[한국기술뉴스] 인하대학교 정보통신공학과 박인규 교수 연구팀은 AI 학습용 데이터를 무한으로 생성시키는 GAN 기반 데이터셋 생성장치를 개발했다. 개발된 기술은 인하대학교 산학협력단을 통해 2021년 03월 26일 특허를 출원(출원번호 제1020210039530호)했다. 특허 명칭은 '적대적 생성신경망에서의 조절 가능한 데이터셋 생성 방법 및 장치’이다. 현재 특허 등록이 완료돼 산업에서 기술을 활용할 수 있도록 기술이전을 추진할 계획이다.

[기자]

데이터셋은 딥러닝 모델을 학습시키는 데 있어 가장 중요한 요소입니다. 딥러닝 알고리즘을 훈련하려면 대규모 데이터셋이 필요합니다. 일례로 사람의 표정을 인식하여 감정 상태를 판단하는 모델을 개발하기 위해서는 다양한 사람들의 표정 변화 이미지가 필요하고 이러한 데이터셋을 확보하기 위해서는 막대한 시간과 비용이 필요합니다. 최근에는 GAN을 활용한 이미지 생성 및 변환 기술을 이용하여 딥러닝 학습에 필요한 데이터셋을 확보하려는 연구가 계속되고 있습니다.

인하대학교 박인규 교수 연구팀은 조건부 변환 프레임워크를 GAN에 적용하여 원하는 영상의 생성을 용이하게 하는 데이터셋 생성 장치를 발명했습니다.

GAN을 기반으로 하는 종래기술들은 입력과 조건을 단순히 연결하여 영상의 생성 과정을 진행합니다. 하지만 이때 입력과 함께 고려되는 조건들만으로는 신뢰성 있는 데이터를 생성하기 어렵다는 문제점이 있습니다.

본 발명은 생성자 입력 시 조건부 매핑을 수행하여 생성적 모델을 제어하는 새로운 접근 방식으로 진행하였습니다. 일례로 이미지를 분노 표현으로 변환하고자 할 때 최적화부를 통해 목적 함수를 사용하여 조건부 변환을 최적화하고 최적화된 조건부 정보에 따라 입력을 매핑하여 합성 영상을 생성합니다.

본 발명을 활용하면 영상 합성 및 영상 간 변환 작업을 간단하면서도 효율적으로 제작할 수 있으며, 신뢰할 수 있는 데이터셋 구축에 용이하게 활용될 것으로 기대됩니다.