컴퓨터 비전이란 무엇이며 어떻게 작동합니까?

우리 세계는 시각적 데이터로 넘쳐나며, 이는 우리가 세상을 보고 해석하는 방식이기도 합니다. 그러나 개인의 기억이나 지구의 80억 개의 집합적 기억보다 훨씬 더 큰 것은 온라인에 저장된 이미지와 비디오입니다. 매일 수백만 개가 소셜 미디어에 업로드됩니다.

그것들은 우리의 전화기와 컴퓨터에 있으며; 클라우드와 로컬. 이러한 시각적 정보의 폭발은 이를 이해할 필요성을 만들어냈으며, 이는 컴퓨터 비전을 통해 이루어집니다. 이 인공지능 분야는 컴퓨터가 인간처럼 시각 세계를 “보고” 해석하고 이해할 수 있게 합니다.

컴퓨터 비전은 이제 산업을 변화시키기 시작하고 있으며, 그 영향은 광범위합니다.

컴퓨터 비전의 신비를 풀다

컴퓨터 비전은 우리가 인간 시각 시스템이 달성할 수 있는 것을 복제하고 (개선) 하려 합니다. 그것은 우리의 것처럼 복잡하며, 알고리즘이 어떻게 작동하는지 항상 알 수 없기 때문에 우리의 것보다 더 추상적입니다.

기계가 이미지를 이해하게 하려면 어떻게 해야 할까요? 이 과정은 카메라/센서가 시각 정보를 캡처하는 이미지 획득으로 시작됩니다. 그 다음은 이미지 처리로, 알고리즘이 이미지를 개선하여 이해하기 쉽게 만듭니다. 예를 들어, 노이즈를 줄이는 것입니다. 다음은 특징 추출로, 시스템이 이미지 내에서 중요한 것들, 즉 가장자리, 형태 및 색상을 식별합니다. 알고리즘은 종종 스스로 학습했기 때문에 이해하기 어려운 경우가 많지만, 이러한 특징을 사용하여 패턴 인식을 수행합니다.

컴퓨터 비전의 메커니즘

컴퓨터 비전의 마법은 알고리즘에 있지만, 이는 실제로 사용 사례와 접근 방식에 따라 다릅니다. 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks)은 이미지 분류 및 객체 감지에 뛰어나기 때문에 아마도 가장 일반적입니다. 이는 많은 산업에서 사용됩니다.

객체 감지 알고리즘인 You Only Look Once 및 Region-based CNN은 이미지 내에서 객체를 식별하고 위치를 파악합니다. 예를 들어, 자동차나 사람 주위에 경계 상자를 그려 교통 흐름을 감지합니다. 이미지 분할은 알고리즘이 이미지를 의미 있는 영역으로 나누는 전혀 다른 기술입니다.

실제 사례

컴퓨터 비전은 단순한 이론적 개념에서 멀어졌으며, 이제 많은 산업에서 사용되고 있어 재정적 및 경제적 의미를 가집니다. 의료 분야에서는 의료 이미지를 사용하여 종양을 감지할 수 있으며 (경우에 따라 인간보다 더 잘) 연구 내에서 많은 다른 패턴 인식 작업을 수행할 수 있습니다. 소매 산업에서는 아마존 매장처럼 선반에서 물건을 집어드는 모습을 감시하여 자동 체크아웃에 사용할 수 있습니다. 제조 공장은 품질 관리를 위해 이를 사용하며, 자율주행 차량은 안전하게 운전하고 주변 세계를 읽기 위해 컴퓨터 비전에 크게 의존합니다.

길을 선도하는 기업들

많은 기업들이 컴퓨터 비전의 혁신을 주도하고 있습니다. 구글, 마이크로소프트, 아마존과 같은 기술 대기업들은 Google의 Cloud Vision API, Amazon의 Rekognition 및 Microsoft의 Azure Cognitive Services for Vision과 같은 강력한 클라우드 기반 서비스를 제공합니다. 이들은 모두 개발자를 위한 사전 훈련된 모델과 API를 제공하며 훌륭한 도구이지만, 아마도 더 중요한 것은 전략입니다.

Digitalsense – Computer Vision은 우루과이에 본사를 둔 AI 전문 컴퓨터 비전 개발 회사입니다. 제공하는 기술에는 객체 감지, 얼굴 인식 및 OCR 기능이 포함됩니다. 그들의 전문성은 엔터테인먼트, 푸드테크, 뷰티 및 웰니스 등 여러 산업에 걸쳐 있습니다. 성공적인 프로젝트에는 Sienz(과일 품질 관리) 및 Ulta(메이크업 체험)와 같은 것들이 있으며, 비즈니스 분석 및 R&D에서 전체 개발 및 배포에 이르기까지 엔드 투 엔드 솔루션을 제공했습니다.

Clarifai는 또 다른 중요한 회사입니다. 매우 직관적인 플랫폼(반드시 컨설팅은 아님)을 가지고 있으며, 개발 도구에 큰 초점을 맞추고 있습니다. 이 플랫폼은 전 세계 약 50만 명의 사용자를 지원하며, 매일 상상할 수 없는 양의 AI 요청을 처리합니다. Deepomatic은 이미지 인식 분야에서도 중요합니다. 그들은 다양한 분야에서 활동하며 현재 Bouygues Telecom 및 Swisscom과 같은 주요 고객을 위해 매달 거의 100만 건의 작업을 분석합니다.

컴퓨터 비전의 미래

컴퓨터 비전으로 1년 후에 무엇이 가능할지 예측하기는 어렵지만, 많은 컨설팅 회사들이 최선의 추측을 하고 있습니다. 확실한 것은 혁신이 느려질 기미가 없다는 것이며, 이는 디지털 혁신이 오늘만 중요한 것이 아니라 앞으로도 중요하다는 것을 의미합니다.

엣지 컴퓨팅은 훨씬 더 빠른 처리를 가져오고, 이 데이터는 소스에 더 가까운 곳에서 분석될 것입니다. 게다가, 희망적으로 설명 가능한 AI는 모델을 더 투명하게 만들어 우리가 이를 더 잘 조정할 수 있게 하고, 사람들이 가지고 있는 윤리적 우려를 정제할 수 있게 합니다. 물론 IoT와 로봇 공학은 가격이 점점 낮아지므로, 컴퓨터 비전은 점점 더 작은 기업과 스타트업에 접근 가능해질 것입니다.

*컴퓨터 비전은 기업과 그 프로세스가 주변 환경과 상호작용하는 방식을 변화시키고 있으며, 이는 직장 내 위험을 피하기 위해 발자국 트래픽에 대한 이해를 높이는 것부터 시작됩니다. 이는 과학 소설적 의미를 가진 연구 분야로 시작되었지만, 빠르게 현실 세계에 영향을 미쳤습니다. 더욱이, 그 사용은 비용 절감(인건비)이나 프로세스 속도 향상을 넘어섭니다. 대신, 점점 더 많은 상황에서 컴퓨터 비전은 인간의 동료를 능가하고 있습니다. 이 이야기가 대체와 실업에 관한 것인가요? 아닙니다. 이는 단순히 인간이 잘하는 것에 집중할 수 있도록 하고, 컴퓨터가 패턴 인식을 처리하도록 한다는 것을 의미합니다.