엔비디아(NVIDIA), 노이즈가 심한 결과물을 살려내는 인공지능 기술 개발 

저조도 환경에서 노이즈는 피할 수 없는 적이다. ISO 감도를 높이다 보면 점차 눈에 띄는 노이즈가 이미지를 덮어 겨우 형상만 남기는 정도 혹은 원래 모습조차 알아 볼 수 없는 결과물을 얻기도 한다. 기술의 발달에 따라 고감도 저노이즈를 실현할 기술들을 개발하고는 있지만 여전히 한계가 있다.  

엔비디아는 이달초 알토 대학에서 MIT의 연구원들과 함께 개발한 인공지능 이미지 개선 기술을 공개했다. 딥러닝을 이용한 이번 기술의 결과는 주목 할만하다. 노이즈가 가득한 사진 / 형체를 알아보기 힘들 정도의 수준의 사진을 복원해내는데 성공했다. 

원리는 이와 같다. 노이즈가 가득한 사진과 노이즈가 거의 없는 사진 50,000세트를 신경망 학습 인공지능에 보여주고 훈련을 진행했다. 이 결과로 노이즈가 많이 낀 사진은 복원되고, 노이즈가 거의 없는 사진은 더 선명한 이미지로 개선시킬 수 있는 능력을 갖추게 됐다. 뿐만 아니라 워터마크가 가득한 사진에서 워터마크를 제거하고 오롯이 사진만을 추출해 내는 모습도 보였다. 

기술이 조금 더 보편화 될 경우 여러 분야에서 사용할 수 있을 것으로 보인다. 실생활에서는 스마트폰 카메라로 촬영한 사진의 화질을 개선시킨다거나, 의료분야의 MRI촬영 이미지 개선, 항공우주분야에서는 우주를 촬영한 사진이나 관측기록을 깨끗하게 복원해 낼 수 있게 될 것이다. 

영상분야에서도 마찬가지다. 기존의 밝은 값의 렌즈로도 커버하기 힘들었던 저조도 환경에서의 촬영도 감도를 높여 촬영한 후 복구과정을 거쳐 이미지를 깨끗하게 얻어낼 수도 있을 것이다. 물론 사진보다 더 많은 절대적인 프레임수의 차이로 인해 더 길고 복잡한 과정을 거쳐야 될 것이다.

본 기술의 상용화까지는 조금 더 시간과 연구가 필요하다. 이번 딥러닝 연구에는 엔비디아 테슬라 P100 GPU와 cuDNN으로 가속시킨 텐서플로우 프레임 워크가 사용됐다. 수준으로 따지면 테이터 센터 급이다. 일반 PC나 스마트폰에서 이 기술을 사용하려면 조금 더 시간이 필요하다.

기술은 개발됐고, 시간 문제라는 말이 여기서 적용될 것 같다. 단순히 고감도 저노이즈를 위해 조금 더 비싼 장비로의 이동을 고려하는 건 옛일이 될 지도 모른다.