국립창원대학교 김병욱 교수 연구팀의 LED조명 기반 통신방식을 응용한 디스플레이-카메라 통신기술에 딥러닝을 적용해 성능을 높이는 연구의 흐름도 사진. [박광준 기자] 국립창원대학교 김병욱 교수(정보통신공학과) 연구팀이 딥러닝 기술을 무선통신, 의료데이터.영상, 문서객체탐지.추출 등의 분야에 적용하는 연구에서 세계 최고 수준의 결과를 거둬 관심을 모으고 있다. 

김병욱 교수 연구팀은 최근 딥러닝 기술 중 특히 LED조명 기반 통신방식을 응용한 디스플레이-카메라 통신기술에 딥러닝을 적용해 성능을 높이는 연구에 집중하고 있다. 

12일 연구팀에 의하면 디스플레이-카메라 통신기술은 디스플레이 화면에 숨겨져 있는 데이터를 카메라 이미지 센서를 사용해 수신할 수 있는 영상처리 기반의 혁신적 통신기술이고, 디스플레이-카메라 통신기술은 카메라를 비디오 모드로 설정한 후 디스플레이에 카메라 초점을 맞추기만 하면 부가적인 통신장치 없이도 데이터 수신이 가능하다. 

사물인터넷 시대에 기존의 무선통신 방식은 스펙트럼 부족 현상과 주파수 혼잡 문제를 초래하게 될 것이므로, 혼잡한 주파수 대역에서의 충돌을 완화할 수 있는 디스플레이-카메라 통신기술은 미래에 반드시 필요한 기술이다. 

현재는 디스플레이 장치가 TV, 모니터, 노트북, 스마트폰, 디지털사이니지 등에 국한돼 있지만 향후 대부분의 실내외 공간에 디스플레이 장치가 설치될 전망이고, 카메라 기기도 현재는 스마트폰에 국한돼 있지만 스마트 글래스, Apple 비전 프로 등의 상용화를 통해 보다 광범위한 영역에서 카메라가 활용될 것으로 예상된다. 

이에 따라 디스플레이-카메라 통신기술은 향후 광고, 엔터테인먼트, 스마트 컨텐츠 분야에 증강 현실(AR), 사용자 경험(UX) 등과 관련된 기술과의 결합을 통해 파급효과가 클 것으로 내다보인다. 

디스플레이-카메라 통신 기술에서 중요시되는 부분은 이미지에 포함되는 데이터로 인한 영상 왜곡이 사람 눈에 인지되지 않아야 하고, 카메라 촬영 때 발생할 수 있는 각종 영상 왜곡에서도 정확히 데이터만 추출할 수 있어야만 한다. 

국립창원대 김병욱 교수 연구팀은 이 문제를 딥러닝 기술을 통해 접근했고, 영상 왜곡을 최소로 만들어주는 인코더, 정확한 데이터 검출이 가능한 디코더, 영상 촬영 시 발생할 수 있는 각종 노이즈를 고려한 노이즈 레이어를 디자인했다. 이로써 실제 디스플레이와 스마트폰 카메라를 통해 딥러닝 모델 학습 및 실험을 수행했고, 기존의 글로벌 최고 수준 연구결과 대비 더 높은 영상 화질과 데이터 검출 정확도 성능을 얻는 데 성공했다.

김병욱 교수는 “이 연구의 결과를 통해 디스플레이 장치와 카메라 기기가 있는 환경에서 정보 전달을 위한 통신장치 설치 및 변경 없이도 추가적인 기능성을 부여해 스마트 콘텐츠를 전달할 수 있는 활용 범위를 더욱 확장할 수 있을 것으로 기대된다”고 설명했다. 

한편 김병욱 교수는 이와 같은 연구 성과 등을 통해 지난 2월 국립창원대 ‘2023학년도 단과대학별 우수연구상’ 시상에서 공과대학 수상 교원으로 선정된 바 있다.