삼육대 연구팀, 이미지 필터 효과적으로 제거하는 방안 제시

(왼쪽 위부터 시계방향으로) 류한철 교수, 류한국 교수, 여운하 박사과정 연구원, 김영일 학생, 오왕택 학생, 강경수 박사. 사진 삼육대학교 *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]김수연 인턴 기자 = 삼육대 인공지능융합학부 류한철 교수가 이끄는 휴먼&비전연구실(Human and Vision Lab)이 '인스타그램 필터 제거를 위한 빠르고 가벼운 다중 스케일 색상 집중 네트워크'에 관한 연구를 진행했다고 27일 밝혔다. 해당 논문은 권위 있는 인공지능(AI) 학술대회 '유럽컴퓨터비전학술대회(ECCV) 2022'에 게재됐다.

연구팀은 테라헤르츠 이미지 노이즈 제거 연구과제 수행 경험을 바탕으로 이미지에 추가된 필터를 효과적으로 제거하는 방안을 제시했다. 연구팀이 제안한 인공지능 네트워크는 구조를 경량화해 다른 알고리즘 대비 빠른 추론 속도를 가지면서 색상 정보에 집중해 원본 색상을 복원하는 데 탁월한 성능을 보였다.

인스타그램 이미지 필터 제거 네트워크(CAIR)의 메인 구조 *재판매 및 DB 금지

이 기술은 열화 된 영상의 복원과 이미지 해상도 향상 분야, 객체 탐지, 이미지 분류 등 다양한 컴퓨터 비전 태스크 성능 향상을 위한 이미지 전처리 과정에서 활용도가 높을 것으로 기대된다고 연구팀은 설명했다.

한편, 류 교수의 휴먼&비전연구실은 한국연구재단과 한국전자통신연구원 과제를 수행하고 있으며, 건설기술및관리연구소와 인공지능 기반 건설안전 및 디지털 헬스케어 융합 연구를 진행하고 있다. 

인스타그램 필터 제거 결과 비교. 왼쪽부터 필터 이미지(filtered), 원본 이미지(original), 연구팀이 제안한 방법 적용 결과(CAIR), 다른 방법 적용한 결과 *재판매 및 DB 금지

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