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이미지/영상 처리 인공지능 기술 활용의 현황과 전망

◈ 목차

• 1.이미지/영상 처리 인공지능 기술

• 2.이미지/영상 처리 인공지능 기술 국내외 활용

• 3.KISTI의 이미지/영상 처리 인공지능 기술

• 4.이미지/영상 처리 인공지능 기술 전망

◈본문

 1. 이미지/영상 처리 인공지능 기술 

>> 이미지/영상 처리 인공지능 기술의 기본 개념 

• ●이미지/영상 처리 인공지능 기술은 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)과 같은 인공 지능 알고리즘을 활용하여 이미지나 비디오의 특징을 추출하고 패턴을 인식하고 분석하는 기술임 
  

• ●최근 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN)이나 VAE(Variational Autoencoders)와 같은 인공지능 알고리즘을 이용하여 이미지나 비디오를 생성하는 기술이 등장함 
  

• ●객체 탐지, 얼굴 인식, 이미지 분류, 포즈 추정, 이미지 생성 등 다양한 작업을 수행할 수 있으며 의료, 자 율주행, 제조 등 다양한 산업과 응용 분야에 활용됨 
  

• ●이미지/영상을 이용한 인식·분석 처리 인공지능 프로세스 
  
  - (데이터 수집) 고해상도 카메라, 적외선 센서, 깊이 카메라(Depth Camera) 등 다양한 장비를 통해 이미지/영 상을 획득하고 디지털 데이터로 변환하는 과정을 의미함. 이 과정에서는 이미지 정규화(크기 조정, 밝기 조절 등)나 노이즈 제거를 위한 가우시안 필터링, 히스토그램 평활화(Histogram Equalization) 등의 전처리 기법을 사용하여 데이터 분석에 적합한 형태로 데이터를 가공함 
  
  - (특징 추출) 수집 및 가공된 이미지/영상 데이터에 내재된 의미 있는 정보를 추출하기 위한 단계로 엣지 검출을 위해 Sobel이나 Cannay 알고리즘, 코너 검출을 위해 HDC(Harris Corner Detection) 알고리즘, 특징점 추출 을 위해 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform), SURF(Speeded Up Robust Features) 등의 알고리즘 이 사용됨. 또한 LBP(Local Binary Patterns)나 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)을 이용한 텍스 처 분석 등 다양한 기법을 활용하여 각 데이터의 고유한 특징을 추출함 
  
  - (패턴 인식 및 분류) 추출된 특징을 이용해 객체 인식 및 분류를 하는 과정으로 전통적인 SVM(Support Vector Machine), 랜덤 포레스트(Random Forest) 등의 머신러닝 기법부터 CNN(Convolutional Neural Networks), R-CNN(Region-based CNN), YOLO(You Only Look Once) 등의 딥러닝 기법까지 다양한 알고리즘을 목 적에 맞게 선택 및 적용하여 이미지 내 객체의 종류, 위치, 자세 등을 식별함 
  
  - (영상 분석) 인식된 객체들의 세부적인 특성과 관계를 분석하는 단계로 객체 추적 알고리즘을 사용하여 움직임 을 분석하고, 세그멘테이션 기법으로 객체의 정확한 윤곽을 파악하거나, 3D 복원 기술을 통해 2D 이미지에서 3D 정보를 추출하거나, 시간에 따른 객체의 행동 패턴을 분석하는 등 고차원적인 정보를 도출함 
  
  - (후처리 및 가시화) 분석 결과를 활용해 영상 변환이나 재구성을 하는 단계로 객체 탐지 결과의 경계 상자 (Bounding Box) 표시, 세그멘테이션 결과를 마스크 형태로 시각화, 스타일 전이(Style Transfer) 기술을 이용 한 영상의 스타일을 변경, GAN을 활용한 저해상도 이미지의 고해상도 변환하는 등의 작업을 수행함
  

>> 이미지/영상 처리 인공지능 기술의 발전 배경 

• ●딥러닝과 빅데이터의 발전으로 인해 실시간 객체 인식, 초해상도 기술, 생성형 AI 등의 혁신적 응용으로 급속히 진화함 
  - 대량의 이미지 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 하드웨어 GPU(Graphic Processing Unit)와 TPU(Tensor Processing Unit)가 발전함 
  - SIFT와 HOG(Histograms of Oriented Gradients)와 같은 전통적인 이미지 처리 알고리즘부터 ResNet, YOLO, Mask R-CNN 등의 딥러닝 기반 모델까지 다양한 알고리즘이 개발됨 이미지/영상 처리 인공지능 기반 응용: 의료 분야 
  
  

• ●(의료 영상 진단) X-ray, CT, MRI 스캔 등 의료 영상을 정확하고 효율적으로 분석하여 질병을 진단하고, 의료진의 의사 결정을 지원하는 데 활용함 
  - 딥러닝 기반 이미지 분할(segmentation) 기술을 활용하여 이미지 데이터에서 질병 영역을 정확히 구분하고, 크기와 위치를 정밀하게 측정함 - 저해상도 또는 불완전한 이미지를 복원하거나, 새로운 이미지를 생성하여 진단의 정확성이 증대하고 있음 
  
  

• ●(병리학 이미지 분석) 병리학적 이미지 데이터를 AI를 활용하여 분석하고, 질병 탐지, 병변 분할 등을 자 동화하여 정확하고 신속한 진단을 지원함 
  - 디지털 병리학 이미지를 AI 기반으로 분석하여 종양 세포와 정상 세포를 자동으로 구분하고, 종양의 악성도와 진행 상태를 평가함 
  - 병리학적 이미지에서 염증, 괴사, 섬유화 등의 병리적 변화를 자동으로 분석하여 다양한 질병의 상태를 진단하 고 치료 방향을 제시함 이미지/영상 처리 인공지능 기반 응용: 자율주행 분야 
  
  

• ●(객체 인식 및 추적) 자율주행 차량이 주행 중 도로 환경에서 차량, 보행자, 자전거, 도로 표지판 등 다양한 객체를 탐지하고 분류 및 추적하는 방식임 - 이미지나 영상 프레임에서 객체의 위치를 경계 상자 형태로 탐지하고, 해당 객체가 무엇인지 분류함 
  - 연속적인 영상에서 차량이 주행 중 마주치는 보행자나 차량과 같은 객체의 움직임과 위치를 지속적으로 추적하여, 주행 경로를 안전하게 계획함 
  
  

• ●(3D 맵핑 및 위치 추정) 자율주행 차량의 정확한 위치를 파악하고, 주변 환경의 3차원 지도를 생성하여 자율주행에 필요한 정보를 제공함

...................(계속)

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