인간보다 더 잘 볼 수 있다! 컴퓨터화 된 비전 시스템 개발

이미지를 기록하는 것 뿐만 아니라 무엇을 보고 있는지를 실제적으로 이해할 수 있도록 컴퓨터의 능력을 향상시키기 위한 프로젝트가 미국 펜실베이니아 주립대(Pennsylvania State University) 비제이 나라야난(Vijay Narayanan) 교수의 연구팀에 의해 수행되고 있다. 이 연구팀은 지난 2013년 하반기 미국 국립 과학 재단(NSF: National Science Foundation)으로부터 1천만 달러의 연구 자금을 받아 인간보다 더 잘 볼 수 있는 비전 시스템 개발을 시작했다. 인간의 시각 능력에 필적하거나 심지어 능가할 수 있는 컴퓨터화 된 비전 시스템을 개발하고 있는 비제이 나라야난 연구팀이 추진하고 있는 비전 시스템에 대해 알아본다.

각도에 구애받지 않고 실제물체 식별하는 비전 시스템
미국 펜실베이니아 주립대(Pennsylvania State University)의 비제이 나라야난(Vijay Narayanan) 연구팀에게 가장 큰 도전 과제는 어느 각도에서 보든지 실제 물체를 확실하게 식별할 수 있도록 컴퓨터를 가르치는 것이다.

펜실베이니아 주립대의 컴퓨터 과학, 공학 및 전기 공학과 교수인 비제이 나라야난의 연구팀은 이미지를 기록하는 것뿐만 아니라 무엇을 보고 있는지를 실제적으로 이해할 수 있도록 컴퓨터의 능력을 향상시키기 위한 프로젝트를 수행하고 있다.

이를 위해 지난 2013년 가을에 미국 국립 과학 재단(NSF: National Science Foundation)으로부터 1천만 달러의 연구 자금을 받았다.

컴퓨터화 된 비전 시스템 ‘심도학습’
비제이 나라야난 교수는 이러한 개념을 ‘심도 학습(Deep learning)’이라고 부른다. ‘심도 학습(deep learning)’은 인간의 시각 능력에 필적하거나 심지어 능가할 수 있는 컴퓨터화 된 비전 시스템을 개발하고 있는 비제이 나라야난 연구팀에게 당면한 과제이다.

“비록 나는 이 사진사를 오랫동안 본적이 없고, 카메라가 부분적으로 사진사의 얼굴을 보기 어렵게 만들고 있지만, 나는 그가 누구인지를 안다. 나의 뇌는 과거의 경험에 기초하여 간격을 메운다. 우리의 연구 목적은 인간이 하는 것과 유사한 방식으로 세계를 인식하는 컴퓨터 시스템을 개발하는 것”이라고 비제이 나라야난 교수가 전했다.

복잡한 장면을 지능적으로 분석하는 비전 시스템
컴퓨터화 된 비전 시스템의 일부 형태는 새로운 것이 아니다. 예를 들어, 많은 디지털 카메라는 인간의 얼굴을 탐지하여 초점을 맞출 수 있다. 그러나 스마트 카메라는 복잡하고 어수선한 환경을 고려하지 못한다. 이러한 부분이 연구팀이 수행하고 있는 연구의 목표이다.

즉, 컴퓨터화 된 시스템이 자신의 환경을 이해하고 상호작용 하도록 돕고, 주변에서 무엇이 일어나고 있는지에 대한 맥락을 만들기 위하여 복잡한 장면을 지능적으로 분석하는 것을 돕는 것이다. 예를 들어 컴퓨터 모니터가 존재하면 근처에 키보드가 있고, 이 키보드 옆에 마우스가 있을 가능성이 많다는 것을 시사한다.

정보 종합 처리하는 전체론적인 시스템
비제이 나라야난 교수는 또 다른 사례를 들었다. “많은 시설들은 사람을 식별할 수 있는 장소에 보안 카메라를 가지고 있다. 이 카메라는 내가 비제이 나라야난이라는 것을 알 수 있다. 만약 내가 어린이를 데리고 온다면 무슨 일이 발생할까? 분명한 가정은 이 어린이가 나와 함께 있었던 적이 많기 때문에 내 아들일 가능성이 많다는 것”이라고 나라야난 교수는 말했다.

“만약 이 보안 카메라가 와이엠시에이(YMCA)에 있다면 어떨까? 와이엠시에이는 일반적으로 멘토링 프로그램(Mentoring program: 어떤 문제에 대하여 일대일로 상담하거나 조언해 주는 프로그램)을 제공하는 장소이다. 그렇다면 이 어린이는 내 아들이 아닐 수 있다. 사실 그는 나의 이웃이 될지도 모른다.

그래서 우리는 모든 종류의 정보를 조합하고, 장면에 무엇이 있는지를 처리하여 무슨 일이 일어나고 있는가에 대한 맥락을 만들 수 있는 전체론적 시스템(Holistic system)을 연구하고 있다”고 비제이 나라야난 교수가 덧붙였다.

저전력 장치의 머신 비전 시스템 개발
또 다른 연구의 목적은 최소의 전력을 이용하여 정보를 효율적으로 처리할 수 있는 머신 비전 시스템(Machine vision system)을 개발하는 것이다. 현재 대부분의 머신 비전 시스템은 많은 전력을 사용하며, 다수의 디지털 카메라에서 발견되는 얼굴 인식 기능과 같이 특정한 응용분야에만 사용 되도록 설계 되었다.

연구자들은 인간의 시각령(Visual cortex: 시신경으로부터 흥분을 받아들이는 대뇌 피질의 부분)이 가지는 효율성을 정확히 모사할 수 있는 저전력 장치를 개발하기를 원한다. 시각령의 경우 어지러운 환경에서 인식하고, 20와트 보다 적은 전력을 이용하여 다양한 시각적 작업을 완수할 수 있다.

시각 장애를 돕는 인공 비전 시스템
비제이 나라야난 교수 연구팀은 스마트 비전 시스템의 실용적인 응용분야로 시각 장애를 가진 사람들이 식품점에서 장보기를 돕는 것을 포함하여 여러 가지 시나리오를 생각하고 있다. 연구자들은 인공 비전 시스템이 어떻게 시각 장애를 가진 사람들과 상호 작용하여 도울 수 있는지를 탐색하고 있다.

스마트 비전 시스템으로 안전운전 유도
또 다른 연구 목적으로 스마트 비전 시스템을 이용하여 운전자의 안전성을 향상시키는 것이다. 주의가 산만한 운전은 미국에서 매년 25만 명 이상의 사상자가 발생하는 원인이다. 따라서 도로로부터 오랫동안 눈을 떼고 있는, 주의가 산만해진 운전자에게 경고를 할 수 있는 장치는 심각한 교통사고를 크게 줄일 수 있다. 이러한 시스템은 운전자들이 그렇지 않으면 놓쳤을 물체나 움직임에 대한 운전자의 관심을 환기시키는 데 도움이 될 수 있다.

명령 최적화 하는 컴퓨터 칩 개발
연구의 중요한 측면 가운데 하나는 스마트 비전 시스템을 위한 빌딩 블록(Building block: 컴퓨터의 처리능력을 필요에 따라 자유로이 변경할 수 있는 시스템에서 사용되는 구성 요소)인 컴퓨터 칩을 재설계하는 것이다. “전형적인 컴퓨터 칩을 개발하기 위하여 당신은 일련의 명령을 제공한다.

예를 들어 ‘이 번호를 획득하라, 저 번호를 획득하라, 두 번호를 더하라, 이 저장 공간에 그 수를 저장하라’ 등이다. 우리는 명령어를 계속 반복할 필요가 없도록 이러한 명령들을 최적화하는 연구를 수행하고 있으며, 이는 효율을 크게 증가시킬 것”이라고 펜실베이니아 주립대의 컴퓨터 지원 협력 및 학습 연구실(Computer-Supported Collaboration and Learning Lab) 공동 책임자이자 정보학 및 공학과 교수인 존 캐롤(John Carroll)이 말했다.

자료출처 | KISTI 미리안 글로벌동향브리핑(http://phys.org/news/)