흐릿하게 찍힌 '차량번호판 복원 AI기술' 개발
수사 과정에서 '판단 보조·차량 식별' 기대
ETRI(원장 김명준)는 인공지능(AI) 차량번호 복원 솔루션 '차량번호판 복원기술'을 개발하고 'AI vs 사람(열악한 차량번호판 식별 챌린지)'를 펼쳐 ETRI AI 기술 우수성을 입증했다고 11일 밝혔다.
제주도에서 지난 7일 펼쳐진 이 대결에 사람 대표로 공무원과 학생, 연구원 등 30명이 참가했다. 이들은 실제 CCTV에 촬영된 차량 번호판 중 사람의 눈으로 식별하기 어려운 차량번호판 숫자를 맞췄다. 대결은 한 문제씩 진행됐으며, 참가자가 노트북에 설치된 이미지 툴을 이용해 정답을 제출하면 이후 AI가 정답을 유추하는 과정과 결과를 실시간으로 지켜봤다. 약 100분동안 진행된 챌린지에서 ETRI의 NPDR 솔루션은 82점을, 사람은 61점을 기록해 AI가 승리했다.
◆ 다각도 흐릿한 사진 학습 '명확한 숫자 도출'
ETRI가 개발한 기술은 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. 덕분에 사람이 보기에는 알기 힘든 사진에서도 인공지능은 확률이 높은 숫자를 빠르게 분석할 수 있었다.
김건우 실장은 "이번 AI 기술을 통해 수동적이고 직관에 의존했던 기존 방식보다 훨씬 신속하고 정확하게 범죄 용의차량을 검거할 수 있도록 검색 범위를 좁히는데 큰 의미가 있다"고 말했다.
연구진의 성과는 경찰청 및 보안감시, 주차관리 업체로부터 많은 관심을 받고 있다. 경찰청 소속 전문가들이 일주일 간 사진 편집, 영상 응용 등 다양한 방법을 동원해도 알아내기 어려운 변호판 정보를 NPDR이 10분만에 분석해서 알아내기도 했다. 해당 기술은 수사 과정에서 판단을 보조하고 차량을 식별하는 등 차량 정보를 제공하는 다양한 분야에서 많은 활용이 이뤄질 전망이다.
권태형 경찰대학교 치안정책연구소 연구관은 "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.
향후 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.
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