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[IT뉴스]AI로 '뻔한 정보' 걸러내 이미지 전송효율 45배 높여

온카뱅크관리자

2025-11-06 11:17:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> UNIST 
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 <img alt="왼쪽부터 윤성환 울산과학기술원(UNIST) 인공지능대학원 교수, 박정훈 연구원. UNIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/06/dongascience/20251106111200088tamp.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="pvpzjCMVR7" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/06/dongascience/20251106111200088tamp.jpg" width="658">
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 왼쪽부터 윤성환 울산과학기술원(UNIST) 인공지능대학원 교수, 박정훈 연구원. UNIST 제공
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 국내 연구팀이 목적에 맞는 의미 정보만 골라 전달하는 방식으로 실시간 이미지 전송 효율을 최대 45배까지 높이는 데 성공했다.
 울산과학기술원(UNIST)은 윤성환 인공지능대학원 교수팀이 인공지능(AI) 기반 무선 이미지 전송 기술인 '과제 맞춤형 의미통신'을 개발했다고 6일 밝혔다. 연구결과는 10월 20일(현지시간) 통신 분야 국제학술지 'IEEE 저널 온 셀렉티드 에어리어즈 인 커뮤니케이션즈'에 공개됐다.
 이미지 정보는 객체(object), 배치(layout), 관계(relation)의 의미 구조로 구성된다. 현재 상용 무선 이미지 전송 기술은 의미 구조에 대한 고려 없이 이미지를 통째로 압축해 전송하기 때문에 전송 지연이 발생하는 등 고해상도 영상을 실시간으로 주고받는 데 제약이 있다.
 의미 수준에서 정보 핵심만 추출해 전달하는 의미통신 개념이 주목받고 있다. 현존 의미통신 기술은 실제로 필요한 정보와 불일치가 발생해 오히려 통신 효율을 저해하는 문제가 있다.
 연구팀은 이미지에 포함된 모든 정보를 보내는 대신 통신의 목적인 과제(task)에 꼭 필요한 의미 정보만 선별해 전달하는 기술을 개발했다. 예를 들어 사진 속 객체만 분류하는 과제인 경우 '고양이', '자동차' 같은 객체 정보만 보내고 '모자를 쓴 고양이', '의자 위에 앉은 사람' 같은 이미지 생성이 과제인 경우 객체의 배치와 관계 정보도 함께 전송하는 식이다.
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 <img alt='하나의 장면 그래프 내에서 정보량이 낮거나 중복되는 정보를 필터링하는 과정. 예를 들어 "사람이 머리가 있다(Man has head)"와 같은 일반적인 관계는 정보량이 낮아 필터링된다. "사람이 막대기를 들고 있다(Man is holding pole)"와 "손에 막대기를 쥐고 있다(Pole is in hand)"는 의미가 중복되므로 후자는 제거된다. 필터링 이후(오른쪽) 장면 그래프가 간결해진 것을 확인할 수 있다. UNIST 제공' class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/06/dongascience/20251106111201329iydz.png" data-org-width="680" dmcf-mid="UKlk0VyOLu" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/06/dongascience/20251106111201329iydz.png" width="658">
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 하나의 장면 그래프 내에서 정보량이 낮거나 중복되는 정보를 필터링하는 과정. 예를 들어 "사람이 머리가 있다(Man has head)"와 같은 일반적인 관계는 정보량이 낮아 필터링된다. "사람이 막대기를 들고 있다(Man is holding pole)"와 "손에 막대기를 쥐고 있다(Pole is in hand)"는 의미가 중복되므로 후자는 제거된다. 필터링 이후(오른쪽) 장면 그래프가 간결해진 것을 확인할 수 있다. UNIST 제공
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 관계 정보를 전송하는 과정에서 "사람에게 머리가 있다"와 같이 거의 항상 참인 정보, "손에 막대를 쥐고 있다"와 "사람이 막대를 들고 있다"처럼 중복된 정보는 걸러내는 필터링 알고리즘도 적용됐다. 불필요한 데이터 전송을 줄이고 과제 수행에 필요한 맥락은 유지한다는 전략이다.
 자율주행 영상 등을 기반으로 시뮬레이션한 결과 개발된 기술은 기존 통신 방식보다 최대 45배 높은 전송 효율을 달성했다. 다양한 무선 통신 환경에서 실시간 과제 수행 가능성이 확인된 것이다.
 윤 교수는 "앞으로는 정보를 단순히 정확히 보내는 것을 넘어 의미 있게 보내는 것이 통신의 핵심이 될 것"이라며 "지능형 무선통신의 판도를 바꾸는 신호탄"이라고 말했다.
 논문 제1저자인 박정훈 UNIST 연구원은 "자율주행 차량의 인식 시스템, 원격 수술 및 진단, 메타버스 실시간 렌더링처럼 대규모 영상 데이터를 지연 없이 주고받아야 하는 분야에 도움이 될 전망"이라고 밝혔다.
 &lt;참고 자료&gt; - doi.org/10.1109/JSAC.2025.3623159
 [이병구 기자 2bottle9@donga.com]
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