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‘Meta’ 사에서 제작한 SAM과 경희대 연구팀이 개발한 MobileSAM과의 비교사진. MobileSAM은 용량은 줄이고 속도는 높였지만, 동일한 수준의 품질을 선보인다. 사진=경희대 제공 |
[대학저널 온종림 기자] 경희대학교는 컴퓨터공학부 차오닝 장(Chaoning Zhang), 홍충선, 이승규, 배성호, 김정욱 교수 연구팀이 모바일 응용 프로그램용 초경량화된 비전 기반 딥러닝 모델인 ‘MobileSAM’을 개발했다고 10일 밝혔다.
‘Segment Anything Model(이하 SAM)’은 클릭 한 번으로 이미지 속 모든 객체를 분리할 수 있어 최근 컴퓨터 비전 분야에서 혁신적인 기술로 주목받고 있다. 하지만 이미지 인코더 모델의 용량이 크고, 이미지 처리 속도가 느리다는 문제가 있다.
연구팀은 SAM의 기존 단점을 해결하고, 모바일 환경에서도 실시간 처리가 가능한 비전 모델을 개발했다. 연구팀이 개발한 MobileSAM은 상용 SAM 인코더 모델의 파라미터 수를 100분의 1로 줄이고 실행 속도도 60배 높였다. 이와 동시에 영상 품질은 기존 수준을 유지하는 경량화된 딥러닝 기술이다.
MobileSAM은 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 우수성을 인정받았다.
차오닝 장 교수는 “MobileSAM은 최신의 컴퓨터 비전 연구에 새로운 가능성을 가지고 있다. 비전 기반 모델 경량화와 모바일 환경에서의 실시간 처리 가능성을 보여줬다”며 “더 많은 연구자가 MobileSAM을 활용해 혁신적인 응용 프로그램을 개발하길 기대한다”고 말했다.
홍 교수는 “이번 결과는 국내외 주목받는 연구 성과로 대한민국이 인공지능 분야에 역량을 한층 높인 사례다. 인공지능 분야의 선도자가 되기 위해 노력할 것”이라고 다짐했다.
MobileSAM 프로젝트는 오픈소스로 공개돼 다른 연구자와의 교류 및 공유를 촉진하고 있다. 오픈소스 커뮤니티인 GitHub에서 MobileSAM에 대한 소스 코드와 관련 문서를 확인할 수 있다.
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