컴퓨터비전, 그게 뭐고 어디에 쓰이는 거죠?

Computer Vision(CV)

 

컴퓨터비전이라는 용어가 여기저기 많이 쓰입니다.

특히 딥러닝 기술이 많이 사용되면서 점점 더 이미지를 만들어내는 기술에도 관심이 집중되고 있고

그러다 보니 컴퓨터비전 이라는 용어가 여기저기서 더 많이 보이는데요!

그래서 컴퓨터 비전이라는 것이 무엇이고, 어떤 분야에서 쓰이는지 간략하게 알아보겠습니다.

 

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컴퓨터 비전이란 카메라나 센서 등을 이용해서 물체를 인식하고 분석하는 기술입니다.

컴퓨터 비전 기술은 크게 새 가지 핵심 개념으로 나눌 수 있습니다.

 

  1. 이미지 인식(Image Recognition) :

    컴퓨터가 이미지를 인식하고 분류하는 능력입니다.

    머신러닝, 딥러닝에서 가장 기본적인 개념으로 항상 나오는, 고양이와 개를 분류하는 문제가 있죠.

    고양이와 개 사진이 무작위로 놓여져 있을 때 고양이와 개를 따로따로 분류하는데 사용되는 개념입니다.

사람은 개와 고양이를 바로 구별할 수 있지만 과연 컴퓨터는 얼마나 맞출까요? 그리고 대체 어떻게 구분할까요?

 

 

  2. 객체 인식(Object Detection)

    이미지 내의 개별 객체를 탐지하고 그 위치를 결정하는 기술입니다.

    예를 들어, 자동차가 주행중인 도로에서 보행자를 인식하는데 사용됩니다.

    또 다른 예로 집 내부 사진을 찍었을 때 그 사진 속에서 쇼파, 침대, 전등 등의 객체를 탐지해주는 기술입니다.

    그 기술 중 현재 가장 유명한 것이 Yolo라는 기술이죠. (동영상 한번 보시면 정말 놀랍습니다!!)

https://www.youtube.com/watch?v=75LI9MI9eEo

 

  3. 시맨틱 분할(Semantic Segmentation)

    이미지 내의 모든 픽셀을 특정 클래스나 카테고리에 할당하는 과정입니다.

    자율주행 자동차가 도로, 보행자, 다른 차량을 분리해서 인식하는데 사용되는 기술입니다.

    

 

 

컴퓨터 비전의 작동 원리

컴퓨터 비전은 주로 머신러닝, 특히 딥러닝과 같은 인공지능 기술을 사용하여 작동합니다. 딥러닝은 신경망을 통해 데이터의 복잡한 패턴을 학습하는 방법입니다. 컴퓨터 비전에서 사용되는 대표적인 신경망은 컨볼루션 신경망(CNN, Convolutional Neural Networks)입니다.

이미지를 분석할 때, 컴퓨터는 먼저 이미지를 개별 픽셀로 분해합니다. 각 픽셀은 특정 색상을 나타내는 숫자 값으로 이루어져 있습니다. 이러한 숫자 값들은 신경망에 입력되어, 패턴을 인식하고, 이미지를 분류하거나 객체를 인식하는 등의 작업을 수행합니다.

 

 

컴퓨터 비전의 활용

그렇다면 컴퓨터 비전은 어디에 적용될 수 있을까요?

컴퓨터 비전은 주로 산업현장에서 많이 쓰입니다. 공장자동화 시스템 중 하나로 쓰이는 경우가 많은데요, 대표적으로 제조업 현장에서 불량품을 검출하는 데 쓰이거나, 물류창고에서 상품분류작업을 하는 데 쓰일 수 있습니다.

 

의료분야에서는 의료 영상을 분석하여 질병을 분석하고 수술하는 곳에 사용되고 있습니다.

 

보안감시 카메라 모니터링 업무에서는 얼굴인식 기능을 통해 특별 인물을 식별하는 용도로 사용됩니다.

 

최근에는 드론과의 접목을 통한 감시체계 구축 연구도 활발히 진행되고 있습니다.

 

그 밖에도 컴퓨터 비전이 활용되는 분야가 굉장히 많은데, 최근에는 가상현실(VR) 콘텐츠 제작과정에서의 필수요소로 자리잡고 있습니다.

 

VR콘텐츠란 실제 현실세계처럼 구현된 가상공간에서 체험자가 직접 조작하며 경험하는 차세대 미디어 플랫폼이라 할 수 있는데요, 이를 위해서는 실감나는 그래픽 표현뿐만 아니라 자연스러운 움직임 연출이 필수적입니다.

 

따라서 많은 기업들이 실시간 렌더링 방식인 ‘리얼타임 엔진’을 도입하면서 고품질의 결과물을 얻기 위해 노력하고 있습니다. 특히 게임업계에서는 더욱 주목받고 있죠.

 

소셜미디어 앱에서는 사용자가 올린 사진이나 동영상을 분석하여 콘텐츠를 개인화 하는데 사용되기도 합니다.

 

이외에도 무인자동차 주행환경 조성을 위한 주변 환경인식 알고리즘 설계 시에도 컴퓨터 비전이 적극 활용되고 있습니다.

 

 

컴퓨터 비전과 딥러닝과의 관계는 어떻게 되나요?

컴퓨터 비전과 딥러닝은 현재 뗄레야 뗄 수 없는 관계라고 보시면 됩니다.

딥러닝은 인공신경망을 기반으로 한 기계학습 방법 중 하나로, 사람처럼 스스로 학습한다는 의미인 Deep learning이라는 이름이 붙었습니다. 이 때 신경망은 뉴런들이 연결되어있는 구조물로서, 여러 개의 층으로 구성되어있습니다. 각 층마다 입력값(input)과 출력값(output)이 존재하며, 이를 통해서 이미지를 분류하거나 예측하는데 사용됩니다. 즉, 컴퓨터 비전에서는 데이터를 수집하고 처리하기 위한 과정으로서 딥러닝 기법을 사용한다고 보시면 됩니다.

딥러닝에 대해서는 다음에 다시한번 다룰 예정..

 

자율주행자동차에서의 컴퓨터 비전은 어떤 역할을 하나요?

자율주행자동차는 운전자 없이 차량 자체가 주행환경을 인지하고 판단하여 목적지까지 안전하게 이동하는 시스템입니다. 이때 주변 환경을 파악하려면 전방카메라, 라이다, 초음파센서 등 수많은 센서로부터 얻은 영상정보를 종합적으로 분석해야 합니다. 이러한 상황인식 및 제어기술로는 크게 세 가지 종류가 있습니다. 첫 번째는 보행자 감지 알고리즘이며, 두 번째는 차선이탈 방지 알고리즘, 마지막으로는 장애물 회피 알고리즘입니다. 각각의 알고리즘은 서로 다른 방식으로 구현되지만 공통적으로 획득한 영상으로부터 객체를 검출하고 특징을 추출함으로써 보다 정확한 위치를 계산하고자 합니다.

 

 

 

최근 들어 많은 기업들이 자율주행자동차 시장에 뛰어들고 있고, 특히 구글 같은 경우에는 2020년 상용화를 목표로 하고 있다고 합니다. 하지만 아직까지는 완전한 자율주행보다는 부분적인 자율주행 단계이기 때문에 더욱 발전될 여지가 많다고 보여집니다. 앞으로 우리 생활 속에서 점점 더 가까워질 자율주행자동차 시대를 기대해봅니다.

 

 

참고로 저는 현재 산업용/협동 로봇 분야에서 업무를 하고 있기 때문에 조만간 협동로봇 분야에서 쓰이는 컴퓨터 비전에 대해서도 다뤄볼 예정입니다!