[앵커]
사람은 사진이나 영상을 보고 입체적인 형상을 떠올리는 게 자연스럽지만, 인공지능에겐 결코 쉬운 일이 아닙니다.
국내 연구진이 평면 사진을 3D 모델로 매끄럽게 변환해주는 고성능 반도체를 개발했습니다.
최소라 기자입니다.
[기자]
기자의 모습을 구석구석 촬영하고, 인공지능에 심층학습을 시켰습니다.
상하좌우로 매끄럽게 돌려가며 볼 수 있는 가상 인간이 만들어졌습니다.
인공지능이 만든 제 3D 모습입니다.
비율이나 색감이 저와 정확히 일치하는데요.
심지어 촬영되지 않은 정수리 모습은 인공지능이 상상해서 그려냈습니다.
사람이 평면적인 사진이나 영상을 보고 입체적인 공간을 상상하는 원리를 모사했습니다.
중요하지 않은 화면은 과감하게 버리고, 관점이 바뀌어도 직전 모습과 크게 달라지지 않는 부분은 정보를 재활용해 연산을 단순화했습니다.
[류준하 / KAIST 전기전자공학부 박사과정 : (기존에는) 툴을 통해서 사람이 직접 모델을 하나하나 어느 좌표, 패턴인지 직접 설정했어야 했는데, 저희는 사진에 나타난 물체의 색상이나 형태를 가지고만 (만들 수 있습니다.)]
이런 3D 렌더링 인공지능을 매끄럽게 구현할 수 있는 건 연구진이 개발한 고성능 인공지능 반도체 덕분입니다.
1초에 100여 프레임을 보여줘 버벅거리지 않는데, 현재 널리 쓰이고 있는 그래픽 처리장치보다 천 배 가까이 빠른 겁니다.
또 전력 소모도 2만 6천 배 적고, 메모리 용량도 180분의 1밖에 소모되지 않습니다.
[유회준 / KAIST 전기전자공학부 교수 : 기존의 CPU나 GPU로 가속하게 되면 속도도 저하되고 전력 소모가 큰 단점이 있습니다. AI에 특화돼서 AI를 빠르게 가속하고 저전력으로 (구현합니다.)]
연구진은 현재 알고리즘으로는 고화질 3D 모델 구현에 사진 백여 장이 필요하지만, 알고리즘 최적화를 거치면 사진 4장 만으로도 3D 모델을 만들 수 있다고 설명했습니다.
이번 기술은 3D 지도를 만들거나 현실의 물체를 메타버스에 옮기는 데 유용하게 활용될 것으로 기대됩니다.
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