경희대학교(총장 한균태) 컴퓨터공학부 차오닝 장(Chaoning Zhang), 홍충선, 이승규, 배성호, 김정욱 교수 연구팀이 모바일용으로 경량화된 비전 기반 딥러닝 모델인 ‘MobileSAM’을 개발했다고 10일 밝혔다.

‘Segment Anything Model(SAM)’은 클릭 한 번으로 이미지 속 모든 객체를 분리할 수 있어 최근 컴퓨터 비전 분야에서 혁신적인 기술로 주목받고 있는 반면에 이미지 인코더 모델의 용량이 크고, 이미지 처리 속도가 느리다는 문제가 있다.

경희대 연구팀이 개발한 MobileSAM은 상용 SAM 인코더 모델의 파라미터 수를 100분의 1로 줄이고 실행 속도도 60배 높였으며, 동시에 영상 품질은 기존 수준을 유지하는 경량화된 딥러닝 기술이라고 학교 측은 소개했다.

연구팀은 이미 MobileSAM은 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 우수성을 인정받고 있으며, 자율주행 및 감시 분야에서도 높은 잠재력을 가지고 있다고 설명했다.

특히, MobileSAM은 자율주행 시스템에서 실시간 객체를 검출하고 위험 상황을 감지하며, 사람의 전체 모습을 실시간 추적해 보안 및 범죄 예방에 도움 줄 수 있다고 연구팀은 가능성을 시사했다.

차오닝 장 교수는 “더 많은 연구자가 MobileSAM을 활용해 혁신적인 응용 프로그램을 개발하길 기대한다”고 말했다. 홍충선 교수는 “이번 결과는 국내외 주목받는 연구 성과로 대한민국이 인공지능 분야에 역량을 한층 높인 사례다. 인공지능 분야의 선도자가 되기 위해 노력할 것”이라고 다짐했다.

한편, MobileSAM 프로젝트는 오픈소스 커뮤니티인 GitHub에서 소스 코드와 관련 문서를 확인할 수 있다.

베타뉴스 강규수 기자 ()
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