인공지능 영상 분석 분야의 OGQ는 컴퓨터 비전 분야 세계 최고 권위 학회 ‘국제컴퓨터비전학회(ICCV, International Conference on Computer Vision)’에서 WSSS 관련 AI 기술 논문을 발표했다고 7일 밝혔다. 국제컴퓨터비전학회는 유럽컴퓨터비전학회(ECCV), 컴퓨터 비전 및 패턴인식 학회(CVPR)와 더불어 세계 3대 컴퓨터 비전 학회 가운데 하나로 꼽힌다.

OGQ는 프랑스 파리에서 개최된 ‘ICCV 2023’ 학술대회에서 ‘MARS: Model-agnostic Biased Object Removal without Additional Supervision for Weakly-Supervised Semantic Segmentation’ 연구 논문(김경수, 유인재, 조상현)을 선보였다. OGQ GYN팀은 픽셀 단위 정보를 주지 않고 학습하는 상황을 구현하고자 Weakly-Supervised Semantic Segmentation 모델 구조를 설계했다.

예를 들어 기존 기술은 ‘기차’를 학습하면 기차 이미지 안에 숨어 있는 ‘기차 레일’까지 한 번에 예측돼 연구자가 기차 및 기차 레일을 개별로 지정하며, 수동으로 모아서 해결하는 구조였다. 이번 논문에 등장하는 기술은 ‘기차’라는 태그만 줘도 추가 데이터 필요 없이 ‘기차’와 관련된 ‘기차 레일’을 자동으로 찾아서 제거하는 모델이다. 이를 통해 어노테이션 과정에 필요한 시간·비용을 줄이는 것뿐만 아니라, 추가 기술까지 투입해 AI 모델의 성능을 향상했다. 성능 평가에서도 SOTA(State of the Art), paperswithcode, WSSS 부분 1위를 달성했다.

방승온 본부장은 “ICCV에서 컴퓨터 비전 논문을 발표함으로써 OGQ가 AI 기술력을 한 단계 높이는 계기가 됐다”며 “이번 모델은 비전(Vision) AI 분야 기술 발전에 기여하고, 이미지 저작권 콘텐츠 안에 고유 워터마크를 남겨 콘텐츠를 보호하는 가치를 제공하게 될 것”이라고 말했다.