안개 낀 도로, 김 서린 유리창 선명하게…KAIST, 흐린 영상 복원 AI 개발

작성일 08-31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 장무석 바이오뇌공학과·예종철 김재철AI대학원 교수 공동 연구진 
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 <img alt="국내 연구진이 김 서린 유리창이나 안개 낀 도로처럼 흐릿하게 보이는 장면을 또렷하게 되살려내는 인공지능(AI) 영상 복원 기술을 세계 최초로 개발했다. 사진은 안개 자욱한 중앙고속도로 모습./뉴스1" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/31/chosunbiz/20250831162717002nfxf.jpg" data-org-width="5000" dmcf-mid="4n4I2KDxgP" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/31/chosunbiz/20250831162717002nfxf.jpg" width="658">
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 국내 연구진이 김 서린 유리창이나 안개 낀 도로처럼 흐릿하게 보이는 장면을 또렷하게 되살려내는 인공지능(AI) 영상 복원 기술을 세계 최초로 개발했다. 사진은 안개 자욱한 중앙고속도로 모습./뉴스1
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 국내 연구진이 김 서린 유리창이나 안개 낀 도로처럼 흐릿하게 보이는 장면을 또렷하게 되살려내는 인공지능(AI) 영상 복원 기술을 세계 최초로 개발했다.
 한국과학기술원(KAIST)은 장무석 바이오및뇌공학과 교수와 김재철AI대학원 예종철 교수 공동 연구진이 ‘비디오 디퓨전 기반 영상 복원 기술’을 개발했다고 31일 밝혔다. 디퓨전은 이미지를 점차 선명하게 되살리는 확산 기반 인공지능 기법으로, 최근 주목받고 있는 기술이다. 이번 연구 성과는 미국전기전자공학회(IEEE)가 발간하는 패턴분석·머신지능 저널에 지난 13일 실렸다.
 지금까지의 복원 기술은 주로 정지된 이미지를 대상으로 해, 안개나 연기처럼 시간에 따라 달라지는 환경에서는 성능이 크게 떨어졌다. 또 학습된 조건에서만 제대로 작동해 실제 다양한 상황에 적용하기 어려운 한계가 있었다.
 이 기술은 흐려진 영상을 단순히 ‘정지 화면’으로 복원하는 데 그치지 않는다. 시간에 따라 이어지는 장면들의 연속성을 분석해, 움직이는 환경 속에서도 원래 모습을 안정적으로 되살려낼 수 있다. 연기 속이나 흔들리는 커튼 너머 풍경처럼 시야가 계속 변하는 상황에서도 뚜렷한 영상을 얻을 수 있다.
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 <img alt="광학 측정 구성도와 복원 결과. 움직이는 대상체가 동적으로 변화하는 산란 매질 뒤에 있으며, 이미징 시스템은 산란을 거친 빛의 밝기를 측정한다. 연구진은 이 측정값만으로 선명한 영상을 복원하는 데 성공했다./KAIST" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/31/chosunbiz/20250831162718661qoor.jpg" data-org-width="928" dmcf-mid="6UmeYy6Fc8" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/31/chosunbiz/20250831162718661qoor.jpg" width="658">
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 광학 측정 구성도와 복원 결과. 움직이는 대상체가 동적으로 변화하는 산란 매질 뒤에 있으며, 이미징 시스템은 산란을 거친 빛의 밝기를 측정한다. 연구진은 이 측정값만으로 선명한 영상을 복원하는 데 성공했다./KAIST
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 연구진은 영상이 시간에 따라 이어지는 점에 착안해 연속된 장면 속에서 공통된 패턴을 찾아내는 방식으로 문제를 풀었다. 이를 통해 다양한 거리·두께·잡음 조건에서도 기존 최고 수준을 뛰어넘는 성능을 입증했다.
 이번 연구에서는 세계에서 처음으로 시간의 흐름을 반영한 복원 기술을 통해 움직이는 산란체 너머에서 정자의 움직임까지 관찰하는 데 성공했다. 별도 추가 학습 과정 없이 안개 제거, 화질 개선, 흐린 영상 선명화 같은 여러 상황에서 바로 활용할 수 있다는 점도 확인됐다.
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 <img alt="연구에 사용한 동적 산란매질. 산란매질은 회전 스테이지에 장착되어 움직이는 환경을 구현했으며, 측정된 PSF와 광학 모델로 재현한 가우시안 PSF이 일치함을 확인했다./KAIST" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/31/chosunbiz/20250831162719958syum.jpg" data-org-width="911" dmcf-mid="PCCnZHMUN4" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/31/chosunbiz/20250831162719958syum.jpg" width="658">
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 연구에 사용한 동적 산란매질. 산란매질은 회전 스테이지에 장착되어 움직이는 환경을 구현했으며, 측정된 PSF와 광학 모델로 재현한 가우시안 PSF이 일치함을 확인했다./KAIST
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 응용 분야도 다양하다. 연구진은 피부나 혈액 속을 들여다보는 의료 진단, 화재 현장의 인명 구조, 안개 낀 도로에서의 안전 운전, 불투명한 소재 검사, 흐린 물속 시야 확보 등 일상과 산업 전반에 쓰일 수 있다고 보고 있다.
 연구진은 광학 모델과 비디오 디퓨전 모델을 결합한 새로운 복원 방식을 제안해 기존 한계를 극복했다. 권태성 연구원은 “시간에 따른 변화를 학습한 디퓨전 모델이 보이지 않던 데이터를 복원하는 데 효과적임을 확인했다”며 “앞으로 빛의 시간적 변화를 추적해야 풀 수 있는 여러 광학 문제로 연구를 넓혀가겠다”고 말했다.
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 <img alt="(왼쪽부터) 예종철 교수, 권태성 박사과정, 송국호 박사과정, 장무석 교수./KAIST" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/31/chosunbiz/20250831162721230ucks.jpg" data-org-width="849" dmcf-mid="QG0CV9wMAf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/31/chosunbiz/20250831162721230ucks.jpg" width="658">
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 (왼쪽부터) 예종철 교수, 권태성 박사과정, 송국호 박사과정, 장무석 교수./KAIST
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 참고 자료
 EEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(2025), DOI: www.doi.org/10.1109/TPAMI.2025.3598457
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