시각장애인을 위한 인공 시각 장치의 성능을 더 빠르고 정밀하게 예측할 수 있는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다.

20일 한국과학기술연구원(KIST)은 뇌융합연구단 임매순 책임연구원 연구팀이 AI를 활용해 인공 시각 장치의 인지 효율을 사전에 정밀 예측하는 기술을 개발했다고 밝혔다.

인공 시각 장치는 시각장애인에게 실생활에서 활용할 수 있는 수준의 정보를 제공하는 것을 목표하고 있지만, 아직 사람의 얼굴을 인식하거나 책을 읽을 수 있는 수준까지 도달하지 못했고 사물 인지 효율도 낮은 상황이다.

특히 장치를 설계한 후 실제 제작과 임상시험을 거쳐야 성능을 평가할 수 있어 개발에 오랜 시간이 걸리는 점이 문제로 지적돼 왔다.

연구팀은 한국인 400명 얼굴 이미지 데이터베이스를 활용해 기계 학습해 AI가 인간의 자연스러운 얼굴 인식 능력을 배울 수 있도록 했다.

특히 저해상도 흑백 이미지에 최적화된 AI 모델을 개발해 실제 인공 시각 환경에 적용할 수 있게 했다고 연구팀은 설명했다.

이렇게 개발한 AI의 성능 평가를 위해 저해상도로 변환된 3천600개 얼굴 이미지 인식 정확도를 분석한 결과, 정상 시력을 가진 36명이 720개 얼굴 이미지를 인지할 때 인식 수준과 유사한 결과를 보였다고 연구팀은 덧붙였다.

임 책임연구원은 "이번에 개발된 AI 모델이 얼굴 인식뿐만 아니라 실생활 이미지 분석에도 적용될 경우, 보다 실용적인 인공 시각 시스템 개발이 가능할 것"이라며 "향후 AI 기반 인공 시각 품질 예측 모델의 적용 범위를 확대하고 현재 개발 중인 새로운 인공 시각 기술에도 적용해 임상시험 및 상용화를 앞당길 것"이라고 말했다.

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