다.

연구팀은 이 기술을 활용해 움직이는 산란 매질 너머에서 정자의 움직임 패턴을 관찰하는 데 성공하며 기술의 우수성을 입증했다. 또한 별도의 추가 학습 없이도 안개 제거, 화질 개선, 흐린 영상 선명화 등 다양한 영상 복원 작업에 범용적으로 적용할 수 있는 가능성도 확인했다.
 
광학 측정 구성도 및 손상 영상 복원 결과 사진KAIST
광학 측정 구성도 및 손상 영상 복원 결과. [사진=KAIST]

이번 연구 성과는 혈액이나 피부 속을 들여다보는 비침습적 의료 진단, 화재 현장 연기 속 인명 구조, 자율주행차의 시야 확보 등 다양한 산업 분야에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

권태성 KAIST 박사과정은 "시간 상관관계를 학습한 디퓨전 모델이 '움직이는 산란 매질 너머의 보이지 않는 데이터'를 복원하는 광학 역문제를 해결하는 데 효과적이라는 것이 이번 연구를 통해 확인됐다”며 “빛의 시간적 변화를 역추적해야 하는 각종 광학 역문제로 연구 영역을 확장할 계획"이라고 말했다.

이번 연구 결과는 AI 분야 국제 학술지 ‘IEEE TPAMI(국제전기전자공학회 패턴분석 및 기계지능)’에 게재됐다.


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