UNIST는 인공지능대학원 윤성환 교수팀이 목적에 맞게 꼭 필요한 의미 정보만을 골라 전달하는 AI 기반 무선 이미지 전송 기술인 ‘과제 맞춤형 의미통신’ 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.
이미지 정보는 객체, 배치(레이아웃), 관계 등의 의미 구조로 나뉘는데, 현재 쓰이는 무선 이미지 전송 기술은 이미지를 통째로 압축한 뒤 전송해 고해상도 영상을 실시간으로 주고받기 어렵다.
연구팀이 개발한 기술은 이미지에 포함된 모든 정보를 보내지 않고, 과제에 꼭 필요한 의미 정보만을 선별해 전달하는 방식이다. 가령 단순히 사진 속 객체를 분류해야 하는 과제일 때는 ‘고양이’ ‘자동차’ 같은 객체 정보만 보내고, ‘모자를 쓴 고양이’나 ‘의자 위에 앉은 사람’ 같은 이미지 생성이 목적이면 객체들의 배치와 관계 정보까지 함께 전송하는 식이다.
또 관계 정보를 전송하는 과정에서 ‘사람에게 머리가 있다’처럼 항상 참인 정보나 ‘손에 막대를 쥐고 있다’ ‘사람이 막대를 들고 있다’처럼 중복된 정보는 걸러내는 의미 필터링 알고리즘을 개발해 적용했다.
시뮬레이션 결과 이 기술은 기존 방식에 비해 최대 45배 높은 전송 효율을 달성했으며, 다양한 무선 채널 조건에서도 실시간 시각 과제 수행이 가능함이 입증됐다. 이다예기자
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