ETRI 기술, 분간 힘든 차량번호도 복원‧판별
국내 연구진이 흐릿하게 찍힌 사진 속 분간하기 힘든 차량번호를 뚜렷하게 복원해 판별할 수 있는 기술을 개발했다. 이로써 범죄 예방, 주차 관리 등 스마트 치안 및 생활 안전에 큰 도움이 될 전망이다.
한국전자통신연구원(이하 ETRI)은 지난 7일 제주시 첨단과학기술국가산업단지에서 ‘인공지능(AI) vs 사람 : 열악한 차량번호판 식별 챌린지’를 열었다고 8일 밝혔다.
ETRI가 개발한 인공지능 차량번호 복원 솔루션인 `차량번호판 복원기술(이하 NPDR)'은 공무원, 학생, 연구원 등 30명의 사람대표와 인간의 눈으로 식별이 어려운 차량 번호판의 숫자를 맞추는 이색대결을 펼쳤다.
이번 대결에는 경찰대학교 치안정책연구소가 실제 CCTV에 촬영된 차량번호판을 활용해 15문제를 출제했다. 개인정보 보호를 위해 차량 모델과 앞자리가 가려진, 뒤 4자리 숫자만을 맞추는 방식으로 진행되었다.
각 참여자는 노트북에 설치된 이미지 툴을 이용해 정답을 유추한 후 제출하는 방식으로 이뤄졌다. 대결은 한 문제씩 진행되었으며 참여자들이 답안을 모두 제출하면 AI가 문제를 풀기 시작했다. 참가자들은 무대 앞 화면을 통해 AI가 정답을 유추하는 대략적인 과정과 결과를 실시간으로 지켜보았다. 풀이가 완료되면 즉시 정답이 공개되고 정답을 맞춘 갯수에 따라 개인별 누적 점수 합산이 이뤄졌다.
약 100분 동안 진행된 본 챌린지에서 ETRI의 NPDR 솔루션은 100점 만점 중 82점을 기록해 사람 최고 점수보다 21점 앞서며 압도적인 차이로 우승을 차지했다.
대결에 참가한 장현서 제주 영주고등학교 학생(18세)은 “인간의 감각으로는 식별하기 어려운 사진도 AI는 높은 정확도로 판별하는 것을 보고 무척 놀랐다. 영화에서 희미한 번호판을 자동으로 선명하게 만드는 마법이 나오던 것처럼 ETRI 기술이 실생활에 빠르게 적용되었으면 좋겠다”고 말했다.
ETRI 연구진이 개발한 NPDR은 인공지능 모델 간 경쟁하는 방식을 통해 만들어진다. 데이터를 학습해 거짓 데이터를 생성하는 모델과 이를 감별하는 모델이 서로 경쟁하면서 학습을 통해 점점 더 실제에 가까운 데이터를 만들어내는 방식이다. 이 같은 방법으로 연구진은 미리 다양한 각도에서 찍힌 흐릿하거나 깨진 사진을 학습시켜 명확한 숫자를 도출해냈다.
이날 행사는 본 기술 개발을 총괄한 김건우 ETRI 정보보호연구본부 신인증·물리보안연구실장의 영상 인공지능 관련 특강으로 시작해 번호판 식별 대결 이후 결과를 두고 참여자들과 토론을 나누는 시간도 이어졌다.
김건우 ETRI 실장은 “본 AI 기술을 통해 수동적이고 직관에 의존했던 기존 방식보다 훨씬 신속하고 정확하게 범죄 용의차량을 검거할 수 있도록 검색 범위를 좁히는데 큰 의미가 있다”고 밝혔다.
NPDR은 경찰청 소속 전문가들이 일주일 간 사진 편집, 영상 응용 등 다양한 방법을 동원해도 알아내기 어려운 번호판 정보를 10분 만에 분석해서 알아내기도 했다.
권태형 경찰대학교 치안정책연구소 연구관도 "ETRI가 개발한 AI 기술은 차량번호판 분석 시간을 크게 줄이고 정확도를 높일 수 있어 경찰 수사와 추후 스마트 치안 실현에 많은 도움이 될 것이다”고 설명했다.
ETRI 연구진은 조금만 어둡거나 변형, 얼룩이 있어도 인식에 실패하는 현재 차량번호판 인식 기술을 보완하고 일반 CCTV 영상에서도 희미한 차량번호판을 감지, 식별하는 과정을 모두 자동으로 수행하는 SW를 개발해 실환경에 적용하는 연구를 진행할 예정이다.
윤수은 기자