ETRI 연구진들이 차량 번호판 식별 시스템을 시연 및 점검하고 있다. 국내 연구진이 흐릿하게 찍힌 사진 속 분간하기 힘든 차량번호를 뚜렷하게 복원해 판별할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발했다. 이 기술은 인간과 차량 번호판을 식별하는 대결에서 우수성을 입증했다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 AI 차량번호 복원 솔루션 '차량번호판 복원기술(NPDR)'을 개발해 제주시 첨단과학기술국가산업단지에서 '인공지능(AI) vs 사람 : 열악한 차량번호판 식별 챌린지'를 펼쳤다고 8일 밝혔다. 이번 대결은 사람 대표로 공무원, 학생, 연구원 등 30명이 참가해 ETRI가 개발한 AI와 사람의 눈으로 식별하기 어려운 차량 번호판의 숫자를 식별하는 방식으로 진행됐다. 경찰대학교 치안정책연구소가 실제 CCTV에 촬영된 차량번호판을 활용해 15 문제를 출제했고 참여자는 노트북에 설치된 이미지 툴을 이용해 정답을 유추한 후 제출했다. 참여자들이 답안을 모두 제출하면 AI가 문제를 풀기 시작했다. 약 100분 동안 진행된 대결에서 ETRI의 NPDR 솔루션은 100점 만점 중 82점을 기록해 사람 최고 점수보다 21점 앞서며 압도적인 차이로 우승을 차지했다. 연구진이 개발한 기술은 AI 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. 이같은 방법으로 연구진은 미리 다양한 각도에서 찍힌 흐릿하거나 깨진 사진을 학습시켜 명확한 숫자를 도출해냈다. 덕분에 사람이 보기에는 알기 힘든 사진에서도 AI는 확률이 높은 숫자를 빠르게 분석해 알려준다. 실제로 경찰청 소속 전문가들이 일주일 간 사진 편집, 영상 응용 등 다양한 방법을 동원해도 알아내기 어려운 변호판 정보를 NPDR이 10분만에 분석해서 알아내기도 했다. 김건우 ETRI 실장은 "이 AI 기술을 통해 수동적이고 직관에 의존했던 기존 방식보다 훨씬 신속하고 정확하게 범죄 용의차량을 검거할 수 있도록 검색 범위를 좁힐 수 있다"고 했다. 경찰대학교 치안정책연구소 권태형 연구관도 "ETRI가 개발한 AI 기술은 차량번호판 분석 시간을 크게 줄이고 정확도를 높일 수 있어 경찰 수사와 추후 스마트 치안 실현에 많은 도움이 될 것"이라고 설명했다.
ETRI 연구진들이 차량번호를 뚜렷하게 복원해 판별할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발하여 시스템을 시연 및 점검하였다고 전하며 앞으로 해당 기술을 통해 차량 번호판 분석 시간 단축과 정확도를 높일 수 있어 경찰 수사와 추후 스마트 치안 개선에 도움이 될 것이라 기대했다.