【오즈커뮤-OZcommunity】 보증업체놀이터추천홍보 : 프로그램제작판매제작의뢰 : 스포츠분석 : 무료스포츠중계tv : 섹시bj움짤 : 스포츠뉴스 : 안구정화 놀이터홍보 놀이터후기공유 피해사례공유

로그인

글쓰기

[IT뉴스]환경 바뀌어도 적응 `척척`…실시간 환경적응 AI모델 나왔다

온카뱅크관리자

2024-04-17 19:14:16

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">GIST, 정확도 9% 높여 이미지 성능 개선<br>날씨, 조명 상관없이 물체 인식..자율주행차 활용</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="50elpiwMSp">
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="1baHKAloW0" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="광주과학기술원은 다양한 환경과 조건에서 안정적으로 작동할 수 있는 '실시간 환경 적응 기술'을 개발했다. 그림은 입력된 이미지(강아지)에 대해 확률값이 계산되는 딥러닝 모델 구조 도식도.

GIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202404/17/dt/20240417191417608qgmh.jpg" data-org-width="540" dmcf-mid="ZTFerp41WU" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202404/17/dt/20240417191417608qgmh.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            광주과학기술원은 다양한 환경과 조건에서 안정적으로 작동할 수 있는 '실시간 환경 적응 기술'을 개발했다. 그림은 입력된 이미지(강아지)에 대해 확률값이 계산되는 딥러닝 모델 구조 도식도. GIST 제공
           </figcaption>
          </figure>
          <p dmcf-pid="xfqXKAlolz" dmcf-ptype="general">학습 환경 변화에 적응해 안정적으로 작동하는 AI 모델이 개발됐다. 기존 학습 환경과 달라진 환경에서 학습 시 성능이 떨어지는 AI 모델의 한계를 극복해 환경이 수시로 바뀌는 자율주행차 등의 AI 기술로 활용될 전망이다.</p>
          <p dmcf-pid="F9jZ2kvaWF" dmcf-ptype="general">광주과학기술원(GIST)은 이규빈 교수 연구팀이 AI 모델의 '실시간 환경 적응 기술'을 개발했다고 17일 밝혔다.</p>
          <p dmcf-pid="34EF8rYcSt" dmcf-ptype="general">AI 모델은 하나의 학습 환경에 최적화된 내부 매개변수(파라미터)가 고정돼 있다. 매개변수는 AI 모델을 학습할 때 변화하는 값을 뜻한다</p>
          <p dmcf-pid="08D36mGkS1" dmcf-ptype="general">만약 종전의 학습 환경과 다른 운용 환경에서 AI 모델을 사용하면 성능이 저하된다. 가령, 화창한 날씨에 찍은 사진만으로 학습한 AI 모델은 좋은 날씨에만 최적화돼 있어 비가 오는 날엔 이미지를 제대로 인식하지 못한다.</p>
          <p dmcf-pid="p6w0PsHEC5" dmcf-ptype="general">실시간 환경 적응 기술은 AI 모델의 매개변수를 학습이 끝난 후에도 운용 환경에 맞게 적응시켜 성능을 높인다. AI 모델이 새로운 환경이나 조건에서 잘 작동하도록 실시간으로 AI 모델의 매개변수를 미세 조정할 수 있도록 한 것이다. </p>
          <p dmcf-pid="UoyVgG7vhZ" dmcf-ptype="general">특히 날씨, 조명 등 다양한 변화 요소에 민감한 AI 모델을 실시간으로 주어진 환경에 적응시켜 AI 모델 스스로 입력된 이미지에 대한 정답 라벨을 생성하고, 이를 학습하는 데 활용한다. </p>
          <p dmcf-pid="ugWfaHzTTX" dmcf-ptype="general">연구팀은 실시간 환경 적응에 적합한 환경 민감 블록 선택 기술과 좌우쌍 기반 정답 생성 기술을 이용해 적응 기술의 성능 평가 벤치마크에서 에러율 26.3%에서 23.9%로 낮춰 정확도를 9.1% 개선해 세계 최고 수준을 달성했다고 설명했다. 환경 민감 블록 선택 기술은 AI 모델이 이미지를 볼 때 환경 변화에 달라지는 블록만을 찾아내 그 부분만 새로운 환경에 맞게 조정한다. 좌우쌍 기반 정답 생성 기술은 AI 모델을 대상으로 같은 이미지를 좌우 반전을 통해 두 번 보여주고, 좌우 반전된 이미지 모두에서 높은 신뢰도로 같은 결과를 출력할 수 있도록 학습시켜 정확성을 높인다.</p>
          <p dmcf-pid="7JlbiT0CSH" dmcf-ptype="general">이규빈 GIST 교수는 "이번 연구를 통해 AI 시스템이 다양한 환경과 조건에서 지속적으로 성장하고 안정적으로 작동할 수 있다는 것을 확인했다"며 "날씨, 조명, 지리적 특성 등의 환경 변화에 상관없이 물체를 정확히 인지해 자율주행차 등에 활용할 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.</p>
          <p dmcf-pid="ziSKnyphyG" dmcf-ptype="general">이 연구결과는 컴퓨터 비전 분야 세계 최고 학위인 CVPR에서 오는 6월 발표될 예정이다.이준기기자 bongchu@dt.co.kr</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>