한국과학기술원(KAIST)은 전기·전자공학부 유회준 교수 연구팀이 저전력의 모바일 기기에서도 이미지를 생성할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 구현하는 데 성공했다.

인공지능 분야에서 널리 쓰이는 '생성적 적대 신경망'(GAN·Generative adversarial networks)은 가짜를 생성하는 딥러닝 네트워크와 이를 감별하는 딥러닝 네트워크가 서로 경쟁하면서 학습하는 차세대 딥러닝 기술이다.

▲ 얼굴 수정 시스템을 이용해 헤어스타일을 자연스럽게 바꾼 모습.

이미지 스타일 변환, 영상 합성, 손상된 이미지 복원 등 새로운 이미지를 생성·복원하는 데 활용할 수 있다.

하지만 기존 딥러닝 네트워크와는 달리 여러 개의 심층 신경망으로 이뤄져 있어 속도를 높이기 쉽지 않다.

또 고해상도 이미지를 생성하기 위해 기존 심층 신경망 모델보다 수십 배 많은 연산량을 요구하기 때문에 연산 능력이 제한적인 스마트폰 등 작은 모바일 기기에서는 구현이 어렵다.

연구팀은 저전력의 모바일 기기에서도 생성적 적대 신경망과 같은 다중·심층 신경망을 처리할 수 있는 인공지능 반도체 'GANPU'(Generative Adversarial Networks Processing Unit)를 개발했다.

서버로 데이터를 보내지 않고도 모바일 장치 내에서 생성적 적대 신경망(GAN)을 스스로 학습할 수 있다.

연구팀은 GANPU를 활용해 태블릿 카메라로 찍은 사진 상 얼굴에서 머리·안경·눈썹 등 특징을 추가하거나 지우라고 입력하면 이를 자동으로 수정해 완성하는 얼굴 수정 시스템을 만들었다.

유회준 교수는 "모바일 기기에서의 인공지능 활용 영역을 넓혀 이미지 스타일 변환, 영상 합성, 이미지 복원 등이 가능한 애플리케이션에 응용할 수 있을 것"이라고 말했다.

과학팀  press@jeonpa.co.kr

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