광주과기원, 이미지 처리 성능 높인 ‘AI 기술’ 개발

하이퍼볼릭 유사도 학습모듈 고안
픽셀 간 관계 효율적으로 재정의

전해곤(왼쪽부터) GIST AI대학원 교수, 박진휘 석박통합과정생, 배인환 박사과정생 [GIST 제공]

광주과학기술원(GIST)은 AI대학원 전해곤 교수팀이 영상 속 픽셀들의 관계를 ‘하이퍼볼릭(Hyperbolic) 공간’에서 새로운 방식으로 이해, 이미지 처리 성능을 크게 높인 인공지능(AI) 알고리즘 기술을 개발하는데 성공했다고 12일 밝혔다.

하이퍼볼릭 공간은 우리가 일상적으로 경험하는 3차원 공간과 달리 굽은 형태를 지닌 비(非)유클리드 공간 중 하나다. 하이퍼볼릭 공간에서는 데이터 간의 계층적 관계를 보다 효율적으로 형성할 수 있다는 사실이 증명되어 최근 AI 분야에서도 데이터 간 관계를 학습하는데 이용되는 사례가 늘고 있다.

연구팀은 하이퍼볼릭 공간에서 픽셀들의 관계를 계층화한 후 유사도를 이해하는 ‘하이퍼볼릭 유사도 학습 모듈을 고안해 이미지 처리 성능을 크게 높였다. 영상 속 픽셀들의 관계를 계층화하는 것이 효율적이라는 점은 증명돼왔으나, 이 계층화를 하이퍼볼릭 공간에서 시도한 최초 사례다.

이 모듈은 픽셀 간의 관계를 파악하고 정보를 전파하는 ‘공간 전파 알고리즘’을 이용해 이웃 픽셀의 정보를 토대로 주어진 정보의 해상도를 개선한다. 픽셀 간 유사도를 추론한 후 해상도가 낮은 부분의 희박한 정보를 이미지 전체로 확산시키는 방식이다.

휘어진 하이퍼볼릭 공간에서는 가까운 것은 더 가까이, 먼 것은 더 멀리 표현돼 이미지의 특징을 효율적으로 추출할 수 있기 때문에 객체 간 경계를 정확히 인식하는 성능을 최대 14%까지 높일 수 있었다.

전해곤 교수는 “이번 연구를 통해 컴퓨터 비전과 로보틱스 분야에서 영상 및 3차원에 대한 응용 알고리즘을 추가적인 학습 파라미터 없이 개선할 수 있게 됐다”며 “픽셀 간의 관계를 넘어, 영상 속이나 3차원 공간 속 객체들의 관계와 같이 더 넓은 연구 분야로 확장시킬 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

이번 연구결과는 오는 26일 열리는 세계 최고 기계학습 학회 ‘ICML’에서 발표될 예정이다.

구본혁 기자

nbgkoo@heraldcorp.com