-모바일 사진 복원하는 AI 기술 등장

이번에 개발 된 칩 활용의 예시. (사진=KAIST)
KAIST 연구진이 개발한 저전력 영상 생성 인공지능(AI) 반도체칩(GANPU·오른쪽)과 이를 이용해 스마트폰, 태블릿 PC 등 모바일 기기에서 몇 가지 특징을 선택해 얼굴사진을 자동 수정할 수 있는 애플리케이션. (사진=KAIST)

[데일리비즈온 김소윤 기자] 인공지능(AI)이 화가로 변신했다. 국내 연구진의 연구결과 AI 기술로 모바일의 손상된 이미지를 복구할 수 있게 된 것. 그간 잘 알려진 AI 기술인 음성인식을 넘어선 획기적인 개발이다.

한국과학기술원(KAIST)은 이 대학 전기 및 전자공학부 유회준 교수 연구팀이 생성적 적대신경망(GAN)을 저전력, 효율적으로 처리하는 AI 반도체를 개발했다고 6일 밝혔다.

연구팀이 개발한 AI 반도체는 다중-심층 신경망을 처리할 수 있고 이를 저전력의 모바일 기기에서도 학습할 수 있다는 설명이다. 반도체 칩 개발을 통해 이미지 합성, 스타일 변환, 손상 이미지 복원 등의 생성형 AI 기술을 모바일 기기에서 구현하는 데 성공했다고 연구팀은 밝혔다.

기존에 잘 알려진 AI 기술인 분류형 모델(Discriminative Model)은 주어진 질문에 답을 하도록 학습된 AI 모델로 물체 인식 및 추적, 음성인식, 얼굴인식 등에 활용된다.

반면 생성적 적대 신경망(GAN)은 새로운 이미지를 생성·재생성할 수 있어 이미지 스타일 변환, 영상 합성, 손상된 이미지 복원 등 광범위한 분야에 활용될 수 있다. 또 모바일 기기의 다양한 응용 프로그램(영상·이미지 내 사용자의 얼굴 합성)에도 사용돼 학계뿐만 아니라 산업계에서도 주목을 받고 있다고 연구팀은 설명했다.

하지만 생성적 적대 신경망은 기존의 딥러닝 네트워크와는 달리 여러 개의 심층 신경망으로 이루어진 구조다. 개별 심층 신경망마다 다른 요구 조건으로 최적화된 가속을 하는 것이 어려운 이유다.

적대적 생성 신경망은 메모리가 작은 스마트폰 등에선 구현할 수 없었는데 연구팀은 모바일에서도 활용 가능한 반도체 GANPU를 개발해 모바일 AI의 활용 범위를 넓혔다. (사진=픽사베이)
국내 연구진이 모바일에서도 활용 가능한 반도체 GANPU를 개발해 모바일 AI의 활용 범위를 넓혔다. (사진=픽사베이)

◇모바일 사진 복원하는 AI 기술 등장

또 고해상도 이미지를 생성하기 위해 기존 심층 신경망 모델보다 수십 배 많은 연산량을 요구한다. 이 때문에 적대적 생성 신경망은 연산 능력이 제한적이고 사용되는 메모리가 작은 모바일 장치(스마트폰, 태블릿 등)에서는 소프트웨어만으로 구현할 수 없었다.

최근 모바일 기기에서 AI를 구현하기 위해 다양한 가속기 개발이 이뤄지고 있는데 기존 연구들은 추론 단계만 지원하거나 단일-심층 신경망 학습에 한정돼 있다고 연구팀은 분석했다. 이에 연구팀은 단일-심층 신경망뿐만 아니라 생성적 적대 신경망과 같은 다중-심층 신경망을 처리할 수 있으면서 모바일에서 학습도 가능한 인공지능 반도체 GANPU를 개발해 모바일 장치의 AI 활용범위를 넓힐 수 있었다.

이번에 개발된 인공지능 반도체는 서버로 데이터를 보내지 않고 모바일 장치 내에서 생성적 적대 신경망(GAN)을 스스로 학습할 수 있어 사생활을 보호를 가능하게 하는 프로세서라는 점에서 연구팀은 활용도가 높을 것으로 기대했다.

모바일 기기에서 저전력으로 다중-심층 신경망을 가속하기 위해서 다양한 핵심 기술이 필요하다. 연구팀이 개발한 GANPU에 사용된 핵심 기술 중 대표적인 기술 3가지는 적응형 워크로드 할당·입출력 희소성 활용 극대화·지수부만을 사용한 0 패턴 추측이다.

이 같은 기술을 사용해 연구팀의 GANPU는 기존 최고 성능을 보이던 심층 신경망 학습 반도체 대비 4.8배 증가한 에너지효율을 달성했다고 밝혔다. GANPU의 활용 예시로 태블릿 카메라로 찍은 사진을 사용자가 직접 수정할 수 있는 응용 기술을 시연했다. 사진상의 얼굴에서 머리·안경·눈썹 등 17가지 특징에 대해 추가·삭제 및 수정사항을 입력하면 GANPU가 실시간으로 이를 자동으로 완성해 보여 주는 얼굴 수정 시스템이다. 

유회준 교수는 “이번 연구를 계기로 모바일 기기에서의 인공지능 활용 영역을 크게 넓혀 향후 이미지 스타일 변환, 영상 합성, 이미지 복원 등 GAN과 관련된 애플리케이션에 다양하게 응용될 것으로 기대된다”고 말했다.

 

저작권자 © 데일리비즈온 무단전재 및 재배포 금지