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ETRI 포토샵보다 쉬운 얼굴편집 툴ㆍ데이터 20만건 공개관련업계 생태계 구축 기여 기대

      한국전자통신연구원 연구진이 백본 네트워크 Vovnet 소스코드를 검토하고 있다. 왼쪽부터 신정규 UST연수생, 문진 영 책임연구원.                                                                                                                                                      <사진 : ETRI 제공>

[취재]한국전자통신연구원(ETRI)이 얼굴편집 툴과 이와 관련한 AI 알고리즘, 이미지 데이터 20만 장을 전격 공개했다. 관련 업계 생태계 구축에 크게 기여할 것으로 예상된다.

ETRI는 12일 사물 인식, 행동 추적 등 시각 인공지능 구현에 필요한 핵심 알고리즘 백본 네트워크(VoVNet)와 전문 편집프로그램 없이도 얼굴을 자연스레 편집 가능한 기술(SC-FEGAN)을 공개했다.

안드로이드용 모바일 앱으로도 개발했다. 다만, 이는 상황을 좀더 지켜볼 계획이다.

이미지 데이터는 시각 인공지능 기술을 학습시키는데 필요한 도심환경 사물 560종 대상 사물인식 학습 데이터 20만 장이다.

백본 네트워크는 사진 속 객체들의 특징을 찾아내 정보를 추출하고 분석해 인공신경망으로 모델을 만들어내는 기술이다.

이 기술을 활용하면 사물 검출, 객체 부분별 분할 인식, 안면 인식 등 다양한 기능들을 구현할 수 있다.

또 얼굴 편집 툴은 포토샵 같은 전문 편집 프로그램 없이도 사람의 얼굴 사진을 쉽고 자연스럽게 편집할 수 있다.

이 기술을 활용하면 사진 속 인물이 하고 있지 않던 액세서리를 추가하거나 머리 모양, 표정까지도 바꿀 수 있다. 심지어 낙서 등으로 인해 일부가 훼손되거나 빈 공간이 생겨도 원하는 내용을 간단하게 그려 복원할 수도 있다. 얼굴 사진에 특화되어 다양한 편집이 가능하다.

이 기술에는 딥러닝 기법 중 하나인 갠(GAN)이 사용됐다. 갠은 인공적으로 데이터를 만들고 이를 판별하면서 진짜 같은 가짜 데이터를 만들어 내는 기술이다.

그러나 갠은 이미지를 합성하거나 변환하는데 효과적이지만 사용자의 의도나 조건 등을 반영하지 못한다는 단점이 있다.

ETRI 연구진이 개발한 SC-FEGAN 기술을 이용해 악세사리를 착용하지 않았던 사진에(왼쪽) 간단한 스케치를 통해 자연스럽게 귀고리를 착용한 사진으로 만든 모습.(오른쪽)

이를 연구진이 보완해 입력값을 넣어 원하는 결과를 낼 수 있도록 새로 기술을 개발했다. 인물 사진과 사용자가 원하는 입력 값을 알고리즘에 넣으면 조건에 적합하면서도 해당 사진 속 주변 환경과 자연스럽게 어울리는 이미지를 만들 수 있도록 했다.

컴퓨터 그래픽, 웹 디자인, 산업디자인 등 분야에서 작업 시간을 대폭 줄이고 결과물의 품질을 높일 수 있을 것으로 연구진은 기대했다.

박종열 ETRI 인공지능연구소 시각지능연구실장은 “지난 2월 누구든 코드를 다운로드 받아 테스트해볼 수 있도록 깃허브(Github) 커뮤니티에 처음 공개한 이후 큰 인기”라고 말했다.

박 실장은 “깃허브에서 스타를 2800개 넘게 획득했다”며 “스타 1000개 이상이면 꽤 유명한 것으로 봐도 된다”고 설명했다.

연구진은 향후 시각지능 관련 핵심 기반 기술들과 데이터를 지속 공개하는 한편 , 얼굴 뿐 아니라 냉장고, 가구 등 다른 객체를 대상으로도 쉽게 편집을 할 수 있도록 관련 기술을 고도화해나갈 계획이다.

박 실장은 또 데이터 공개 이유에 대해 “국내 시각관련 인공지능 기술이 급성장하고 있지만 해외 의존도가 점차 높아지고 있다”며 “이에 관련 기술과 데이터를 공개하기로 한 것이고, 우리나라 산·학·연이 보다 경쟁력을 갖추고 산업 생태계 조성에 기여할 것으로 기대한다”고 덧붙였다.

한편 이 기술은 과학기술정보통신부 혁신성장동력사업의 일환으로 진행됐다. 관련 특허출원 47건, 특허등록 4건, 논문 34편(SCI 6편), 기술 이전 12건의 성과를 냈다.

ETRI 연구진이 SC-FEGAN으로 사진을 복원한 결과. 원본에서 일부 사진내용을 지우고, 스케치와 부분 사진만으로 원본을 성공적으로 복원했다.

박희범 기자  snews@s-news.kr

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