울산과학기술원(UNIST) 인공지능대학원은 필요한 의미 정보만 골라 전달하는 AI 기반 무선 이미지 전송 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.

윤성환 UNIST 인공지능대학원 교수팀이 개발한 '과제 맞춤형 의미통신'(Task-Adaptive Semantic Communication) 기술은 목적에 맞는 정보만 선별해 보내는 방식으로 자율주행 차량 인식 시스템, 원격 수술과 진단, 메타버스 실시간 렌더링 등 대규모 영상 데이터를 지연 없이 주고받아야 하는 분야에 활용될 전망이다.

기존 무선 이미지 전송 기술은 이미지를 통째로 압축해 보내기 때문에 대역폭 제약과 전송 지연이 발생한다. 이미지 정보는 객체, 배치, 관계 등의 의미 구조로 나뉘지만 현재 기술은 이를 고려하지 않아 고해상도 영상을 실시간으로 전송하기 어려웠다.

연구팀 기술은 과제에 따라 필요한 의미 정보만 전달한다. 사진 속 객체를 분류하는 과제라면 '고양이', '자동차' 같은 객체 정보만 보내고, 이미지 생성이 목적이면 '모자를 쓴 고양이'나 '의자 위에 앉은 사람' 같은 배치와 관계 정보까지 함께 전송하는 방식이다.

연구팀은 '사람에게 머리가 있다'처럼 항상 참인 정보나 '손에 막대를 쥐고 있다'와 '사람이 막대를 들고 있다'처럼 중복된 정보를 걸러내는 의미 필터링 알고리즘도 개발했다. 불필요한 데이터 전송을 줄이면서 과제 수행에 필요한 맥락은 유지해 전송 효율을 높였다.

시뮬레이션 결과 이 기술은 기존 방식보다 최대 45배 높은 전송 효율을 달성했고, 다양한 무선 채널 조건에서도 실시간 시각 과제 수행이 가능함이 확인됐다.

윤성환 교수는 "앞으로는 단순히 정확하게 보내는 것을 넘어 의미 있게 보내는 것이 통신의 핵심이 될 것"이라며 "이번 연구는 지능형 무선 통신의 판도를 바꾸는 신호탄"이라고 말했다.

박정훈 연구원은 "자율주행 차량의 인식 시스템, 원격 수술 및 진단, 메타버스 실시간 렌더링처럼 대규모 영상 데이터를 지연 없이 주고받아야 하는 분야에 도움이 될 전망"이라고 밝혔다.

연구 결과는 IEEE 통신 분야 최상위 저널 가운데 하나인 'IEEE 저널 오브 온 셀렉티드 에어리어즈 인 커뮤니케이션즈'에 10월 20일 게재됐다.

연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 지역 지능화 혁신 인재 양성 사업, 인공지능대학원 사업, AI 스타 펠로우십 사업, 보건복지부 지원 보건의료 기술 연구 개발 사업, NRF 지원 개인 기초연구 중견연구를 통해 수행했다.