시간의 연속성을 분석해 손상된 영상을 선명하게 복원할 수 있는 인공지능(AI) 기술이 국내에서 개발됐다.

KAIST는 바이오 및 뇌 공학과 장무석 교수 연구팀과 김재철AI대학원 예종철 교수 연구팀이 공동연구를 통해 움직이는 산란 매질 너머의 숨겨진 영상을 복원할 수 있는 '비디오 디퓨전 기반의 영상 복원 기술'을 세계 최초로 개발했다고 31일 밝혔다.

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산란 매질은 안개·연기·불투명 유리·피부 조직 등 빛의 경로를 무질서하게 섞어 시각 정보를 왜곡하는 물질을 일컫는다.

개발된 기술은 시간 축 정보의 정합성을 활용해 흐릿하거나 손상된 영상을 디퓨전 모델로 되살릴 수 있게 한다.

공동연구팀은 기존 AI 복원 기술이 훈련된 데이터 범위에서만 성능을 발휘하는 한계를 극복하기 위해 광학 모델과 비디오 디퓨전 모델을 결합한 새로운 복원 방식을 채택했다.

이 기술을 이용하면 안개가 자욱한 도로에서 자동차 전조등을 켜도 시야가 흐릿하게 보이는 현상 또는 김 서린 욕실 유리창 너머의 모습이 왜곡돼 보이는 등의 빛이 흐트러진 환경에서도 본래 형상대로 선명하게 영상을 복원할 수 있다.

특히 시간에 따라 산란 환경이 변하는 경우에도 안정적으로 영상을 복원할 수 있도록 연속된 영상의 시간적 상관관계를 학습한 디퓨전 모델을 도입해 다양한 거리·두께·잡음 조건에서도 기존 최고 성능의 복원 모델보다 우수한 영상 복원 결과물을 얻었다.

또 별도의 학습 없이도 영상 속 안개 제거와 영상 화질을 개선(고해상도 프레임 생성), 블라인드 디블러링(흐린 영상 선명화) 등을 적응적으로 반영해 영상을 복원할 수 있는 최적화 기법을 도입함으로써 '비디오 디퓨전 기반 영상 복원 기술'이 범용 복원 프레임워크로 확장될 가능성을 열어뒀다.

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범용 복원 프레임워크로 확장했을 때는 혈액과 피부 속을 들여다보는 비침습적 의료 진단과 화재 현장의 연기 속 인명 구조, 벽에서 반사된 빛으로 영상을 복원하는 비시선 영상, 안개 낀 도로에서의 안전 운전 보조, 불투명 유리 또는 플라스틱 내부의 산업 검사 등 일상과 산업계 전반에서 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 공동연구팀은 내다본다.

권태성 KAIST 박사과정은 "시간 상관관계를 학습한 디퓨전 모델이 '움직이는 산란 매질 너머의 보이지 않는 데이터'를 복원하는 광학 역문제를 해결하는 데 효과적이라는 것이 이번 연구를 통해 확인됐다"며 "앞으로는 안개 제거, 영상 화질 개선, 블라인드 디블러링 뿐 아니라 빛의 시간적 변화를 역추적해야 하는 각종 광학 역문제로 연구 영역을 확장할 계획"이라고 말했다.

한편 이번 연구에는 KAIST 바이오 및 뇌 공학과 권태성·송국호 박사과정이 공동 제1 저자로 참여했다. 연구 결과는 최근 AI 학술지 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(TPAMI)'를 통해서도 소개됐다.

대전=정일웅 기자 jiw3061@asiae.co.kr
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간호사의 규칙적인 교대 근무제를 정착시키고 체계적인 간호 교육시스템을 구축하기 위한 시범사업이 다음 달 1일부터 시행된다.

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보건복지부는 '제2차 간호사 교대제 개선 시범사업'에 참여할 의료기관 94곳을 선정했다고 31일 밝혔다.

간호사 교대제 개선 시범사업은 간호사의 일과 삶의 균형을 위해 2022년 4월부터 제1차 시범사업을 실시, 현재 총 79개 의료기관이 참여 중이다. 앞서 약 3년4개월간 진행된 시범사업 기간 총 96개 기관, 397개 병동, 1253명의 간호사를 지원했다.

1차 시범사업은 최소 2개 병동 단위의 참여를 전제로 했다. 병가나 경조사 등 간호사의 긴급 결원 시 병동 내에서 이를 대체할 간호사 대체인력 및 병동 근무인력, 신규간호사 임상 적응 제고를 위한 '교육전담간호사' 채용을 지원해 간호인력의 안정적인 근무환경 정착과 교육 역량 제고에 기여했다는 평가를 받았다.

시범사업 결과 간호사의 계획 대비 근무 준수율은 2022년 하반기 94.7%에서 2024년 상반기 98.3%로 오른 반면 신규 간호사의 이직률은 같은 기간 15.7%에서 10.6%로 낮아졌고, 경력간호사 보유율도 53.0%에서 56.5%로 오르는 등 유의미한 성과가 있었다.

2차 시범사업 참여기관은 총 94개소로 간호등급, 일반병동 간호사 수 등의 기본요건과 대체간호사 팀 전환 계획, 사업 효과성 등을 고려해 상급종합병원 41곳, 종합병원 47곳, 병원 6곳 등이 선정됐다. 이 중 70곳은 기존 참여기관이다.

2차 시범사업은 1차 사업의 효과를 전 병동으로 확산할 수 있도록 기존의 병동 단위 선택 참여방식에서 의료기관 전체 병동이 참여하는 것으로 참여 대상을 확대했다. 다만, 병동 단위 행정에 익숙한 의료환경을 고려해 내년 6월까지는 일반병동 병상 수의 50%만 참여하는 것이 가능하며, 1차 시범사업을 지속 수행 중인 기관의 경우 연말까지 1차 시범사업 기준을 적용할 수 있다.

대체간호사 인건비 지원 기준은 상급종합병원 각각 4096만원, 종합병원 4681만원으로 1차 시범사업(3977만원·4545만원)보다 약 3% 증가했다. 또 간호사 채용에 어려움을 겪는 의료취약지, 군지역, 공공의료기관의 경우 간호등급 2~4등급도 참여할 수 있도록 기준을 완화하고 간호인력 인건비는 10% 가산해 사업 참여 문턱을 낮췄다.

박혜린 복지부 간호정책과장은 "간호사 교대제 개선 시범사업을 통해 규칙적인 교대 근무와 체계적인 교육으로 간호사의 근무 질을 높여 환자 안전에 기여하길 기대한다"며 "현장의 수요와 만족도가 높은 만큼 시범사업의 필요성 및 효과성을 면밀하게 검토해 2028년 본 사업 전환으로 이어질 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.

조인경 기자 ikjo@asiae.co.kr
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블라디미르 푸틴 러시아 대통령이 31일 상하이협력기구(SCO) 정상회의와 중국 '전승절 80주년' 기념행사 참석차 중국에 도착했다는 현지 매체 보도가 나왔다.

중국 관영언론인 CCTV는 푸틴 대통령이 이날 오전 항공편으로 SCO 정상회의가 열리는 톈진에 도착했다고 전했다. 푸틴 대통령이 중국을 찾은 건 지난해 5월 중국 국빈 방문 이후 1년3개월여 만이다.

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CCTV는 "러시아는 SCO의 6개 창립회원국 가운데 하나이고, 중러 양국은 SCO 프레임 안에서 시종 긴밀한 연계를 유지해왔다"면서 "중러 정상의 전략적 지도 아래 양국 관계는 역사상 가장 좋은 시기에 놓여 있고, 혼란과 변혁의 현재 세계에서 가장 안정되고 가장 성숙하며 가장 전략적 내용이 풍부한 강대국 관계가 됐다"고 자평했다.

푸틴 대통령은 이틀로 예정된 SCO 정상회의 일정을 마친 뒤 베이징으로 이동, 다음 달 3일 톈안먼(천안문) 앞에서 열리는 전승절 80주년 기념 열병식에 김정은 북한 국무위원장 등과 함께 참석한다.

CCTV는 푸틴 대통령의 이번 방중을 세 명의 부총리와 10여명의 장관, 대기업 대표들을 포함한 '규모가 크고 의의가 중대한' 대표단이 수행한다고 평가했다. 그러면서 "푸틴 대통령이 행사들에 참여하는 것은 중러 신시대 전면 전략 협조 동반자 관계의 높은 수준을 보여줬다"고 했다.

앞서 푸틴 대통령은 이번 방중에 앞서 중국 신화통신에 공개된 서면 인터뷰를 통해 '공정한 다극 세계질서' 구축을 강조하며 중러 협력을 강화하겠다는 입장을 밝힌 바 있다.

SCO는 중국과 러시아가 지난 2001년 카자흐스탄·우즈베키스탄·타지키스탄·키르기스스탄 등 중앙아시아 4개국과 함께 만든 다자 협의체다. 2017년 인도·파키스탄, 2023년 이란, 2024년 벨라루스 등이 추가로 들어오면서 현재는 회원국이 10개국으로 늘었다. 초기에는 테러·분리주의 대응 등 안보 분야 협력에 집중했지만, 중러 양국과 미국·유럽 등 서방 진영의 대립이 심화하면서 최근에는 경제·문화 등으로 협력 분야를 확대하고 있다.

중국은 이번 SCO 정상회의가 '사상 최대' 규모임을 내세우고 있다. 회의에는 시진핑 중국 국가 주석을 비롯해 푸틴 러시아 대통령과 나렌드라 모디 인도 총리, 마수드 페제시키안 이란 대통령 등 20여개국 지도자 및 국제기구 관계자 10명이 참석한다.

이명환 기자 lifehwan@asiae.co.kr
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