컴퓨터 비전(CV)은 기계가 문맥을 해석하고 이해함으로써 인간처럼 세상을 “보게” 돕는 과정과 기술을 말합니다. 기계와 인간의 차이점은 알고리즘이 정보를 수치 모델로 변환하여 처리한다는 것입니다. CV는 50년대 후반에 시작되었지만, 클라우드 기술, 전용 하드웨어 및 더 많은 발전이 제공하는 연산 능력의 증가로 인해 지난 10년 동안 기하급수적으로 성장했습니다.
컴퓨터 비전은 의료, 보안, 자동차, 로봇 공학, 스포츠 등 다양한 분야에 응용되고 있습니다. 이 시장은 2026년까지 약 220억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
이러한 유형의 인공지능은 사진, 일러스트레이션, 비디오 또는 CCTV 영상과 같은 그래픽 자료를 입력으로 받아, 반복되는 패턴으로서 객체를 식별하려고 합니다. 이는 약간씩 다른 수많은 이미지가 사용될 때 더 정확해지는 반복적인 과정입니다. 현재 일부 알고리즘은 암 진단이나 자동차 품질 보증과 같은 고정밀 분야에서도 이미 95% 이상의 신뢰도를 보이고 있습니다.
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다음은 주요 비즈니스 분야에서의 컴퓨터 비전 응용 사례입니다.
의료 진단 개선
어떤 경우에는 조기 진단이 생사를 가를 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 특정 종양을 빠르고 정확하게 식별하고 악성 여부를 확인할 수 있습니다. 그 결과는 숙련된 종양학 전문가조차 능가하여 95%에 달했습니다. 이는 CV가 피부 표면 너머를 볼 수 있고 단순히 외곽선만 분석하는 것이 아니라 3D로 사고할 수 있기 때문입니다.
이 분야의 발전은 기하학적 딥러닝 도구의 추가 개발로 이어지고 있습니다. 이들은 인간보다 훨씬 빠르게 생검 결과를 읽는 법을 배울 수 있는 알고리즘입니다. 지금까지 의사가 컴퓨터로 결과를 재확인하는 수준이었다면, 곧 이 두 역할이 뒤바뀔 것으로 예상할 수 있습니다.
예를 들어, Ekotek Technology는 다양한 병원 및 의료 기관의 의료 이미지를 수집, 라벨링, 학습 및 테스트할 수 있는 eMed라는 AI 플랫폼을 개발했습니다. 그 후 시스템은 의사가 이미지를 분석하는 것을 돕고 뇌동맥류, 척추 골절, 치아 낭종과 같은 다양한 종류의 질병을 자동으로 감지합니다.
컴퓨터 비전 발전의 혜택을 볼 수 있는 또 다른 질병은 알츠하이머입니다. 딥러닝 알고리즘은 뇌세포의 활동을 추적하고 뇌 기능의 급격한 변화를 식별하도록 학습할 수 있습니다. 이는 의사가 환자를 그토록 상세한 수준으로 모니터링할 수 없었던 영역입니다.
세상을 더 안전한 곳으로 만들기
인권 운동가들은 감시 강화에 반대하며 싸우고 있으며, 타당한 이유로 빅 브라더가 이미 존재한다고 세상에 경고하고 있습니다. Caty O’Neil이 “대량살상 수학무기(Weapons of Math Destruction)”에서 경고했듯이, 알고리즘은 블랙박스 특성(기본 결정에 대한 정보를 거의 또는 전혀 제공하지 않음), 사용된 훈련 데이터 세트의 편향, 내재된 차별의 가능성 때문에 위험합니다.
그러나 컴퓨터 비전은 공항, 콘서트홀, 경기장, 박물관 등 어디에서나 세상을 더 안전하게 만들고 있습니다. 공공 장소는 테러리스트 및 기타 잠재적으로 위험한 개인들의 주 표적이 되었으며, 이러한 위협을 가능한 한 빨리 식별하는 것이 필수적입니다.
과제는 잠재적 범죄자가 화장이나 변장을 하고 있더라도 이동 중에 식별할 수 있을 만큼 정확한 모델을 구축하는 것입니다. 기반 기술 중 일부에는 조명 각도에 따른 차이를 해결하기 위한 등색(isoluminant) 기술과 3D 템플릿 매칭이 포함됩니다.
자동차 산업 강화
자율 주행 자동차는 컴퓨터 비전의 가장 명확한 응용 분야이지만, 자동차 산업에는 다른 용도도 많이 있습니다. 이 분야는 모든 신기술을 조기에 채택하는 것으로 알려져 있으며, 산업 제조업체들은 CV 제공업체의 가장 큰 고객 중 하나입니다. 자동차 산업에서 CV의 덜 화려한 용도로는 부품 및 도장 검사, 용접, 생산 라인의 로봇 자동화 등이 있습니다.
자율 주행 차량으로 돌아가 보면, 일반적으로 주변 물체를 감지하고 충돌을 피하기 위해 카메라를 장착하지만 LiDAR 시스템도 배치합니다. 이는 박쥐와 비슷한 방식으로 작동합니다. (빛) 신호를 보내고 물체로부터의 반응을 평가하는 것입니다.
소매 경험 촉진
바코드는 소매업의 혁명이었지만, 이미 40년이 지났으므로 은퇴해야 할 표준입니다. 현재의 컴퓨터 비전 기술은 매장에서 쇼핑객을 모니터링하고 그들이 통로 사이를 걸을 때 쇼핑카트를 자동으로 스캔할 수 있게 해줍니다.
이것이 CV가 이 업계에 가져올 수 있는 유일한 변화는 아닙니다. 시스템이 안면 인식을 사용하여 고객을 식별한다면 마치 포인트 카드처럼 개인화된 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다. 이는 일반적인 VIP 프로그램보다 한 단계 더 발전한 것입니다.
CV가 매출을 증대할 수 있는 또 다른 방법은 진열대를 디지털화하는 것입니다. CCTV 영상과 컴퓨터 비전 기술을 사용하면 머천다이징 노력을 디지털 버전으로 변환할 수 있습니다. 예를 들어, 기업은 고객이 상품을 집었다가 다시 내려놓는 횟수(온라인의 장바구니 포기 및 이탈과 유사)를 포함하여 제품과의 상호 작용에 대한 정확한 보고서를 얻고, 경쟁사가 진열대에서 차지하는 공간을 파악할 수 있습니다.
더 나은 작물 재배 및 가축 수 집계 지원
자동화는 산업 공정만큼이나 농업에도 필수적입니다. 비용 절감 압박이 커지면서 점점 더 많은 활동을 로봇에게 위임해야 합니다. 컴퓨터 비전은 매핑, 작물 수확량 추정, 가축 수 집계 및 토양 분석을 포함한 더 많은 작업을 도울 수 있습니다.
이러한 솔루션 중 일부는 토양의 화학적 구성을 매핑할 정도로 정확할 수 있으며, 이는 농지를 매입하거나 기존 작물을 변경할 때 특히 유용한 정보입니다.
또 다른 가능한 용도는 작업 계획을 세우고 계절 직원을 고용하기 위해 작물의 성숙도를 평가하는 것입니다. 이는 못 쓰게 되기 전 수확 기간이 짧은 작물에 특히 중요합니다.
개선의 여지
CV는 우리가 알고 있는 비즈니스 워크플로우를 변화시킬 힘을 가지고 있지만, 이 기술은 여전히 작은 시각적 변화를 다루는 데 어려움을 겪고 있습니다. 예를 들어, 원본 이미지에 약간의 노이즈만 추가되어도 타조 같은 것을 분류하는 데 어려움이 있습니다.
프로세스의 각 단계는 개선이 필요합니다. 이미지를 분류하려면 다양한 각도, 채도 및 조명 변화에서 촬영된 수백만 개의 태그 지정 이미지로 구성된 방대한 라이브러리가 필요합니다. 세분화(Segmentation)는 객체 경계가 감지되고 색상으로 구분되는 방식에서 정교화가 필요합니다.
그러나 기술이 점차 향상됨에 따라 더 많은 분야에 침투하여 전문가가 더 빠르고 안전하게 결정을 내리도록 돕는 동시에 고객과 사용자에게 더 효율적이고 강력한 경험을 제공할 것입니다.
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