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인공지능시대(34): 인공지능 영상인식 기술
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2021년 07월 09일 [주간문경] 
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| | | ↑↑ 지홍기
영남대학교 명예교수
문경대학교 특임교수
문경시지역발전협의회 의장 | ⓒ (주)문경사랑 | |
인공지능 영상인식
영상인식(Image Recognition)은 사물의 존재와 거동형태, 그림과 사진 및 동영상으로 작성된 정보를 컴퓨터를 이용하여 고유의 특성을 인식하고 의미를 규정하는 일련의 과정을 의미한다. 이는 이미지 인식기술로서 카메라의 높은 해상도와 고도의 그래픽 기술 그리고 인공지능적인 요소가 필수적으로 포함되어야 하는 분야이다.
따라서 인공지능(AI) 이미지 인식은 기계가 마치 사람처럼 사진이나 동영상으로부터 사물을 인식하거나 장면을 이해하는 것으로 정의할 수 있다. 즉, AI 영상인식은 수백 명 이상의 얼굴을 동시에 인식한 뒤, 범인을 색출해내는가 하면 수천 명이 모인 공항에서 CCTV를 통해 범인을 색출해내기도 한다. 최근 IT 글로벌 기업들이 영상인식 기술을 출시하면서, 세계 곳곳에서 이 기술의 발달에 큰 기대를 모으고 있다.
영상처리
영상처리(Image Processing) 또는 화상처리는 넓게는 입출력이 영상인 모든 형태의 정보처리를 가리키며, 사진이나 동영상을 처리하는 것이 대표적인 예이다. 대부분의 영상처리 기법은 화상을 2차원 신호로 보고 여기에 표준적인 신호처리 기법을 적용하는 방법을 쓴다.
20세기 중반까지 영상 처리는 아날로그로 이루어졌으며, 대부분 광학과 연관된 방법이었다. 이런 영상 처리는 현재까지도 홀로그래피 등에 사용되지만, 컴퓨터 처리속도의 향상으로 인해 이런 기법들은 디지털 영상처리 기법으로 많이 대체되었다. 일반적으로 디지털 영상처리는 다양한 방법으로 쓰일 수 있으며, 아날로그보다 정확성과 구현성이 훨씬 우수하다.
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| | ⓒ (주)문경사랑 | |
영상처리 기법과 응용분야
영상처리 기법 중 널리 쓰이는 방법은 확대․축소․회전 등과 같은 유클리드 기하학적 변환, 명도․대비 등의 색 보정과 색 사상, 색조화, 양자화 혹은 다른 색 공간으로의 색 변환, 디지털 합성 혹은 광학 합성(둘 이상의 영상을 결합하는 것), 내삽, 모자이크 벗기기, 베이어 필터를 이용한 원시(원래) 이미지 형식의 복구, 영상 정합(둘 이상의 영상을 맞추는 것), 영상 변형, 영상 인식(글자 인식, 얼굴 인식 등), 영상 분할, 다수의 영상물 합성 및 기하학적 해싱(Hashing, 세분화)을 이용한 2차원 물체 인식 등으로 분류된다.
응용분야로는 컴퓨터 비전, 그림순서 정렬(Sorting), 증강현실, 얼굴검출, 특징검출, 차선이탈 검출, 비광학적 영상, 의료 영상처리, 현미경 영상처리, 형태 영상처리, 원격탐사 등에 응용되고 있다.
영상처리 시스템과 기술진화
영상 또는 컴퓨터 비젼 시스템은 영상처리 기술이 적용될 수 있는 영상 획득과 정보 출력을 포함하는 시스템을 의미한다. 첫 단계는 사람에 눈에 역할을 하는 센서에서 영상을 획득하고, 두 번째 단계에선 획득된 영상을 이용하여 프로세서에 의해 목적에 따라 영상처리를 하며, 마지막 단계에서 처리된 정보를 사용 또는 보여주는 과정으로 진행된다.
영상처리 기술은 객체인식, 상황감지 및 모션인식 분야로 나눌 수 있다. 먼저, 객체인식 분야는 얼굴인식, 색상인식, 글자․숫자․사물인식, 물리적 상황정보, 대규모 학습 기술 등이 있다. 다음으로, 상황감지 분야는 상황정보 감지, 상황인식 모델링, 거리센서, 머신 러닝, 상황정보 추론, 자율주행 인식, 도로교통 상황분석 기술 등이 있다. 마지막으로, 모션인식 분야는 전신 동작, 손 동작, 딥러닝, 헬스케어, 재활보조, 초음파 센서 기술 등으로 진화하고 있다.
따라서 세계 AI 시장에서는 글로벌 기업들이 경쟁적으로 기술을 개발하고 있으며, 기계학습과 이를 위해 인공신경망을 이용하는 딥러닝 기술 개발도 가속화되고 있다. 이처럼 세계 AI 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 투자도 급증하는 추세로 발전하고 있다.
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