딥러닝 컴퓨터 비전(Computer Vision) 모델 목적 OpenCV 개념과 장점과 단점

딥러닝 컴퓨터 비전(Computer Vision) 모델 목적 OpenCV 개념과 장점과 단점

 

 

 

안녕하세요. 오늘은 딥러닝 관련소식을 전달하려 글을 작성합니다. 딥러닝 모델 중 가장 크게 컴퓨터 비전모델이 있고, 자연어 처리모델이 있습니다. 자연어처리 모델 관련해서 예전에 글을 작성한게 있어 그 글을 참고해주시면 감사하겠습니다. 그래서 컴퓨터 비전모델은 글을 쓴적이 없는거같아 오늘은 이 주제로 자세히 알려드리겠습니다. 컴퓨터 비전(Computer Vision)은 말그대로 컴퓨터가 사람의 눈처럼 시각적으로 세상을 바라보고 이해할 수 있도록 컴퓨터 학습 모델입니다. 자연어 처리는 텍스트를 기반으로 학습을 하는데 컴퓨터 비전은 이미지, 카메라, 동영상 등을 활용하여 대상을 관찰하고  라벨링을 통해 학습을 하면서 반응하는 식입니다. 인공지능에 무감각하다가 알파고를 기점으로 많은 사람들이 관심을 가지게 되면서 최근에 발전하는 것처럼 보이기 마련인데요. 컴퓨터 비전의 역사는 굉장이 오래 되었습니다. 

 

 

 

지금부터 70년 가까이 되었으며, 처음시작에는 단순한 형태 2차원같은 도형같은 것으로 시작해 사람이 사용하는 문자를 인식하는것으로 사용되었습니다. 그리고 인터넷이 보급되면서 대량의 이미지가 넷상에 뿌려지기시작합니다. 현재는 모바일기기나 컴퓨터등이 어마어마하게 보급되면서 저같은 일반인도 쉽게 접할 수 있는 기술이 되었습니다. 어렸을때 퍼즐맞추기 한번씩 해본 경험이 있으신가요? 컴퓨터 비전도 이와 매우 비슷합니다. 퍼즐을 하나씩 맞추기 시작하면 최종적으로 이미지 하나가 완성되지 않으신가요? 맞습니다. 이 퍼즐하나하나 개별적으로 식별하고 가장자리부터 타고 올라가는 방식으로 하나의 이미지를 완성하여 인식합니다. 예를들면 애니메이션도 수많은 이미지들이 모여 탄생한것처럼 하나의 대상을 인지하기 위해서는 수천장의 이미지를 업로드하여 학습시킵니다. 그러면 대상의 행동하나하나 다르게해도 같은 인물로 인지할 수 있도록 학습할 수 있습니다. 어떤식인지 대충 이해는 가시나요? 다시 한번 정리하자면 이미지를 실시간으로 수집하여 꽤나 많은 양의 이미지를 업로드합니다. 그리고 분류를 하여 라벨링을 시작합니다. 이 과정은 이미지 하나하나에 이름을 입력하는것과 같다고 보시면 될거같습니다. 또는 라벨링이 되어 있는 이미지들을 직접 업로드하는 방법도 존재합니다. 그리고 학습하고 정말 제대로 되는지 테스트를 하는 과정을 거치게 됩니다. 이게바로 컴퓨터 비전의 작동원리입니다. 

현재 활용하고 있는 용도는 예를들면 첫번째, 이미지가 비슷한지 아닌지 분류하여 패턴을 인지합니다. 두번째, 실제로 이미지를 도서관 책 처럼 분야마다 분류합니다. 세번째, 반복되는 대상을 시작적으로 인지합니다. 네번째, 이미지의 누끼를 딸때 경계를 펜툴로 따는데 이 경계선을 감지하여 자동으로 누끼를 따는 프로그램도 있습니다. 다섯번째, 사람의 얼굴 인식 등 매우 많은 분야에서 활용되고 있습니다. 컴퓨터 비전은 이와 같은 장점으로 가장 빠르게 성장하고 있습니다. 앞으로 소개할 무료 라이브러리인 OpenCV같은것도 있고 쉽게 카메라를 구할 수 있기 때문에 경제적으로 매우 좋기 때문입니다. 

 

 

 

앞서 말한 컴퓨터 비전이 세계적으로 가속화되면서 이러한 무료 오픈소스 OpenCV같은 라이브러리가 힘을 더했습니다. 일반인도 쉽게 접할 수 있는 강력한 인프라를 다룰수있게 된것입니다. 수많은 전문가 뿐만아니라 저같은 사람들도 효율적으로 프로젝트를 만들 수가 있게 된것입니다. 지금이미 전세계적으로 사람의 언굴을 인식하는 소프트웨어를 여러국가에서 활용하고 있습니다. 또한 자율주행차부터, 의료, 은행, 농업, 자영업 등 매우 많은 분야에서도 사용되고 있습니다. 이 뿐만 아니라 OpenCV를 사용하고 있는 유저들이 커뮤니티에 존재하여 점조직으로 연결되어있고 다국어를 지원, 수천개 이상 최적화된 알고리즘 보유, 다양한 프로젝트를 구현할 수 있습니다. 엄청난 장점이 있는 만큼 사용하지 않을 이유는 존재하지 않는거같습니다. 하지만 단점도 명확하게 존재합니다. 모든 기술의 공통점인 사생활 침해가 있습니다. 최근에도 있었죠? 카톡에서 나눈 대화를 학습하게한 인공지능 때문에 커다란 이슈가 된적이 있습니다. 수많은 사진, 비디오, 정보를 학습하게 하면서 누구든지 자유롭게 볼 수 있게될 가능성이 존재합니다. 이건 앞으로 해결해야될 가장 큰 과제라고 생각합니다.  항상 이렇습니다. 모든 기술은 처음에는 좋지 않는 방향으로 발전하면서 좋은방향으로 꽃을 피게됩니다. 딥러닝 기술도 정말 좋은 방향으로 발전되길 소망합니다. 오늘은 딥러닝 컴퓨터 비전(Computer Vision) 모델 목적 OpenCV 개념과 장점과 단점에 대해 소개했습니다. 저도 딥러닝을 사용하는 유저로써 매우 좋은 기술임에는 틀림없습니다. 3개월이 걸릴 일을 일주일만에 끝내게 되었거든요. 앞으로도 매우 기대가 되는거같습니다.