충북대병원-고려대 세종캠 연구팀 최상위 국제 학술지 논문 게재

인공지능 기반 영상 합성 기술 소개
적대적 생성망 한계 탈피·새 접근법 제안
학습 안정성 향상·딥러닝 구조 쉽게 결합

박승(왼쪽) 충북대학교병원 교수와 신용구 고려대학교 세종캠퍼스 교수.

ⓒ충북대병원

［충북일보］ 충북대학교병원 인공지능센터(박승 교수)와 고려대학교 세종캠퍼스(신용구 교수) 공동 연구팀이 IEEE(국제전기전자공학회)가 발간하는 세계적 학술지 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems(IEEE 트랜잭션스 온 뉴럴네트워크 앤드 러닝시스템, 피인용 지수 = 14.255)' 최근호에 논문을 게재했다.

IEEE 트랜잭션스 온 뉴럴네트워크 앤드 러닝시스템은 인공지능 분야 최상위 SCI 국제학술지로 하드웨어와 소프트웨어를 포함해 신경망과 연관된 학습시스템의 이론, 설계, 응용 분야를 전문적으로 다루고 있다.

박승·신용구 교수 공동 연구팀은 이 학술지에 인공지능 기반 영상 합성 기술을 소개하는 논문을 실었다.

연구팀은 최근 주목받고 있는 생성형 인공지능 기술 중 하나인 적대적 생성망(Generative Adversarial Networks, GAN)의 한계점을 분석하고, 새로운 접근 방법을 통해 GAN의 영상 합성 성능을 크게 향상시키는 방법을 제안했다.

이 기술은 기존 GAN 기반 인공지능 기술의 학습 안정성을 대폭 향상시킬 뿐만 아니라, 상용화된 딥러닝 구조에 쉽게 결합할 수 있다는 장점이 있다.

신용구 교수는 "고려대학교 세종캠퍼스와 충북대학교병원이 연구 개발에 협력해, 우수한 인공지능 요소 기술을 개발하게 돼 기쁘다"며 "향후에도 다양한 주제로 공동연구를 수행하고, 좋은 연구 결과를 만들 것으로 기대한다"고 소감을 밝혔다.

한편, 박승 교수는 이번 연구가 수록된 저널지를 포함해 다수의 최상위권 국제 학술지에 논문들을 게재하고, 보건복지부 주관 '한국형 중환자 빅데이터 구축 및 AI-CDSS 개발(K-MIMIC)' 사업의 세부주관기관 연구책임자를 맡고 있다. 신용구 교수 또한 생성형 인공지능 관련 다수의 최상위권 국제 학술지에 논문들을 게재하고 있고, 현재 ITRC 인재 양성 사업에 참여하여 후학들을 양성하고 있다.

/ 임선희기자