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2019/09/09 한양뉴스 > 학술 > 이달의연구자 중요기사

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[우수 R&D] 임종우 교수, 알고리즘과 딥러닝 방식을 융합해 컴퓨터 비전 향상

자율주행과 AR/VR 분야의 컴퓨터 비전 기술 연구

김현섭

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http://www.hanyang.ac.kr/surl/O6L9

내용

컴퓨터 비전이란 동영상과 이미지에서 필요한 정보를 뽑아내는 것을 의미한다. 이 분야에는 전통적 알고리즘 방식과 딥러닝을 이용하는 방식이 있다. 임종우 서울캠퍼스 컴퓨터소프트웨어학과 교수는 이 두 가지를 융합해 상호 보완하는 시도를 하고 있다. ‘비전 모델 기반 공간 상황 인지 원천기술 연구’의 책임을 맡은 임 교수의 이야기를 들어본다.


컴퓨터 비전: 알고리즘 방식과 딥러닝 방식
 
알고리즘 방식의 컴퓨터 비전은 40~50년간 발전해온 전통적 연구법이다. 알고리즘은 카메라를 통해 자동차가 얼마나 빨리 주행하는지 등 정확한 수치적 상황 인식에서 주로 쓰인다. 딥러닝도 연구된 역사가 길지만 비교적 최근에 활발히 이용되고 있다. 딥러닝은 얼굴 표정에서 사람의 감정을 인지하는 등 의미론적 정보 해석에 활용된다. 임 교수는 두 분야를 별개로 보지 않고 합칠 방안을 연구했다.
 
▲ 딥러닝 방식을 이용하면 이미지로 받아들인 주변의 공간을 3차원 정보로 복원할 수 있다. 입력 영상과 추정된 거리정보(왼쪽)와 3차원 복원 결과 (임종우 교수 제공)

자율주행 자동차의 컴퓨터 비전
 
임 교수의 이번 연구는 자율주행 자동차와 CCTV 등에 활용될 컴퓨터 비전이 주를 이뤘다. 임 교수는 이해를 돕기 위해 자율주행 자동차를 예시로 들어 연구를 설명했다. 자율주행을 위해서는 카메라로 들어오는 정보들을 인지하고 해석할 기술이 필요하다. 주행 시 앞차와의 거리를 즉각적으로 정보화해야 한다. 알고리즘 방식은 이에 특화돼 있다. 차가 주행하는 동안 다양하게 변하는 주위 공간을 3차원으로 인식하는 것도 핵심기술 중 하나다. 딥러닝 방식은 이를 보다 효율적으로 처리할 수 있다. 알고리즘과 딥러닝 둘 중 하나만 채택해서는 자율주행을 완성할 수 없다.
 
도로 상황은 카메라를 통해 인식하기 때문에 순간적으로 물체가 다른 물체에 겹쳐 가려지거나 큰 조도(조명 받는 면의 밝기 척도) 변화가 생길 때 위험할 수 있다. 이 경우 전통적 방식의 알고리즘에 문제가 생긴다. 임 교수는 딥러닝으로 이 문제를 해결했다. 임 교수의 기법은 물체를 추적하고 외형의 정보를 학습, 변형될 모습을 미리 예상해 사물의 판독을 가능케 한다.
 
▲ 알고리즘 방식은 물체의 속도와 거리를 측정하는 데 유리하다. 딥러닝 방식은 운동하고 있는 물체와 정지한 물체를 분류하는 등 의미론적 분석에 용이하다. 사진에서 운동물체는 표시되고, 정지물체는 표시되지 않는다. (임 교수 제공)

알고리즘과 딥러닝 방식을 융합하는 방법
 
딥러닝 방식은 처리 결과가 시각적 이미지가 아닌 ‘정보(data)’가 된다. 시각 자료를 큰 범주들로 분류해 물체의 특징을 기술한 정보로 내보낸다. 알고리즘 방식의 처리 결과는 픽셀로 표현된 이미지로 남는다. 알고리즘 방식으로 얻어낸 픽셀 이미지를 딥러닝의 결과 정보와 매칭하는 것이 임 교수가 두 분야를 융합하는 방식이다. 그는 “물체 추적 영역에서는 많은 사람이 이미 알고리즘과 딥러닝을 혼합해 사용하고 있다”고 밝혔다.
 
▲ 임종우 교수는 “컴퓨터가 사람처럼 시각 정보를 인식한다는 것 자체가 쉽지 않다”며 "여전히 기술적 시도를 하고 있다"고 전했다.

2부 연구를 향해
 
‘비전 모델 기반 공간 상황 인지 원천기술 연구’는 2017년 9월부터 2년간 진행됐다. 이번 연구는 ‘인간 수준의 종합적 비디오 이해를 통한 상황인지 및 예측’ 연구의 1부다. 1부 연구를 통해 임 교수와 연구진들은 목표한 기능 개발을 실현했으며 여러 논문을 작성했다. 임 교수는 “컴퓨터가 사람처럼 시각 정보를 인식한다는 것 자체가 쉽지 않다”며 "여전히 기술적 시도를 하고 있다"고 전했다. 임 교수는  2부 연구에서도 연구책임자를 맡으며 ‘딥러닝 기반 의미론적 상황 이해 원천기술 연구’를 수행할 예정이다.


글/ 김현섭 기자          swiken1@hanyang.ac.kr
사진/ 김현수 기자        soosoupkimmy@hanyang.ac.kr
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기사댓글 1

  • 윤준오2019/09/19

    교수님 존경합니다!