한국과학기술원(KAIST, 총장 이광형)은 바이오및뇌공학과 장무석 교수 연구팀과 김재철AI 대학원 예종철 교수 연구팀이 공동 연구를 통해 인공지능(AI)의 신뢰도 문제를 해결할 수 있는 물리적 학습 기반의 영상 복원 딥러닝 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.
연구팀은 영상 취득 환경에서 발생할 수 있는 변수 대부분이 물리적 법칙을 통해 수학적으로 기술 가능하다는 점에 착안해 물리적 법칙과 심층 신경망이 통합된 학습 기법을 제시했다.
모든 영상 기술은 물리적인 영상 기기를 통해 영상 정보를 취득한다. 연구팀은 이 정보 취득 과정에 대한 물리적인 통찰력을 AI에 학습시키는 방법을 개발했다.
연구팀은 변화하는 영상 취득 환경에서도 신뢰도 높은 홀로그래피 영상을 복원하는 데 성공했다고 밝혔다. 홀로그래피 영상 기술은 의료 영상, 군용 감시, 자율주행 영상 등 정밀 영상 기술에 다양하게 활용될 수 있는데, 이번 연구는 의료 진단 분야의 활용성을 집중적으로 검증했다.
연구팀은 먼저 3차원 공간에서 빠르게 움직이는 적혈구의 회절 영상(확산된 그림자형상)으로부터 적혈구의 형태를 실시간으로 복원하는 데 성공했다고 전했다. 이런 동적인 영상 환경에서 예상치 못한 변수로는 여러 개의 적혈구 덩어리가 복잡하게 겹친다거나 적혈구가 예상하지 못했던 위치로 흘러가는 경우를 생각해 볼 수 있으며, 연구팀은 AI가 생성한 영상이 합당한 결과인지 빛 전파 이론을 통해 검산하는 방식으로 물리적으로 유효한 복원 신뢰도를 구현하는 데 성공했다고 설명했다.
연구팀은 암 진단 표준기술인 생검 조직(생체에서 조직 일부를 메스나 바늘로 채취하는 것)의 영상 복원에도 성공했다고 밝혔다. 특정한 카메라 위치에서 측정된 회절 영상만을 학습했음에도 AI의 인지능력이 부가, 다양한 카메라 위치에서도 물체를 인식하는 데 성공했다고 강조했다. 이번에 구현된 기술은 세포 염색 과정이나 수천만원에 달하는 현미경이 필요하지 않아 생검 조직 검사의 속도와 비용을 크게 개선할 수 있을 것으로 기대한다고 전했다.
물리적 통찰력을 AI에 이식하는 영상 복원 기술은 의료 진단 분야뿐 아니라 다양한 영상 기술에 활용될 것으로 기대된다고 전했다. 영상 취득에 사용되는 센서, 물체의 밝기, 물체까지의 거리와 같은 영상 취득 환경은 사용자마다 다를 수밖에 없어 적응 능력을 갖춘 AI 솔루션에 대한 수요가 크며, 이제까지 대부분 기술은 적응 능력 부재로 신뢰도가 낮은 문제 때문에 실제 현장에서 활용성이 제한적인 상황이라고 설명했다.
제1 저자인 이찬석 KAIST 바이오및뇌공학과 연구원은 "데이터와 물리 법칙을 동시에 학습하는 적응형 AI 기술은 홀로그래피 영상뿐만 아니라 초고해상도 영상, 3차원 영상, 비시선 영상(장애물 뒷면을 보는 영상) 등 다양한 계산 영상 기술에 적용될 수 있을 것으로 기대한다ˮ고 말했다.
연구진은 "이번 연구를 통해 AI 학습에 있어서 학습 데이터에 대한 강한 의존성(신뢰도 문제)을 물리적 법칙을 결합해 해소했을 뿐만 아니라, 이미지 복원에 있어 매게 변수화된 전방 모델을 기반으로 했기 때문에 신뢰도와 적응성이 크게 향상됐다ˮ며 "이번 연구에서는 데이터의 다양한 특성 중에서 수학적 혹은 물리적으로 정확히 다룰 수 있는 측면에 집중했고, 향후 무작위적인 잡음이나 데이터의 형태에 대해서도 제약받지 않는 범용 복원 알고리즘을 개발하는 데 주력할 것ˮ이라고 밝혔다.
연구 결과는 국제 학술지 `네이처 머신 인텔리전스'에 1월17일 게재됐다. 이번 연구는 삼성미래기술육성사업과 선도연구센터사업의 지원을 받아 수행했다.
임대준 기자 ydj@aitimes.com
