上)초해상도 영상복원을 위해 개발된 새로운 딥러닝 인공신경망 시스템 구조다. 영상복원을 위해 세계 최초로 20개 층의 매우 깊은 컨볼루션 신경망(CNN)과 잔류연결(residual connection) 개념을 사용한 VDSR 시스템(왼쪽), 이를 보다 개선·확장한 60개 이상의 층으로 이루어진 초해상도 영상복원 네트워크 EDSR(오른쪽)/下) 초해상도 영상복원 결과로 원래 영상을 4배 확대해 HD급 영상으로 복원한 결과 비교(왼쪽). EDSR을 얼굴영상에 8배 확대 적용한 결과(오른쪽)
서울대학교 전기정보공학부 이경무 교수가 이달의 과학기술인상 2월 수상자로 선정됐다.
과학기술정보통신부와 한국연구재단은 이경무 교수가 해상도가 낮은 영상을 선명하게 복원할 수 있는 딥 러닝 기반의 초해상도 영상복원 기술을 개발해 컴퓨터 비전과 머신 러닝 분야에 기여한 공로를 높게 평가했다. 초해상도 영상복원은 영상처리와 컴퓨터 비전 분야에서 가장 오래되고 중요한 연구주제이다. 특히 최근에는 CCTV나 MRI와 같은 보안감시 및 의료 장비는 물론 교통, 군사, 우주 등 광범위한 분야에서 영상정보의 질을 높이기 위한 경쟁력 있는 기술 확보가 요구되고 있다.
▲사람이 눈을 통해 사물이나 주변 환경을 인식하듯이 컴퓨터를 이용해 시각정보를 다루는 영상처리 또는 컴퓨터 비전은 인공지능에서 가장 중요한 연구 분야입니다. 최근 딥러닝의 혁신도 컴퓨터비전에서 먼저 시작됐습니다.
▲영상초해상도 기술은 매우 다양한 분야에 응용 가능합니다. 기본적으로 영상의 질을 높여야 하는 곳에 모두 사용할 수 있습니다. 예를 들면 감시카메라 및 블랙박스 영상 화질 개선, UHD TV를 위한 고해상도 영상변환, 스마트폰 화질 개선, 반도체 및 부품 결함 검사, 의료영상 개선 등에 사용되며 더 나아가 자율주행 자동차, 지능로봇, 드론, 군사, 위성영상 분석 등에 핵심적인 기술로 사용됩니다.
작성일 : 18-02-07 14:32
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