바이오인

인공지능을 이용한 3D 콘텐츠 기술 동향 및 향후 전망

Ⅰ. 서론

최근의 핫 이슈인 딥러닝은 여러 가지 응용 분야에서 기존의 전통적인 비전 기반의 접근방법(Hand Crafted Feature)보다 월등한 성능을 보여준다[1].

2014년과 2015년은 인공지능을 통해 컴퓨터가 인간보다 사물의 인식을 더 잘하게 된 원년으로 기억 될 것이다. 일반적으로 인간의 인식 오류율을 5% 정도로 가정하면, 이 당시 컴퓨터에 의한 인식 오류가 4%대로 떨어지게 되었다(인공지능의 경우 인식 오류율 측정 시 최대 근접값 상위 5개를 제공하기에 정확한 비교는 아닐 수 있음). 이 당시에 사용된 네트워크는 현재 가장 널리 사용되는 합성곱(Convolution) 기반의 네트워크[2]이며, 영상 인식, 자연어 처리, 게임 등의 많은 분야에서 우수한 성과를 이룩하였다.

합성곱 네트워크는 정형화된 데이터(본 고에서는 유클리디언 데이터로 정의, II장 참고)에 최적화되어 있으며, 특히 합성곱의 특성상 2차원 영상에 상당히 우수한 성과를 보인다.

합성곱의 과정을 통해 영상의 전역적인 특성과 세세한 특성을 파악하는 것이 가능하기 때문이다. 예를 들어, 사람 인식의 경우 기존의 Hand Craft Feature 방법은 알고리즘이 정의한 몇 가지 특성(미간 사이의 거리, 턱선의 모양 등)만으로 사람 여부를 판단하지만, 합성곱 기반 인공지능에서는 입력 영상의 모든 특징(예를 들어, 모든 방향의 외곽선)을 기반으로, 학습 데이터의 경향성에 의지하여 사람 여부를 판단하기에 상대적으로 더 정확한 결과를 도출한다.

...................(계속)

☞ 자세한 내용은 내용바로가기 또는 첨부파일을 이용하시기 바랍니다.