[iitp] GAN, 불완전한 것을 완벽하게 만드는 기술

 

[MIT의 RF-Pose]

 

 

 

*** [IITP] AI에 의해 출현한 불완전한 것을 완전하게 만드는 기술들

*** 문서:

file7232397618720939182-185506.pdf

 

 

 

 

■ GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망)

 

 

- GAN 기술은 진짜 같은 가짜를 만드는 모델과 이에 대한 가짜·진짜를 판단하는 모델을 서로 경쟁시켜 진짜 같은 가짜를 만드는 기술로 알려져 있음

 

- 2017년 8월 워싱턴대에서 만든 오바마 가짜 연설 영상으로 세계적으로 알려지게 되었음

 

 

○ 페이스북의 ExGAN을 활용한 리얼아이오프터(Real Eye Opener)

 

- 진짜 같은 눈을 만들어 눈을 감은 사진을 눈을 뜬 사진으로 변화 시킴

 

 

 

 

[페이스북 리얼 아이 오프너]

 

 

 

 

○ 앤비디아의 Super Slowmotion

 

- 프레임이 한정된 일반 동영상의 프레임과 프레임사이를 복원하여 자연스럽게 연결되는 슬로모션 화면 구현

 

 

 

 

[앤비디아의 슈퍼 슬로모션]

 

 

 

 

○ MIT의 RF-Pose

 

- 벽 뒤에서 움직이는 사람으로부터 나오는 미세한 RF 신호를 수평과 수직으로 측정 및 조합하여 전체 움직임을 인공지능으로 해석한 후 그의 동작을 예측/재현

 

- 군사용 또는 스파이용으로 활용 가능

 

- 자율주행차의 비전시스템에 장착된다면 건물 뒤에서 갑자기 튀어 나오는 물체를 예측하여 사전에 충돌 사고를 예방할 수 있는 기술로 활용할 수 있음

 

 

 

 

[MIT, RF-Pose]

 

 

 

 

■ 인공지능을 활용하여 불완전체를 완전하게 만드는 기술은 이제 시작 단계에 있으나, 긍정적인 면과 부정적인 면을 동시에 갖고 있음

 

- 그림, 유적, 유물 등의 불완전한 부분의 재현 및 복원 등의 긍정적인 면

 

- 가짜가 가져올 수 있는 악영향 등의 부정적인 면