“눈에 불을 켜”...AI, 어둠 속에서 색깔을 구별해

빛이 없는 곳에서 적외선과 딥 러닝을 사용해 컬러 이미지 렌더링
여러 파장의 적외선 사진으로 AI 신경망을 훈련시켜 색상을 예측
이미지 및 비디오에 적용…궁극적으로는 실제 사물과 인간에 적용

 

야간 투시경은 인간이 적외선을 이용해 어두운 조건에서 더 잘 볼 수 있도록 도와준다.(사진=셔터스톡)

어둠 속에서 색깔을 식별하는 기술이 나왔다. UC 어바인(University of California Irvine)의 연구팀이 빛이 없는 곳에서 다양한 파장의 적외선과 AI 알고리즘을 사용해 풀 컬러 이미지를 렌더링하는 기술을 개발했다.

 

인간의 시력은 어둠 속에서 볼 때 제한적이다. 인간은 400~700nm 스펙트럼의 빛을 볼 수 있고, 어둠 속에서 보기 위해서는 적외선 스펙트럼 대역을 볼 수 있는 능력이 필요하기 때문이다. 야간 투시경은 인간이 적외선을 이용해 어두운 조건에서 더 잘 볼 수 있도록 도와준다. 야간 투시경은 적외선을 물체에 비추고 반사된 신호를 캡처해 단색(주로 녹색) 이미지를 디스플레이에 투사해서 착용자가 볼 수 있게 한다.

 

야간 투시경이 장착된 일반적인 보안 카메라는 단일 색상과 700나노미터 이상의 적외선 파장을 사용하여 장면을 만든다. 적외선은 육안으로 볼 수 없는 전자기 스펙트럼이다. 적외선 신호는 열 에너지를 연구하는 데 사용되기도 했고 리모컨이 텔레비전과 통신하는 데 사용하는 신호이기도 하다. 

 

이전에는 야간 투시경 카메라에게 컬러로 보는 방법을 가르치기 위해 단일 파장의 적외선 카메라와 일반 카메라로 같은 장면을 찍은 두 종류의 이미지를 입력 데이터로 사용해 적외선 이미지에 해당하는 컬러 이미지를 예측하도록 AI 시스템을 훈련시켰다. 하지만 연구팀은 여러 파장의 적외선을 사용하는 야간 투시경 카메라를 이용해 컬러 이미지를 예측하도록 AI 시스템 훈련을 확장했다. 

 

적외선 조명(NIR)으로 캡처한 이미지 데이터를 처리하는 딥 러닝을 사용해 가시 스펙트럼 이미지를 예측한다.(사진=UC 어바인)

이를 테스트하기 위해 가시광선 및 적외선 스펙트럼의 빛에 반응하는 흑백 카메라를 사용했다. 대부분의 컬러 카메라는 빨간색(604nm), 녹색(529nm) 및 파란색(447nm)의 세 가지 다른 색상의 빛을 캡처한다. 이러한 색상의 빛이 비치는 이미지 샘플 세트를 캡처하고 추가적으로 718, 777 및 807 nm의 세 가지 다른 파장의 적외선으로 어둠 속에서 사진을 찍었다.

 

연구팀이 공개 액세스 피어 리뷰 과학 저널인 플로스 원(PLOS ONE)에 게재한 논문의 저자이자 UC 어바인의 안과 교수인 앤드류 브라운(Andrew Browne)은 "단색 카메라는 보고 있는 장면에서 반사되는 광자에 민감하다"며, "그래서 우리는 조정 가능한 광원을 사용하여 장면에 빛을 비추고 단색 카메라를 사용하여 다양한 조명 색상에서 해당 장면에서 반사된 광자를 캡처했다"고 설명했다.

 

그런 다음 연구팀은 컬러 사진과 짝을 이루는 3개의 적외선 사진을 사용해 AI 신경망을 훈련시켜 장면의 색상이 어떠해야 하는지 예측했다. 신경망은 연구팀이 훈련하고 성능을 개선한 후 실제에 매우 가깝게 보이는 3개의 적외선 사진에서 컬러 이미지를 재구성할 수 있었다.

 

가시 스펙트럼의 적색, 녹색 및 청색 채널로 구성된 가시 스펙트럼 이미지(왼쪽)과 3가지 파장의 적외선 이미지와 딥 러닝을 사용하여 예측한 가시 스펙트럼 이미지(오른쪽).(사진=UC 어바인)

브라운은 "적외선 채널 또는 적외선 색상의 수를 늘리면 더 많은 데이터를 제공하고 실제로 실제 이미지에 매우 가깝게 보이는 더 나은 예측을 할 수 있다"라고 말했다. 이어 "이 논문은 우리가 인간의 눈으로 볼 수 없는 세 가지 다른 적외선 색상으로 이미지를 획득하는 이 접근 방식의 가능성을 보여준다"고 덧붙였다.

 

이 실험을 위해 연구팀은 인쇄된 컬러 사진에 대해서만 알고리즘과 기술을 테스트했지만 이를 비디오에 적용하고 궁극적으로는 실제 사물과 인간 대상에 적용할 계획이다.

 

브라운은 "가시광선을 사용할 수 없는 특정 상황이 있다. 왜냐하면 볼 수 있는 것을 원하지 않거나 가시광선이 손상될 수 있기 때문이다"며 “이것은 예를 들어 빛에 민감한 화학 물질을 다루는 사람들, 눈을 연구하려는 연구원 또는 군인에게 적용될 수 있다”고 말했다. 이어 "색각(color vision)으로 볼 수 있는 능력 또는 우리의 정상적인 시력처럼 보이는 것은 저조도 조건에서 가치가 있을 수 있다"고 덧붙였다.

 

AI타임스 박찬 위원 cpark@aitimes.com

 

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