이미지 정보 전송량을 줄일 수 있는 AI 기술이 울산과학기술원 연구팀에 의해 개발됐다. 자율주행 차량의 인식 시스템, 원격 수술과 진단, 메타버스 실시간 렌더링처럼 대규모 영상 데이터를 지연 없이 주고받아야 하는 분야에 도움이 될 것으로 기대된다.
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| ▲ 연구진 사진. 윤성환(왼쪽) 교수와 박정훈 연구원 |
UNIST는 인공지능대학원 윤성환 교수팀이 목적에 맞게 꼭 필요한 의미 정보만을 골라 전달하는 AI 기반 무선 이미지 전송 기술인 '과제 맞춤형 의미통신'(Task-Adaptive Semantic Communication)기술을 개발했다고 6일 밝혔다.
이미지 정보는 객체(Object), 배치(레이아웃·Layout), 관계(Relation) 등의 의미 구조(semantics)로 나뉘는데, 현재 쓰이는 무선 이미지 전송 기술은 이 같은 의미 구조를 고려하지 않고 이미지를 통째로 압축한 뒤 전송한다. 이 때문에 대역폭 제약과 전송 지연이 발생해 고해상도 영상을 실시간으로 주고받기 어렵다.
연구팀이 개발한 기술은 이미지에 포함된 모든 정보를 보내지 않고, 과제(Task)에 꼭 필요한 의미 정보만을 선별해 전달하는 방식이다. 가령 단순히 사진 속 객체를 분류해야 하는 과제일 때는 '고양이' '자동차' 같은 객체 정보만 보내고, '모자를 쓴 고양이'나 '의자 위에 앉은 사람' 같은 이미지 생성이 목적이면 객체들의 배치와 관계 정보까지 함께 전송하는 식이다.
또 관계 정보를 전송하는 과정에서 "사람에게 머리가 있다"처럼 항상 참인 정보나, "손에 막대를 쥐고 있다"와 "사람이 막대를 들고 있다"처럼 중복된 정보는 걸러내는 의미 필터링(Semantic Filtering) 알고리즘을 개발해 적용했다. 이 과정을 통해 불필요한 데이터 전송은 줄이고, 과제 수행에 필요한 맥락은 유지하면서 전송 효율을 크게 높일 수 있었다.
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| ▲ 연구 그림. 연구진이 제안한 과제 적응형 정보 전송 구조 [울산과기원 제공] |
시뮬레이션 결과, 이 기술은 기존 방식에 비해 최대 45배 높은 전송 효율을 달성했으며, 다양한 무선 채널 조건에서도 실시간 시각 과제 수행이 가능함이 입증됐다.
윤성환 교수는 "앞으로는 단순히 '정확하게 보내는 것'을 넘어, '의미 있게 보내는 것'이 통신의 핵심이 될 것"이라며 "이번 연구는 지능형 무선통신의 판도를 바꾸는 신호탄"이라고 했다.
제1 저자인 박정훈 연구원은 "자율주행 차량의 인식 시스템, 원격 수술 및 진단, 메타버스 실시간 렌더링처럼 대규모 영상 데이터를 지연 없이 주고받아야 하는 분야에 도움이 될 전망"이라고 기대했다.
연구 결과는 IEEE 통신 분야 최상위 저널 중 하나인 'IEEE 저널 오브 온 셀렉티드 에어리어즈 인 커뮤니케이션즈(Journal on Selected Areas in Communications,JSAC)'에 10월 20일 게재됐다.
연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 '지역지능화혁신인재양성 사업', 인공지능대학원(울산과학기술원) 사업, AI스타펠로우십(울산과기원) 사업, 보건복지부 지원 보건의료기술 연구개발 사업, 그리고 NRF 지원 개인기초연구 중견연구를 통해 수행됐다.
KPI뉴스 / 최재호 기자 choijh1992@kpinews.kr
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