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[앵커]
국내 연구진이 저전력으로 이미지를 학습하고 재생성하는 인공지능 반도체 칩을 개발했습니다.
인공지능 활용 영역을 모바일 기기까지 넓혀 영상 합성, 이미지 복원 등 다양한 애플리케이션에 응용될 전망입니다.
이정우 기자입니다.
[기자]
태블릿 카메라로 찍은 사진을 사용자가 직접 수정할 수 있는 기술입니다.
머리·안경·눈썹 등 17가지 특징을 추가·삭제할 수 있고, 수정사항을 입력하면 실시간으로 반영해 보여 주는 얼굴 수정 시스템입니다.
저전력 모바일 기기에서 활용할 수 있는 이 인공지능 반도체는 KAIST 연구진이 개발했습니다.
[강상훈 / KAIST 반도체시스템연구실 박사과정 (제1저자) : 주어진 질문에 대한 답을 하는 인공지능을 뛰어 넘어서 새로운 이미지를 생성하거나 재생산할 수 있는 그런 인공지능 모델을 저희가 모바일 기기상에서 저전력, 고효율로 수행할 수 있도록 하는 반도체 프로젝트를 설계하였습니다.]
외부로 데이터를 내보낼 필요 없이 모바일 기기에서 재학습을 통해 이미지를 생성할 수 있어 보안성도 뛰어납니다.
하나의 칩으로 추론에서 학습까지 가능하고 여러 딥러닝 네트워크를 동시에 지원하는 인공지능 반도체라고 설명했습니다.
[유회준 / KAIST 전기전자공학부 교수 : 장래에는 개인의 창의적인 특성을 활용해서 완전히 새로운 그림을 그린다든지 음악을 작곡한다든지 하는 창의적인 응용이 기대됩니다.]
이번 연구 결과는 지난 2월 전 세계 반도체 연구자 3천여 명이 참석했던 미국 샌프란시스코 국제고체회로설계학회에서 발표돼 우수성을 인정받았습니다.
YTN 이정우[leejwoo@ytn.co.kr]입니다.
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국내 연구진이 저전력으로 이미지를 학습하고 재생성하는 인공지능 반도체 칩을 개발했습니다.
인공지능 활용 영역을 모바일 기기까지 넓혀 영상 합성, 이미지 복원 등 다양한 애플리케이션에 응용될 전망입니다.
이정우 기자입니다.
[기자]
태블릿 카메라로 찍은 사진을 사용자가 직접 수정할 수 있는 기술입니다.
머리·안경·눈썹 등 17가지 특징을 추가·삭제할 수 있고, 수정사항을 입력하면 실시간으로 반영해 보여 주는 얼굴 수정 시스템입니다.
저전력 모바일 기기에서 활용할 수 있는 이 인공지능 반도체는 KAIST 연구진이 개발했습니다.
[강상훈 / KAIST 반도체시스템연구실 박사과정 (제1저자) : 주어진 질문에 대한 답을 하는 인공지능을 뛰어 넘어서 새로운 이미지를 생성하거나 재생산할 수 있는 그런 인공지능 모델을 저희가 모바일 기기상에서 저전력, 고효율로 수행할 수 있도록 하는 반도체 프로젝트를 설계하였습니다.]
외부로 데이터를 내보낼 필요 없이 모바일 기기에서 재학습을 통해 이미지를 생성할 수 있어 보안성도 뛰어납니다.
하나의 칩으로 추론에서 학습까지 가능하고 여러 딥러닝 네트워크를 동시에 지원하는 인공지능 반도체라고 설명했습니다.
[유회준 / KAIST 전기전자공학부 교수 : 장래에는 개인의 창의적인 특성을 활용해서 완전히 새로운 그림을 그린다든지 음악을 작곡한다든지 하는 창의적인 응용이 기대됩니다.]
이번 연구 결과는 지난 2월 전 세계 반도체 연구자 3천여 명이 참석했던 미국 샌프란시스코 국제고체회로설계학회에서 발표돼 우수성을 인정받았습니다.
YTN 이정우[leejwoo@ytn.co.kr]입니다.
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