스마트폰 얼굴인식과 자율주행차, 휴머노이드 로봇 등에 쓰이는 인공지능(AI)이 적은 메모리만으로도 주변을 더 정확하게 인식할 수 있는 기술이 개발됐다. 연구진은 이 기술이 인공지능의 처리 부담을 줄이면서도 인식 성능은 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다.

KAIST는 전기및전자공학부 김창익 교수 연구팀이 미국 MIT, 마이크로소프트 연구진과 공동으로 압축된 영상을 원본에 가깝게 복원하는 인공지능 기술을 개발했다고 17일 밝혔다.

최근 AI는 영상을 빠르게 처리하기 위해 화면 정보를 줄여 저장한 뒤 활용한다. 하지만 이 과정에서 작은 물체나 세밀한 부분이 사라져 인식 정확도가 떨어지는 문제가 있었다. 반대로 모든 영상을 선명한 상태로 처리하면 많은 메모리와 전력이 필요해 스마트폰이나 로봇 같은 기기에서는 사용이 쉽지 않다.

연구팀은 이런 문제를 해결하기 위해 압축된 영상만으로도 원래 모습에 가깝게 복원하는 기술을 개발했다. 새로운 데이터를 추가로 학습시키지 않아도 다양한 환경에서 바로 사용할 수 있는 것이 특징이다.

실험 결과 이 기술은인공지능이 사용하는 메모리를 크게 줄이면서도 선명한 영상을 복원할 수 있었다. 메모리 활용 효율은 최대 16배 높아졌고, 짧은 시간 안에 원본에 가까운 영상을 만들어냈다고 연구팀은 설명했다.

연구팀은 이번 기술이 스마트폰과 같은 소형 기기뿐 아니라 주변 환경을 정확하게 인식해야 하는 휴머노이드 로봇과 자율주행차, 기기 자체에서 작동하는 인공지능 서비스 등에 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다.

김창익 교수는 “휴머노이드 로봇과 차세대 인공지능 기기의 실용화를 앞당기는 데 도움이 될 것”이라고 말했다.

이번 연구는 인공지능·컴퓨터 비전 분야 국제학술대회인 CVPR 2026에서 발표됐으며, 계산 효율성과 연구의 투명성을 인정받아 관련 상도 수상했다.