영화 her, 알고리즘 ‘딥페이스’를 가능하게 하는 힘!
‘딥 러닝’(Deep Learning)
여러분은 스스로 생각하고 학습하는 컴퓨터의 모습을 생각해 보신 적 있으신가요? 그렇다면 그 컴퓨터는, 우리의 현실 속에 실제로 존재할 수 있을까요? 이러한 궁금증에서부터 생각하는 컴퓨터는 실제로 등장하게 되었습니다. 이번 기사에서는 이런 스스로 생각하고 학습하는 컴퓨터에 대해 좀 더 자세히 알아보도록 하겠습니다.
｜생각하는 컴퓨터의 등장: 영화 'Her'로 들여다보다
▲ 영화 ‘Her’ 메인포스터 및 장면 모습/ 사진출처: Naver 영화
개봉이 되자마자 큰 이슈를 끌었던 ‘Her’이라는 영화를 아시나요? 영화 ‘Her'은 컴퓨터 운영체제와의 사랑을 그린 영화인데요. 영화 속에서는 아직 실제화 되진 않았지만 생각하고 학습하는 컴퓨터 사만다의 모습을 만나 볼 수 있습니다. 주인공 사만다는 컴퓨터 운영체제로 ‘딥 러닝(Deep Learning)’ 기술을 자세하게 보여주고 있습니다. 융합된 인공지능 컴퓨터와 함께하는 미래의 모습. 생각보다 멀지 않은 미래에 실제로 일어날 수 있지 않을까 기대해 봅니다. 그렇다면 이러한 생각하고 학습하는 컴퓨터, 딥 러닝(Deep Learning)은 과연 어떤 기술일까요? 지금부터 조금 더 자세히 알아보겠습니다.
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여기서 잠깐! 운영체제(OS)란 무엇인가요?! 운영체제(OS)란 컴퓨터의 하드웨어와 소프트웨어를 제어하여, 사용자가 컴퓨터를 쓸 수 있게 만들어 주는 프로그램을 말합니다. 즉 사람과 컴퓨터간의 상호작용을 제공함과 동시에 컴퓨터를 동작시키고 작업의 순서를 정하며 입출력 연산을 제어하는 기술입니다. 컴퓨터를 효율적으로 조작하기 위해 순서를 집대성하고 데이터 처리 작업을 계획하여 실행하는 것이지요. ‘컴퓨터의 실행 관리자’라고 비유할 수 있습니다. |
｜생각하는 컴퓨터의 등장: Deep Learning (딥 러닝)
컴퓨터가 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하는 기술을 우리는 ‘딥 러닝’ 기술이라 부릅니다. 이 기술은 MIT에서 2014년 올해의 10대 혁신 기술 중 하나로 선정하기도 하며 현재 전 세계에서 차세대 기술로 주목받고 있습니다. 또한 페이스 북, 네이버, 구글 등에서 활발하게 사용하며 실생활 속으로 빠르게 다가오고 있는 기술입니다.
▲ 인공지능 컴퓨터 왓슨 모습/ 사진출처: http://en.wikipedia.org/wiki/Watson_(computer)
좀 더 구체적으로 들어가 보면 딥 러닝 기술은 사물이나 데이터를 군집화 하거나 분류하는데 사용하는 기술적인 방법론을 의미합니다. 즉, 인공 지능을 가지고 있는 컴퓨터가 사물 혹은 데이터 분류를 통해 예측을 하고 패턴을 발견해 인간이 사물을 구분하듯 객체를 분별하는 것을 의미합니다. 이렇게 인공지능을 가진 컴퓨터가 사물을 분류할 때는 지도학습과 비지도 학습으로 나뉜 방법을 사용하는데요. 판단 기준을 제공하지 않아도 컴퓨터 스스로가 데이터를 분류하여 판단하는 것을 비지도 학습이라 합니다. 그러기 위해서는 미리 컴퓨터 내에 알맞은 알고리즘이 준비되어 있어야 합니다. 이러한 비지도학습법은 컴퓨터가 판단할 수 있도록 많은 데이터들을 미리 입력하는 지도 학습보다 발달한 방식이라 볼 수 있습니다.
▲ 이미지 인식 과정 중 하나인 계층 시간 메모리 (HTM) 알고리즘 모습/
사진출처: http://en.wikipedia.org/wiki/Hierarchical_temporal_memory
특히 딥 러닝 기술은 넘치는 정보들 중에서도 음성과 이미지, 영상을 분석하여 사용자에게 필요한 알맞은 정보를 제공해 주는 중요한 역할을 하고 있는데요. 이렇게 정보를 분석할 수 있는 힘은 컴퓨터가 미리 어떠한 알고리즘을 익혀 놓아 어떤 정보가 오더라도 이 정보가 무슨 내용을 가지고 있는지 분석할 수 있는 과정에서 생겨납니다. 한 예로, 위 사진의 경우는 ‘HTM 네트워크’라 불리는 하나의 알고리즘 종류로 계층으로 구조를 나뉘어 컴퓨터가 정보를 학습하는 과정을 나타냅니다. 좀 더 자세히 알아보면 데이터를 각 층으로 분류하여 자주 쓰이는 데이터는 쉽고 빠르게 접할 수 있게 만들고 점차 단계적으로 구분 짓는 것이지요.(위 그림에서는 3단계로 나눠 이미지를 인식하는 모습을 볼 수 있습니다.) 이러한 알고리즘을 활용하여 운영체제는 좀 더 효율적이고 빠르게 학습하며 운영될 수 있게 됩니다.
｜미래가 기대되는 기술
특히나 Deep Learning(딥 러닝)이 요 근래 주목받고 있는 이유는 ‘빅 데이터’의 시대가 다가오면서 시작 되었습니다. 이제는 정보를 찾는 것이 중요한 시대가 아닌, 나에게 맞는 필요한 정보를 골라 얻어내는 것이 중요한 시대가 된 만큼 데이터의 분석 능력이 중요해졌기 때문입니다. 이미지와 음성 외에도 영상 인식 등에서 사용자에게 더 높은 질의 데이터를 효율적으로 제공하기 위해 딥 러닝 기술은 발달 하고 있고 세계는 더욱 더 주목하고 있습니다.
그 한 예로는 구글의 사물 인식-인공 지능 시스템과 페이스북 얼굴 인식 시스템을 들 수 있는데요. 이들은 인공 지능 프로그램인 딥 러닝 기술을 이용하여 얼굴은 분석하는 시스템을 도입했습니다. 동물의 중추신경계를 흉내 낸 ‘신경망 분석’ 알고리즘을 만들고 컴퓨터에게 학습을 시킨 것이지요. 페이스북에 인물 사진을 올릴 때 얼굴 부분에 ‘친구를 태그하시겠습니까?’라고 메시지 창이 뜨며 비슷한 얼굴의 친구를 추천해 주는 이러한 기능은 얼굴 인식 시스템을 잘 나타내고 있습니다.
▲ 페이스 북 ‘딥 페이스’ 동작 원리 모습/ 출처:facebook
위 사진은 페이스 북에서 실제 사용하고 있는 알고리즘의 원리로 얼굴에 67개의 점을 찍어 사진 속 인물이 누구인지 알아내는 과정을 나타내고 있습니다. ‘딥 페이스’라 불리는 이 얼굴 인식 알고리즘은 페이스 북에 사진을 올리면 알고리즘이 알아서 사진 속 인물의 이름을 알아내며 그 정확도는 무려 97.25%에 달합니다. 이러한 원리는 주로 두 눈 사이의 거리, 코의 길이와 너비, 턱 선의 길이와 같이 수로 나타낼 수 있는 특징이 그 비교 대상이 됩니다. 얼굴의 특징에 해당하는 부분의 픽셀을 골라내고 그 픽셀을 분류하여 얼굴을 인식하는 과정을 의미하는 것입니다.
이러한 '딥 페이스' 과정의 순서를 알아보면, 가장 먼저 사진에서 얼굴 부분을 인식하고 주요 부분 67곳에 점을 찍어 얼굴의 윤곽을 나눕니다. 이후 나눠진 조각을 컴퓨터 작업을 거쳐 3차원으로 변환하고 얼굴 특징의 중요도에 따라 밝기를 조절하여 사진을 나타냅니다. 이처럼 페이스 북은 현재 '딥 러닝'을 이용한 '딥 페이스' 과정을 통해 이미지를 인식하고 이에 따른 서비스를 사용자에게 제공하고 있으며 이 외에도 다양한 분야에서 딥 러닝은 생각하는 컴퓨터 기술로 발전하고 있습니다.
지금까지 생각하는 컴퓨터 ‘딥 러닝’에 대해 간단히 알아보았는데요. 딥 러닝이 발달하게 된 이유에는 복잡한 작업을 짧은 시간 안에 처리 할 수 있도록 발달된 컴퓨터의 성능과 대량으로 쏟아져 나오는 빅 데이터가 큰 이유입니다. 주어진 일만 처리하는 컴퓨터가 아닌 생각하고 학습하여 사용자에게 최적의 정보를 제공하는 딥 러닝! 영상 인식을 비롯하여 자동 음성 인식과 그 외 여러 분야에서의 다양한 딥 러닝의 활약을 기대해 봅니다! ^^*
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