구글이 개발한 2종류의 인공지능(AI)은 픽셀이 깨진 저화질 이미지를 선명한 고화질 이미지로 재현하는데 활용될 것으로 기대를 모은다.

구글의 인공지능 개발팀 구글 브레인(Google Brain)의 컴퓨터 과학자들은 이번 연구 성과에 대해서 이미지의 해상도를 향상시킬 뿐만 아니라, 생략된 부분을 보완할 수도 있다고 전하고 있다. 즉 이미지를 보완하기보다는 복원하는 수준까지 인공지능이 발전한 것이다.

연구 논문(픽셀 리커시브 슈퍼 리솔루션 : Pixel Recursive Super Resolution)에 따르면 구글 연구자들은 유명인의 얼굴 사진과 그 배경을 이용해서 이 시스템을 훈련시켜 왔다고 한다.

이 시스템은 컨디셔닝 네트워크(Conditioning Network)와 프라이어 네트워크(Prior Network) 등 2종류의 뉴럴 네트워크를 조합했다.이 시스템은 이미지를 해석해 8×8픽셀의 저화질 이미지에서 32×32픽셀의 고해상도 이미지를 생성해낸다. 사람의 눈으로는 거의 식별할 수 없는 이미지를 사람과 배경으로 선명하게 구분할 있는 이미지로 변형하는 것이다. 

이 인공지능이 선명한 이미지를 얻는 방식은 크게 2단계로 구성된다. 우선 컨디셔닝 네트워크의 경우 저해상도 사진을 임의의 고해상도 이미지와 비교해 얼굴인지 배경인지 분류한다. 대형 이미지를 8×8픽셀 크기로 줄인 후 이전 구축된 이미지와 비교 분석해 얼굴과 배경을 분류하게 된다고 연구자들은 설명한다.

다음 단계에서 이미지의 내용을 그리는 픽셀CNN(PixelCNN)을 활용한 프라이어 네트워크가 8×8픽셀의 이미지에 픽셀을 추가한다. 아테크니카(Are Technica) 영국판 기사에 따르면 픽셀CNN은 기존 이미지를 이용해서 세부 사항을 추가할 수 있다. 예를 들어 입술은 핑크색인 경우가 많기 때문에 입술이라고 판단된 영역을 핑크색 픽셀로 채우는 방식이다.

각각의 뉴럴 네트워크의 처리가 완료되면 구글 연구자들이 그 결과를 조합해 최종 이미지를 생성한다. 구글 연구자들은 “얼굴의 전형적인 바리에이션을 미리 학습함으로써 인공지능은 이미지를 더욱 사실적으로 그릴 수 있게 된다.”고 설명한다. 

향후 연구가 더욱 진행되면 저해상도 이미지나 동영상에 등장하는 인물의 모습을 완벽하게 재현할 수 있는 시스템이 개발될 것이다. CCTV의 흐릿한 화면을 선명하게 만드는데 이 기술이 크게 기여할 것으로 기대된다.

베타뉴스 우예진 기자 (w9502@betanews.net)
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