[한국공공정책신문=이규철]
◇ 화상인식의 개념
화상인식(image recognition)은 1960년대 정도부터 연구가 진행되어 왔지만, 당시는 컴퓨터가 고가이고 성능도 현재만큼 좋지 않았기 때문에 한정된 분야에서의 연구가 행해지고 있었을 뿐이었다. 그 후 컴퓨터의 성능이 향상되어 왔기 때문에, 다른 분야에서도 화상인식 기술이 퍼졌다.
그리고 1980년대가 되면서 개인용 컴퓨터(personal computer) 등장으로 화상인식 연구가 보다 일반적으로 퍼지고, 화상처리 전용 프로세서도 등장함으로써, 더욱 응용 분야가 넓어졌다. 1990년대에는 다양한 화상인식 소프트웨어가 등장하기 시작하여 화상인식을 위한 전용 하드웨어가 함께 판매되면서 다양한 산업 분야로 확산되었다.
현재, 화상인식 기술은 학회 등에서 ‘컴퓨터 비전’이라는 분야로 취급되고, 전기정보통신학회나 정보처리학회 등에서 활발한 연구가 이루어지는 중요한 기술의 하나가 되었다. 화상인식 기술은 화상에 무엇이 비치고 있는지를 컴퓨터에 이해시키는 것을 목적으로 하고 있다.
화상인식의 이해를 하는데, 2가지가 있다. 하나는 그 화상이 무엇인지를, 어떠한 상징으로 나타내거나 분류하는 방법이다. 또 하나는 카메라의 영상 등에서, 이미지에 비치고 있는 것을 3차원 모델로 복원하는 방법이다. 전자를 화상인식, 후자는 화상 이해 등으로 불린다. 덧붙여서, 화상처리라고 하는 말도 있지만, 이것은 화상을 흐리거나 부분적으로 잘라내는 등 가공의 기술이 메인이며, 인식의 기술은 포함되지 않지만, 컴퓨터 비전의 범위로는 이것도 포함된다.
◇ 화상인식의 방법
화상인식도 다른 인식 기술과 마찬가지로, ‘학습’과 ‘인식’의 두 단계로 이루어져 있다. 우선 학습 단계에서는 화상에 어떤 처리를 함으로써, 픽셀 데이터에서 특징량 데이터라는 보다 학습에 적합한 데이터로 변환을 한다. 다음으로 변환된 데이터를 기계학습에 의해 학습을 한다. 그렇게 함으로써 특징량의 데이터로부터 이것이 얼굴인지, 손인지 등의 판별을 위한 공통의 규칙이 추출된다.
그리고 그다음 인식 단계인데, 여기에서도 학습 단계와 같은 방법으로 입력 화상을 특징량 데이터로 변환하고, 변환된 데이터를 기계학습으로 추출된 판별 규칙에 따라 판별한다. 인식의 용도에 따라서는 이 인식 단계에 인식 대상의 정보를 내포하게 함으로써, 학습 단계를 줄이는 경우도 있다.
또 많은 화상 중에서 입력 화상과 가장 가까운 화상을 찾고 싶은 경우는 화상의 특징량과 입력 화상의 특징량과 거리를 계산하는 것으로 목적은 달성되기 때문에, 이쪽도 학습 국면은 불필요 해진다.
◇ 화상인식 정밀도의 발전
화상인식 기술에서 가장 이용되는 기술이 OCR(광학식 문자 판독 장치)이다. 이것은 스캔한 문서로부터 쓰여져 있는 내용을 문자데이터로 꺼내는 장치나 소프트웨어를 말하며, 또한 그 기술 전체를 가리키는 경우도 있다. 또한 얼굴인식 기술도 최근에는 휴대전화 등에서도 이용될 정도로 이용이 진행되고 있으며, 얼굴뿐만 아니라 누구인가 하는 개체 정보를 기억하고, 그것을 검출하는 것도 가능하게 되어 있다. 제4차 AI 붐의 불쏘시개 역할을 한 것도 사실 이 이미지 인식이다.
2012년 화상 대회에서 딥러닝을 이용한 팀이 다른 팀을 크게 따돌리고 우승했다. 뉴럴네트워크 중에서도 중첩층이나 풀링층을 가진 딥뉴럴네트워크가 화상인식의 정밀도를 비약적으로 향상시켰기 때문에 ‘인공지능은 시각을 손에 넣었다’고도 했다. 그리고 가장 주목받고 있는 기술은 자동차의 차량용 카메라로 도로의 백선을 검지하거나, 마주 오는 차나 대각선 뒤쪽방향에서 오는 차, 또한 보행자 등을 감지하거나 하는 운전자 지원 기술이다.
최근에는 시판 중인 자동차에도 일반적으로 탑재될 정도가 되었다. 이 기술은 자동차 업계에서 공을 들이고 있는 자율주행을 위해서는 필수적인 기술이며, 자동차 회사들도 이 연구에 경쟁적으로 다양한 기술 개발을 하고 있다.
이규철 / 법학박사(상법)
∙ AI·GPT, SDGs&ESG 코치 및 강사
∙ 100세대학 크리에이터 및 칼럼니스트
∙ 생성AI와 챗GPT, SDGs·ESG경영전략,
글로벌 MBAtoCEO, 리더의 필승전략,
100세대학 행복디자인 매뉴얼 등 27권
∙ 일본(와세다대),중국(복단대·화동정법대)
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}