Page 81 - 월간사진 2017년 7월호 Monthly Photography Jul 2017

(148-157)포토존-인공지능(10p)최종OK_월간사진 2017-06-22 오후 2:46 페이지 153

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큰 픽셀로 구성된 사진을 작은 픽셀로, 이를 더 작은 픽셀로 구성된 사진
을 만들어 원본에 가깝게 만드는 모자이크 복원 기술도 연구 중이다.
충분한 학습이 진행된다면 CCTV 화면을 확대해서 사람의 얼굴을 선명 ‘구글 포토’ 인공지능이 사진 속 얼굴과 위치 등을 인식해 친구와의 사진 공유를 제안한다.
하게 볼 수 있는 영화 속 한 장면이 현실이 될 것으로 기대된다.
범죄 수사에서도 큰 역할을 할 수 있을 것이다.

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가 되는 걸림돌을 제거하는 기능이다. 가령 리틀 야구에서 홈런 치는 아이의 모습을 담고 싶
은데 앞에 철조망이 있다 해도 걱정할 필요가 없다. 간단한 조작만으로 렌즈 앞 철조망이 사
라지기 때문이다. 보고도 믿기지 않을 만큼 놀라운 기술이다.
키워드나 유사 이미지를 제시하면 이에 부합하는 이미지를 알아서 찾아주는 ‘어도비 스톡’
영화 속 이야기가 현실로 다가오다
CCTV 속 화면을 자유자재로 확대하는, 마치 첩보 영화에서나 볼 수 있었던 장면이 현실이
될 전망이다. 지난해 해외에서 발표된 논문 <Supplementary Material for RAISR: Rapid
and Accurate Image Super Resolution>에 따르면, 작은 사진을 확대할 때 어쩔 수 없이
생기는 이미지 왜곡이 최소화될 것이라고 한다. 스마트폰이나 태블릿 PC를 통해 홈페이지
에 업로드된 사진을 확대했을 때 픽셀을 본 경험은 누구나 한 번쯤 있을 것이다. 데이터 소
비를 줄이기 위해 사진 사이즈를 줄여 홈페이지에 업로드 한 까닭이다. 예를 들어, 4,000
px의 원본 사진을 1,000 px로 리사이징해서 업로드 하더라도 스마트폰 액정에서는 별다
른 문제없이 사진을 볼 수 있다. 그러나 핀치 줌을 해서 일정 부분을 확대하면 화질이 떨어
질 수밖에 없다. 그런데 이를 보완하는 기술이 연구 중에 있으니 바로 RAISR이다. 고화소와 (위) 저화질 사진 원본 (아래) RAISR 기술을 이용하니 사진 선예도가 올라간다.
저화소 사진, 인위적으로 늘린 사진들을 분석하고, 그 안에서의 규칙을 찾아내 해상도를 늘
리는 학습을 한 결과다. 만약, 반복된 학습으로 RAISR이 더 정교해진다면, 저화소 사진으로
고화소의 사진을 보는 듯한 효과를 얻을 수 있을 것이다.
모자이크 처리된 이미지를 복원하는 <Pixel Recursive Super Resolution> 논문도 흥미롭
다. 큰 픽셀로 구성된 사진을 작은 픽셀로, 이를 더 작은 픽셀로 구성된 사진을 만들어 원본
에 가깝게 복원하는 것이 핵심이다. 8 X 8픽셀 사진을 32 X 32픽셀로, 이를 다시 64 X 64
픽셀로 만드는 방식이다. 또한, 픽셀이 많은 사진을 만들 때 생길 수 있는 개별 픽셀의 빈 공
간은 인공지능이 판단해서 색을 채운다. 예를 들어, 인공지능이 ‘이 부분이 얼굴의 눈썹과
입술이다’라고 인식하면 그 공간에 알맞은 색(갈색과 분홍색)을 채우는 방식이다. 아직은
원본 이미지와 약간의 차이가 있지만, 충분한 학습이 진행된다면 CCTV 화면을 확대해서 사
람의 얼굴을 선명하게 볼 수 있는 영화 속 한 장면이 현실이 될 것으로 기대된다. 범죄 수사
에서도 큰 역할을 할 수 있을 것이다.

어도비의 인공지능 포토샵
구글의 기술이 편리한 생활을 추구한다면, 어도비는 사진이 주는 즐거움에 초점을 두고 있
는 듯하다. 어도비의 방대한 콘텐츠와 데이터를 인공지능과 결합시킨 어도비 센세이
(Adobe Sensei)가 그 중심에 있다. 음성 인식을 통해 사용자가 원하는 방향으로 사진을 보
8 X 8픽셀 사진을 32 X 32픽셀, 64 X 64픽셀로 만들어 원본에 가까워지는 모습