■ 기부소식 및 동정

- ‘향상된 딥러닝 이용한 초고해상도 기법’ 알고리즘 활용

- 6개 평가 카테고리 모두 1위 … 대회 우승 및 최우수 논문상 수상

초고해상도 영상 복원 챌린지 세계대회’에서 우승한 서울대 이경무 교수팀:

(왼쪽부터) 임비 석박통합과정생, 이경무 교수, 손상현, 김희원, 나승준 석박통합과정생

공대(학장 이건우)는 전기정보공학부 이경무 교수 연구팀(석박통합과정 임비, 손상현, 김희원, 나승준)은 미국 화와이에서 지난 7월 21일(현지시간) ‘초고해상도 영상 복원 챌린지 (NTIRE 2017 Image Super-Resolution Challenge) 세계대회’에서 ‘향상된 딥러닝을 이용한 초고해상도 기법’ 알고리즘으로 우승을 차지한 동시에 최우수 논문상도 수상했다고 2일 밝혔다.

해당 대회는 컴퓨터 비전 및 머신 러닝 분야 세계 최대 학회 ‘CVPR 2017(Computer Vision and Pattern Recognition 2017)’ 워크샵의 일환으로 열렸다. 대회 목표는 해상도가 낮은 영상을 소프트웨어를 활용해 초고해상도의 영상으로 복원하는 것이다. 구글, NVIDIA, 트위터 등 기업들이 공동 후원했다.

이번 대회에서는 전세계 100개 이상의 팀이 지원했고, 그 중 8개국 총 20개 팀(홍콩 중문대, 미국 일리노이대, 중국 북경대, 칭화대, 하얼빈공대, 센스타임, 핀란드 템퍼대, 인도 IIT, 스위스 EPFL 등)이 최종 결선에 참가했다.

이 교수 연구팀은 기존 방식에 비해 획기적으로 깊은 새로운 딥러닝 뉴럴 네트워크를 구현하고 초고해상도 영상 복원에 최적화했다. 이에 대회 두 개의 평가 트랙, 총 6개의 카테고리에서 유일하게 모두 1위를 차지하는 독보적인 성과로 최종 우승했다.

초고해상도 영상 복원 기술은 차세대 영상 처리의 핵심 기술로서 화질 개선을 통해 자율주행 자동차, 지능 로봇, 감시 카메라, 위성 및 의료 영상 등 다양한 분야에서 물체 및 사람 인식, 고차원 영상 분석 등의 성능을 향상시킬 수 있다.

이 교수는 “새롭게 제안된 딥러닝 기반 초고해상도 알고리즘으로 기존에는 어려웠던 8배, 16배의 배율까지도 원본 영상에 가깝게 복원 할 수 있다”며 “이를 이용하면 저가의 영상 장비로도 고가 장비의 성능을 낼 수 있어 가치가 높고, 활용 범위도 넓어 의미가 있다”고 설명했다.

한편 이 교수는 국내외 컴퓨터 비전 및 머신 러닝 분야의 대표 연구자로, 현재 패턴 인식 및 인공지능 분야 세계 유명 저널인 IEEE TPAMI(Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)의 부편집장을 역임 중이다. 또한 해당 분야 최고 학술대회인 ICCV 2019(International Conference on Computer Vision 2019)의 조직위원장으로 활동 중이다.

[문의사항]

서울대학교 전기정보공학부 이경무 교수 / 02-880-1743 / 010-9155-1487 / kyoungmu@snu.ac.kr

서울대학교 공과대학 대외협력실 이동하 팀장 / 02-880-9148 / 010-8249-2174 / lee496@snu.ac.kr