인하대, 뛰어난 성능 자랑하는 동공 추적 기술 개발

전자공학과 ‘컴퓨터비전 및 영상처리 연구실’ 딥러닝 기반 동공 추적 기술 연구로 ‘영상처리 및 이해에 관한 워크샵’ 우수논문 금상 수상

인하대 석사과정에 있는 학생들이 기존 기술보다 뛰어난 성능을 자랑하는 동공 추적 기술을 개발해 우수논문상을 수상했다.

인하대(총장‧조명우)는 전자공학과 ‘컴퓨터비전 및 영상처리 연구실(지도교수 송병철)’에서 석사과정을 밟고 있는 최준호(30), 이강일(29) 학생이 최근 제주도에서 열린 ‘31회 영상처리 및 이해에 관한 워크샵(IPIU 2019)’에서 논문 ‘합성곱 신경망 기반의 영상 분할을 이용한 동공 검출 기법’을 발표, 우수논문 금상을 수상했다고 5일 밝혔다. 이번 워크샵에 제출된 논문은 모두 270편이다.

최근 31회 영상처리 및 이해에 관한 워크샵에서 ‘합성곱 신경망 기반의 영상 분할을 이용한 동공 검출 기법’으로 우수논문 금상을 수상한 인하대 전자공학과 컴퓨터비전 및 영상처리 연구실 최준호 학생. [사진=인하대]

이들은 이 논문에서 이미지 센서로 촬영한 사람의 동공 위치를 보다 정확하게 검출하는 기법을 제안했다. 이는 딥러닝 기반 알고리즘으로 기존 기계학습을 기반으로 하는 기법에 비해 높은 정확도를 보일뿐만 아니라 조도, 촬영각, 해상도 등 여러 제약조건에도 큰 영향을 받지 않고 동작한다.

특히, 안경 착용자의 동공을 찾아내는 데 어려움이 있었던 기존 기법을 컨볼루셔널 신경망(CNN‧Convolutional Neural Network)을 활용해 획기적으로 보완했다. 먼저 안경 착용 여부를 판별하고 이어 안경 제거 알고리즘을 이용해 안경을 착용한 사람의 동공을 찾아내는 데 탁월한 성능을 보인다.

동공 추적 기술은 최근 3차원 디스플레이, 지능형 로봇, 심리 및 뇌과학 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 이번 연구 결과는 딥러닝 기반의 새로운 접근 방식을 통해 여러 제한적인 환경 내에서도 사람의 시선 정보를 높은 정확도로 얻을 수 있다는 점에서 의미가 크다.

제안한 기술은 범용 프로세서에서 높은 검출 성능에 더해 초 당 30프레임 이상으로 동작할 수 있다. 현재 동공 추적 분야 세계1위 업체 제품과 비교했을 때 동공 검출 정확도와 지연시간, 시선 복귀 시간 측면에서 높은 성능을 보이는 것으로 나타났다.

이 워크샵은 컴퓨터비전, 영상처리, 딥러닝 분야에서 국내 최고 학술회의로 올해는 등록자가 620명이 넘을 정도로 규모가 크다. 전자공학과 컴퓨터비전 및 영상처리 연구실은 지난해에도 이 워크샵에서 우수논문 은상과 우수포스터상을 수상했다.

발표 논문 1저자로 참여한 최준호 학생은 “이 기술을 보완해 상용화할 계획이다”며 “제안 기술은 다양한 인물과 환경에 대해서 높은 정확도와 실시간성을 갖추고 있으며, 제품화 했을 때 단가 측면에서도 시장의 고성능 모델보다 크게 낮아 사람의 시선 정보를 필요로 하는 다양한 응용 분야에 널리 활용될 것으로 기대한다”고 말했다.