2023 대한의용생체공학회 추계학술대회 포스터 발표
프로젝트 소개
XAI(eXplainable Artificial Intelligence)를 이용하여 시각장애인을 위한 인공 시각 장치에서의 자극 조건을 최적화하는 시스템을 구축하였습니다.
프로젝트 배경
의학의 발전으로 다양한 안구 질환의 성공적인 치료가 이뤄지고 있지만 망막색소 변성이나 연령 관련 시력 손실은 여전히 남아 있는 과제입니다. 이러한 문제 해결을 위해 망막 뉴런을 전기적으로 자극하는 인공 시각 장치가 도입되었으나 낮은 해상도와 흑백 표현과 같은 제한이 있어 현실적으로 효과가 크지 않습니다. 최근에는 인공 지능(AI)의 발전으로 인해 전기 자극 매개 변수 최적화에 AI를 사용하여 인식 가능한 인공 빛 이미지를 만들 수 있는 가능성이 제기되어왔기에 본 프로젝트에서는
1) 이미지 분류
2) XAI을 통한 특징 추출
3) 최적화된 인공 시각 장치용 이미지 생성
으로 구성된 새로운 이미지 처리 시스템을 구축해보았다.
목표
•
전력 소모량은 줄이면서도 물체 인식률은 유사하거나 향상되는 알고리즘 개발
•
인간과 최대한 유사한 인공지능 모델 개발
연구 내용
XAI(eXplainable Artificial Intelligence)
Flowchart
결과
결론
새로운 접근법으로 표현된 이미지(Phosphene)는 기존의 방법보다 전력 소비 측면에
서 우수한 성능을 나타냈으며 그에 비해 물체 인식 정확도 성능의 감소는 적은 수준임을 확
인할 수 있었다. 또한, 연구에서 제시된 인공 지능 모델은 픽셀 수와 밝기 수준이 증가함에
따라 성능이 향상되는 경향을 보여, 인간 시각 지각 능력과 유사함을 확인할 수 있었다. 이
를 이용한다면 시공간적인 복잡도가 높은 인지 실험에서의 대체제나 보조 기구로 활용될 수
있을 것이라 기대해볼 수 있다.
프로젝트 소감
어찌 되었든 다양한 Image classification 모델을 많이 사용해보면서 AI에 더 친숙해질 수 있었고, XAI라는 분야를 처음 접해보게 되었다. 앞으로의 활용도가 얼마나 높아질 지는 확신할 수 없으나, 계속 발전할 분야라고 느끼게 되었다.
