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안산음주운전변호사 전국 대부분 지역에 폭염특보가 발효된 13일 대구 수성구 한 공사장에서 작업자가 양산을 쓰고 이동하고 있다.
<연합뉴스>
인공지능(AI)이 사진 속 물체를 찾을 때 처음 제공된 단서를 그대로 믿지 않고 스스로 검증하고 고쳐가며 정확도를 높이는 이미지 분할 기술을 국내 연구진이 개발했다.
포항공과대학교(POSTECH)는 김원화 인공지능대학원·융합대학원 교수 연구팀이 기존 이미지 분할 AI 모델을 다시 학습시키지 않고도 성능을 높이는 기술을 개발했다고 14일 밝혔다.
포항공대는 이미지 분할을 사진이나 영상에서 특정 물체가 있는 영역만 구분하는 기술이라고 설명했다. 자율주행차가 보행자와 차량을 구분하거나 의료 AI가 CT·MRI 영상에서 병변 부위를 찾을 때 활용된다.
최근에는 사람이 사진 위에 점을 찍거나 상자를 그려주면 AI가 이를 단서로 삼아 물체 전체 영역을 찾아내는 방식도 쓰인다. 대표적인 기술이 메타가 공개한 ‘SAM(Segment Anything Model)’이다.
하지만 AI에 주어지는 단서가 항상 정확한 것은 아니다. 참고 사진과 분석할 사진의 촬영 각도나 배경이 다르면 AI가 물체 주변 배경을 함께 선택하거나 물체 일부만 찾아내는 문제가 생길 수 있다.
연구팀이 개발한 ‘PR-MaGIC’은 AI가 처음 받은 단서를 그대로 쓰지 않고 스스로 점검해 보정하는 기술이다. 기존 이미지 분할 AI가 가진 지식을 활용해 처음 만들어진 단서를 자동으로 개선하는 방식이다.
이 과정을 반복하면 처음에는 작은 점에 가까웠던 단서가 물체 전체 영역으로 넓어지고, AI는 더 정확한 윤곽과 세부 영역을 찾을 수 있다.
기존 AI 모델을 처음부터 다시 학습시킬 필요 없이 이미 학습된 모델에 계산을 추가하는 방식이어서 새 데이터를 대량으로 모으거나 많은 컴퓨팅 자원을 들이지 않아도 된다.
연구팀은 공개 이미지 데이터로 검증한 결과 PR-MaGIC이 기존 방식보다 정확도와 안정성이 높았다고 설명했다. 이 기술은 의료 영상 분석과 자율주행, 로봇 등 정확한 물체 인식이 필요한 분야에 쓰일 수 있다.
이번 연구결과는 컴퓨터비전 분야 국제 학회인 ‘CVPR 2026’에서 구두 발표 논문으로 선정됐다.
김원화 포항공대 교수는 “사전 학습된 AI 모델을 다시 훈련하지 않고 적은 추가 계산만으로 성능을 높일 수 있다는 점에서 높은 평가를 받았다”며 “AI 활용에 드는 시간과 비용을 줄이고 기존 AI 기술의 활용 범위를 넓히는 데 기여할 것”이라고 말했다.

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