GIST, 물체 인식 정확도 높이는 인공지능 기술 개발

AI융합학과 이규빈 교수팀, 오류 추정 통해 실시간 정보 보정

GIST AI융합학과 이규빈 교수팀 [GIST 제공. 재판매 및 DB 금지]

(광주=연합뉴스) 장아름 기자 = 로봇이 처음 보는 물체에 대한 정보를 스스로 보정해 빠르고 정확하게 인식하는 인공지능(AI) 비전 개술이 개발됐다.

광주과학기술원(GIST)은 14일 AI융합학과 이규빈 교수팀이 오류 추정을 통해 미학습 물체의 인식 결과를 정제하는 AI 기술을 개발했다고 밝혔다.

이 기술은 실시간으로 오탐지된 물체를 삭제하거나 추가하는 기능을 갖춰 로봇의 시각 인지 능력을 한층 향상할 것으로 기대된다.

기존 AI 비전 기술은 사전에 학습한 데이터에 포함된 물체만 인식하는 등의 한계가 있었다.

이미지와 초기 예측 데이터를 기반으로 오류를 정정하는 기술이 개발됐지만 세부적인 부분만 수정하거나 속도가 느린 단점이 있었다.

GIST 연구팀이 개발한 'QuBER' 모델과 기존 모델 비교 [GIST 제공. 재판매 및 DB 금지]

이 교수 연구팀은 빠르고 정확한 오류 정정 기술을 적용한 'QuBER' 모델을 개발했다.

올바르게 검출된 경계, 검출해야 했지만 놓친 경계, 잘못 검출한 경계, 검출하지 않아야 할 부분을 정확히 비검출한 경계 등 '4자 경계 오류(Quadruple Boundary Error)'를 분석해 물체 인식 정확도를 높이고 미학습 물체도 실시간으로 빠르고 정확하게 인식하게 했다.

실내 환경 인식률 정확도 88.4%, 상자 안의 복잡한 물체 인식률 정확도 77.5% 등 가려진 물체가 많은 상황에서도 빠르고 정확한 분할 능력을 보였다.

이 교수가 지도하고 백승혁 박사가 수행한 이번 연구는 IEEE 국제 로봇 자동화 학술대회에서 오는 5월 발표될 예정이다.

이 교수는 "이 기술이 로봇 비전·자율주행·산업 자동화 등 다양한 분야에서 활용돼 큰 역할을 할 것으로 기대한다"고 말했다.

areum@yna.co.kr

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