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[IT뉴스]“처음 본 물체도 한눈에 정확 인식” GIST, 실시간 ‘AI 비전’ 기술 개발

온카뱅크관리자

2025-04-14 08:47:27

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">- AI융합학과 이규빈 교수팀, 오탐지된 물체를 실시간 정밀 보정</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="Q4a6zoA8Hg">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="44491a25c86d0ab872a0537ebacb958629bc23dbc1774a86177f10d3755fbe38" dmcf-pid="x8NPqgc65o" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="이번 연구를 수행한 연구진. 이규빈(뒷줄 왼쪽부터 시계방향으로) AI융합학과 교수, 맹제모 박사과정생, 신성호 현대자동차 로보틱스랩 책임연구원, 백승혁 한국기계연구원 선임연구원, 이주순·이상범 석박사통합과정(박사과정생), 김강민 박사과정생.[GIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202504/14/ned/20250414084413246xogt.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="Pfa6zoA8Xa" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202504/14/ned/20250414084413246xogt.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            이번 연구를 수행한 연구진. 이규빈(뒷줄 왼쪽부터 시계방향으로) AI융합학과 교수, 맹제모 박사과정생, 신성호 현대자동차 로보틱스랩 책임연구원, 백승혁 한국기계연구원 선임연구원, 이주순·이상범 석박사통합과정(박사과정생), 김강민 박사과정생.[GIST 제공]
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="6a7fd879f44e106a3c7eed1acdb042886fa16cddc96a232dae8db5a4643be3ec" dmcf-pid="yl0vDFuSGL" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=구본혁 기자] 로봇이 새로운 환경에서 원활하게 작업하려면 처음 보는 물체도 빠르고 정확하게 인식하는 능력이 필수이다. 하지만 기존 AI 비전 기술은 사전에 학습한 데이터에 포함된 물체만 인식할 수 있어, 미학습 물체에 대한 인식률이 떨어지는 한계가 있었다.</p>
          <p contents-hash="9b334f1d628fa5a045639122a1fa58e71aae40b98ea0fff16c114e784229f1be" dmcf-pid="WSpTw37vXn" dmcf-ptype="general">국내 연구진이 이러한 문제를 해결할 혁신적인 인공지능(AI) 기술을 개발해 로봇 비전, 자율주행 등 다양한 분야에서의 활용이 기대되고 있다.</p>
          <p contents-hash="1472158b27520f7a848d35018a8d1d8c3d24ab264fb4f71077d8a0a10862bde5" dmcf-pid="YvUyr0zTti" dmcf-ptype="general">광주과학기술원(GIST)은 AI융합학과 이규빈 교수 연구팀이 오류 추정을 통해 미학습 물체의 인식 결과를 정제하는 AI 기술을 개발했다고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="615ae1b1f0f3d1355d08624c90f17ba91425590daf136c114432015095188693" dmcf-pid="GDGroWZwGJ" dmcf-ptype="general">이 기술은 실시간으로 오탐지된 물체를 삭제하거나 추가하는 기능을 갖추고 있어, 로봇의 시각 인지 능력을 한층 향상시킬 것으로 보인다.</p>
          <p contents-hash="dac9636c9e58504e3afcfe0a0bc1197e0703aa3f58752ee1057912cbf750a430" dmcf-pid="HwHmgY5rXd" dmcf-ptype="general">연구팀은 빠르고 정확한 오류 정정 기술을 적용한 ‘QuBER’ 모델을 개발했다.</p>
          <p contents-hash="33901b133611adac285415afd5c672953876f49f00883abb24260f6bf8ae8a61" dmcf-pid="XrXsaG1m5e" dmcf-ptype="general">QuBER 모델은 RGB-D(Red‧Green‧Blue-Depth, 컬러+깊이) 이미지와 초기 예측 데이터를 활용해 ‘4자 경계 오류(Quadruple Boundary Error)’를 분석함으로써 물체 인식의 정확도를 높이는 것이 특징이다. 이 기술을 통해 처음 보는 미학습 물체도 실시간으로 빠르고 정확하게 인식할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="36bc74b946550c7377ef2ec5944bd4314db74d8e004f6f3c62bd0400c69a326a" dmcf-pid="ZmZONHts1R" dmcf-ptype="general">이처럼 4자 경계 오류(Quadruple Boundary Error)는 AI 비전 기술의 정확도를 높이는 데 핵심적인 기법으로 주목받고 있다.</p>
          <p contents-hash="b8cc551d96f8c6d38e63329b55c69fec30fa08673edbaaea97be214b3fd61016" dmcf-pid="5s5IjXFOHM" dmcf-ptype="general">이 기술은 AI의 초기 예측값과 실제 데이터(Ground Truth) 간의 차이를 ▷True Positive 경계(올바르게 검출된 경계) ▷False Negative 경계(검출해야 했지만 놓친 경계) ▷False Positive 경계(잘못 검출한 경계) ▷True Negative 경계(검출하지 않아야 할 부분을 정확히 비검출한 경계) 등 네 가지 경계 기준으로 분석해 물체 인식의 오류를 효율적으로 정정한다.</p>
          <p contents-hash="1f983cb69b47551bb39e8a1b5b9d8b00b0b95019f36b4e2da3c74a89ad0a082c" dmcf-pid="1O1CAZ3IXx" dmcf-ptype="general">연구팀이 개발한 QuBER 모델은 가려진 물체가 많아 인식이 어려운 상황에서도 빠르고 정확한 분할 능력을 보이며 세계 최고 수준의 정확도를 기록했다.</p>
          <p contents-hash="3656fa7a0f1c43b8e90ce6e0c9bd7a0d525623bed1df42407ebe4cd444e99a88" dmcf-pid="tIthc50C1Q" dmcf-ptype="general">실내 환경에서 88.4%의 인식률, 테이블 위 물체들에서 83.3%의 정확도, 상자 안의 복잡한 물체들에서 77.5%의 정확도를 보였다.</p>
          <p contents-hash="3a99dfdca42278bb0e2afccfb0dde32eca5a4278da111bec2f649ceaadf4b799" dmcf-pid="FCFlk1phGP" dmcf-ptype="general">이규빈 교수는 “이번 연구를 통해 로봇이 처음 보는 물체도 정확하고 효율적으로 인식할 수 있다는 가능성을 확인했다”며 “이 기술이 다양한 로봇 작업에 적용돼 새로운 환경에서도 안정적으로 동작하는 로봇 개발에 큰 역할을 할 것”이라고 말했다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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