"야간·악천후 CCTV도 문제없다" 고려대 연구팀,  ICPR 주관 자동차번호판 AI인식 세계1위 쾌거

△ 연구진 사진 (왼쪽에서 다섯 번째부터) 고려대 수학과 오승상 교수 

야간이나 악천후 속 CCTV에 찍힌 흐릿한 자동차 번호판은 육안은 물론 기존 기술로도 식별이 어렵다. 그런데 국내 대학 연구진이 이러한 이미지를 인공지능(AI)으로 정확히 판독하는 기술을 세계 최고 수준으로 끌어올렸다.

고려대학교(총장 김동원)는 18일(수) 수학과 오승상 교수 연구팀이 패턴인식 분야 세계 최고 권위 학술대회인 ‘ICPR 2026’의 ‘저해상도 자동차 번호판 인식(LRLPR) 대회’에서 1위를 차지했다고 밝혔다.

이번 대회에는 전 세계 537명의 내로라하는 AI 연구자들이 뛰어들어 기술력을 겨뤘다. 정상혁, 배수빈, 유정빈 석사과정과 김동건, 서의환 학부생으로 구성된 고려대 연구팀은 형체를 알아보기 힘든 번호판 이미지에서 7개 문자를 오차 없이 100% 맞춰낸 비율(정확도) 82%를 기록하며 우승을 거머쥐었다. 대회 주최 측에 따르면 80% 이상의 정확도를 넘긴 팀은 전체 참가자 중 단 4곳에 불과했다. 

△ 저해상도 복원 비교표 

기존의 광학문자인식(OCR) 기술은 강한 압축 손상이나 빛 번짐이 있는 저해상도 환경에서 속수무책이었다. 화질을 끌어올리는 초해상화 기술을 쓰더라도 사람 눈에만 깔끔해 보일 뿐, 정작 AI가 글자를 인식하는 데 필수적인 획과 경계선이 훼손돼 실제 판독률은 제자리걸음이었다.

고려대 연구팀은 초해상화와 문자인식 기술을 결합한 ‘티처-스튜던트(Teacher-Student) 지식 증류 학습 프레임워크’로 이 한계를 돌파했다. 고해상도 이미지로 학습을 마친 '스승(Teacher) 모델'의 판독 능력을 저해상도 환경의 '제자(Student) 모델'에 이식해 악조건 속에서도 성능 저하를 막은 것이다. 여기에 3개의 각기 다른 AI 모델을 융합하는 고도의 수학적 최적화 기법을 적용해 인식률을 극대화했다. 

수학적 이론을 딥러닝에 접목해 낸 이번 성과는 실제 도로와 방범 시스템 등 열악한 환경에서 즉각적인 효과를 발휘할 것으로 보인다. 뺑소니 등 범죄 수사는 물론 지능형 교통 시스템(ITS), 스마트 시티 무인 단속 등 공공 안전망 전반에 활용될 수 있다.

연구를 지도한 고려대 수학과 오승상 교수는 “우리 연구실은 수학과 학생들로 구성돼 AI의 이론적 기반을 수학적으로 깊이 파고드는 것이 강점”이라며 “앞으로도 수학적 이론과 AI 기술을 융합해 국제적 경쟁력을 갖춘 실용적 성과를 내겠다”고 말했다.

이번 대회 시상식은 오는 8월 프랑스 리옹에서 열리는 본 학회에서 진행된다.