KAIST, AI 기반 비디오 디퓨전 기술로 흐릿한 영상 완벽 복원: 산란 매질 투과 영상 복원 기술 세계 최초 개발

핵심 기술: KAIST 연구진이 개발한 '비디오 디퓨전 기반 영상 복원 기술'은 움직이는 산란 매질(안개, 연기, 불투명 유리 등) 너머의 숨겨진 영상을 고해상도로 복원하는 세계 최초의 기술입니다.

기술적 세부사항:
* 기술 개요: 시간상으로 변화하는 산란 매질 환경 속에서 흐릿하거나 손상된 영상 부분을 생성형 AI 모델(디퓨전 모델)을 통해 복원합니다.
* 핵심 아키텍처: 기존 AI 복원 기술의 데이터 범위 한계를 극복하기 위해 광학 모델과 비디오 디퓨전 모델을 결합했습니다.
* 시간적 상관관계 학습: 시간에 따라 산란 환경이 변하는 경우(바람에 흔들리는 커튼 등)에도 안정적인 복원을 위해 연속 영상의 시간적 상관관계를 학습한 디퓨전 모델을 적용했습니다.
* 범용성 확보: 별도의 추가 학습 없이 안개 제거, 화질 개선(고해상도 프레임 생성), 블라인드 디블러링(흐린 영상 선명화) 등 다양한 상황에 적용 가능한 최적화 기법을 도입하여 범용 복원 프레임워크로 확장 가능성을 입증했습니다.
* 성능: 기존 최고 성능의 복원 모델을 뛰어넘는 복원력을 보여줍니다.

개발 임팩트:
* 산업 활용: 혈액, 피부 속 진단, 화재 현장 인명 구조, 비시선 영상 복원, 자율주행차의 악천후 주행 보조, 산업 검사, 수중 시야 확보 등 다양한 분야에 적용 가능합니다.
* 기술 발전: AI 기반 영상 복원 기술의 새로운 지평을 열고, 기존 기술의 한계를 돌파하는 성과를 거두었습니다.

커뮤니티 반응:
* 원문에서는 직접적인 커뮤니티 반응을 언급하지 않으나, 연구 성과 발표 시 일반적으로 관련 학계 및 기술 커뮤니티에서 큰 관심을 받을 것으로 예상됩니다.