헬로티 함수미 기자 | IS&T가 개최한 국제 콘퍼런스 CIC에서 맥스트가 이미지 색역 복원 관련 연구 논문을 발표했다. 맥스트는 연구개발본부 소속 정태홍 책임이 제 1 공동 저자로 이름을 올린 논문 ‘GamutNet: Restoring Wide-gamut Colors for Camera-captured Images’을 발표해 주목받았다고 밝혔다. CIC는 컬러 이미징 분야에서 일하는 과학자, 기술자 및 엔지니어를 위한 연례 기술 모임이다. 코로나19의 영향으로 지난해와 마찬가지로 이번 제29회 대회도 온라인으로 진행됐다. 맥스트 정태홍 책임이 York University·아주대학교와 함께 수행한 이 연구는 카메라로 촬영된 표준 색역 이미지를 광색역 이미지로 복원하는 심층신경망을 주제로 하고 있다. 색역은 디지털 영상에 포함된 색의 범위 또는 디스플레이가 표현할 수 있는 색의 범위를 나타낸다. 일반적으로 디지털 영상과 디스플레이의 색역이 넓을수록 더 선명한 색을 표현할 수 있다. 연구진은 카메라 내 처리 파이프라인을 바탕으로 새로운 데이터 세트를 구축했으며, 실험 결과 이를 활용해 학습된 심층신경망은 기존 방법에 비해 월등한 복원 성능을 보인 것으로
[첨단 헬로티] KAIST 바이오및뇌공학과 예종철 석좌교수 연구팀이 인공지능의 기하학적인 구조를 규명하고 이를 통해 의료영상과 정밀 분야에 활용 가능한 고성능 인공신경망 제작의 수학적인 원리를 밝혔다. ▲ 왼쪽부터 예종철 교수, 한요섭 연구원, 차은주 연구원 연구팀의 ‘심층 합성곱 프레임렛(Deep Convolutional Framelets)’이라는 새로운 조화분석학적 기술은 인공지능의 블랙박스로 알려진 심층 신경망의 수학적 원리를 밝혀 기존 심층 신경망 구조의 단점을 보완하고 이를 다양하게 응용 가능할 것으로 기대된다. 심층신경망은 최근 폭발적으로 성장하는 인공지능의 핵심을 이루는 딥 러닝의 대표적인 구현 방법이다. 이를 이용한 영상, 음성 인식 및 영상처리 기법, 바둑, 체스 등은 이미 사람의 능력을 뛰어넘고 있으며 현재 4차 산업혁명의 핵심기술로 알려져 있다. 그러나 이러한 심층신경망은 그 뛰어난 성능에도 불구하고 정확한 동작원리가 밝혀지지 않아 예상하지 못한 결과가 나오거나 오류가 발생하는 문제가 있다. 이로 인해 ‘설명 가능한 인공지능(XAI)’에 대한 사회적, 기술적 요구가 커지고 있다. 연구팀은 심층신경
[첨단 헬로티] 비즈니스 가치를 높이는 데 있어 인공지능(AI)의 역할이 점차 커질 것으로 보인다. 고객 경험, 신규 매출, 비용 절감 등을 이끄는 데 있어 AI가 핵심 도구가 된다는 것이다. 가트너(Gartner)는 2018년 AI로 파생될 글로벌 비즈니스 가치가 전년 대비 70% 증가한 1조2,000억 달러에 달할 것이며, 2022년에는 3조9,000억 달러에 달할 것으로 전망했다. 가트너 리서치 부사장인 존 데이비드 러브록(John-David Lovelock)은 “AI는 연산능력, 규모, 속도, 데이터 다양성, 심층신경망(DNN) 발전 등으로 향후 10년간 가장 파괴적인 기술로 자리매김할 것”이라고 말했다. AI 비즈니스 가치의 성장은 다른 신흥 기술과 마찬가지로 전형적인 S곡선 패턴을 보인다. 2018년 성장률은 70%에 달할 것으로 보이지만, 2020년부터 2022년까지 성장률이 점차 둔화될 것으로 보인다. 러브록 부사장은 “초기 기업들은 고객 유치를 목적으로 고객과의 커뮤니케이션 강화에 AI 기술을 주로 활용했기 때문에 ‘고객 경험(CX)’의 개선이 AI 비즈니스의 가장 중요한 가치로 여겨졌다.
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