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인간의 뇌처럼 시각 정보를 선택적으로 처리할 수 있는 인공지능(AI)이 등장했다.

기초과학연구원(IBS) 인지·사회성 연구단 이창준 단장 연구팀은 연세대 응용통계학과 송경우 교수팀과 공동으로 뇌의 시각피질이 시각 정보를 선별해 처리하는 방식을 모사해 AI의 이미지 인식 능력을 높일 수 있는 기술을 개발했다고 22일 밝혔다.

시각적 이미지를 분석하는 데 사용되는 인공신경망의 한 종류인 '합성곱 신경망'(Convolutional Neural Network, CNN)은 비교적 적은 연산으로도 작동 가능하지만, 작은 정사각형 필터로 이미지를 쪼개 분석하는 구조라 넓은 맥락을 파악하기 어렵다.

이를 보완한 '비전 트랜스포머'(Vision Transformer)는 막대한 연산량과 대규모 데이터 세트가 필요해 실용화에 한계가 있다.

연구팀은 인간 뇌의 시각 피질이 시각 정보를 선택적으로 처리하는 방식에 주목했다.

인간의 시각 피질은 모든 정보를 똑같이 처리하지 않고 눈에 띄는 특징이나 중요한 부분에만 집중해 선택적으로 반응한다.

연구팀은 꼭 필요한 정보에만 선택적으로 반응하는 인간 뇌의 뉴런(신경세포) 구조를 본떠 CNN 모델의 성능을 높일 수 있는 'Lp-컨볼루션' 기술을 제안했다.

중요한 영역을 강조하고 덜 중요한 영역은 덜 보이게 조정하는 가중치 필터 '마스크' 기술을 적용, 사람처럼 핵심적인 정보를 우선 파악할 수 있도록 설계했다.

Lp-컨볼루션을 적용한 모델들은 기존 CNN 모델보다 이미지 분류 정확도가 눈에 띄게 향상됐으며, 한 번에 더 넓은 영역을 살펴볼 수 있도록 필터 크기를 키워도 성능 저하 없이 안정적으로 작동했다.

이번 연구 성과는 오는 24∼28일 싱가포르에서 열리는 세계적 권위의 AI 학회 'ICLR(The International Conference on Learning Representations) 2025'에서 발표될 예정이다.

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