[더리포트] 인천대 정보기술대학원 백재용, 컴퓨터공학부 2학년 유용상 학생(컴퓨터비전연구실 소속, 지도교수 배승환)이 ‘이미지 식별기술의 인공지능 성능 향상’에 관한 논문을 IEEE Access 학술 저널에 게재했다. ‘IEEE Access’는 공학적 새로운 기술이나 발견을 게재하는 저널이다.

두 학생은 2019년 4월 ‘이미지 식별 기술이 학습한 기술을 이용해 이미지를 생성하는 인공지능의 성능을 향상시키는 기술(Adversarial Learning With Knowledge of Image Classification for Improving GANs)’이라는 논문을 게재했다.

GANs는 Generative Adversarial Networks의 약자로 ‘생성적 적대 신경망’이란 의미이다.

특히 백재용 씨는 1996년 11월 정보기술대학원 개원 이래 정보기술대학원생 최초로 SCI급 논문을 게재하는 성과를 이뤘다. SCI는 미국 클래리베이트 애널리틱스(Clarivate Analytics)가 구축한, 세계적 권위를 인정받는 국제학술논문 데이터베이스다.

백재용, 유용상 학생은 전이학습(transfer learning)을 통해 GAN의 성능을 향상시키기 위해 이미지 식별 네트워크(image classification network)의 학습지식(knowledge)를 이용하는 모델을 개발했다.

특히, 이종 분별 네트워크(Heterogeneous discriminative networks) 결합 시 발생하는 과도한 네거티브 피드백(excessive negative feedback)을 규명하고, GAN학습과정 중 이를 효과적으로 완화하기 위해 정신적 학습법(incremental learning)과 새로운 GAN 에너지함수 (energy function)를 제안하였다.

GAN에서 제안한 방법을 적용할 때, 다른 다중판별자(multiple discriminator)를 이용하는 GAN이나 일반적인 신경망(standard CNN)을 이용하는 GAN에 비해 우수한 이미지 생성 성능을 확인할 수 있었다.