손쉽게 구축하는 컴퓨터 비전, AWS 딥렌즈

인공지능이 카메라와와 결합하면 우리가 사는 실제 세상을 스스로 인지해, 다양한 변화를 일으킬 수 있다. 가령 자율주행 자동차는 라이다, 카메라 등의 센서를 이용해 주변 상황을 인식하고 인공지능을 통해 데이터를 처리한 뒤 차량을 움직인다. 인공지능과 결합한 CCTV는 사고 상황이나 범죄 상황을 인지하거나 미리 예측해 담당자에게 알리고 초기에 대처하거나 예방할 수도 있다.

카메라를 통한 시각 정보로 작동하는 자율주행 RC 자동차

인공지능에게 이러한 시각적 정보를 제공하고, 인간이 눈으로 보고 판단하는 것과 같은 능력을 구현하는 기술을 컴퓨터 비전이라고 부른다. 컴퓨터 비전은 인간보다 빠른 데이터 처리 속도를 바탕으로 보이는 장면을 순식간에 분석해 더 나은 결과를 제공할 수 있다. 가령, 스마트폰 카메라로 사물을 촬영해 이 사물의 정확한 이름을 찾거나 구매할 수 있는 페이지로 연결할 수도 있고, 안면 인식을 통해 스마트폰 잠금을 푸는 등 우리 삶에서 쓰이는 분야가 점점 많아지고 있다.

무인점포인 아마존 고 역시 이러한 컴퓨터 비전을 활용한 사례다. 매장 곳곳에 설치된 카메라를 이용해 소비자가 어떤 상품을 골랐는지 파악하고, 소비자 계정에 등록된 결제 수단을 이용해 자동으로 결제를 진행한다.

컴퓨터 비전을 활용한 아마존 고 매장

AWS 딥렌즈는 개발자가 시각적 정보를 바탕으로 하는 인공지능 모델을 설계하고 실험할 수 있는 환경을 제공하는 기기다. 심도 카메라와 함께 프로세서와 운영체제를 탑재해, 자체적으로 인공지능 기능을 수행한다. 개발자는 이를 활용해 심층학습(딥러닝) 모델 구축 및 활용 방법을 배울 수 있다.

딥렌즈는 즉시 실행할 수 있는 예제를 기본으로 제공해, 기술 수준과 관계 없이 딥러닝 모델을 적용해 시연해볼 수 있다. 개발자는 개와 고양이를 구분하거나, 새 종류 구분, 얼굴 탐지, 행동 인식 등 다양한 형태의 인공지능 샘플 프로젝트를 활용할 수 있으며, 이를 통해 딥러닝 모델을 연습하고, 활용 방법에 대한 아이디어를 얻을 수 있다.

AWS 딥렌즈

예를 들어, 사용자를 인식해 자동으로 문을 여는 도어락이나 낯선 사람의 침입을 감지하는 지능형 CCTV, 책에 있는 텍스트를 인식해 아이나 시각 장애인에게 읽어주는 등 다양한 형태의 인공지능을 우리 삶에 적용해보고 필요한 솔루션을 개발할 수 있다.

딥렌즈는 지능형 이미지 분석 솔루션인 아마존 레커니션(Amazon Rekognition)이나 인공지능 학습 모델을 구축하는 아마존 세이지메이커(Amazon Sagemaker) 등과 통합해 자신이 직접 학습시킨 모델을 적용할 수도 있다. 또한, 음성 합성 솔루션인 아마존 폴리(Amazon Polly)를 통해 사용자에게 음성으로 안내할 수도 있다.

딥렌즈로 기본 제공하는 샘플 프로젝트

컴퓨터 비전을 활용한 분야는 꾸준히 증가할 전망이다. 인공지능에게 볼 수 있는 능력을 주게 되면 인간이 데이터를 입력하지 않아도 스스로 상황을 파악하고 이에 맞춰 작동할 수 있어 더 많은 자동화가 이뤄질 수 있다. 사물 인터넷과 증강현실, 자율주행 등의 분야가 발전하면서 시각 정보를 처리할 수 있는 인공지능 역시 적용 분야가 넓어진다.

이러한 컴퓨터 비전과 딥러닝을 구축하기 위해서는 많은 비용과 시간이 필요하지만, 개발자가 이러한 분야를 학습하기 위해 모든 것을 구축하기는 어렵다. 딥렌즈는 개발자가 이러한 고민 없이 즉시 컴퓨터 비전과 사물 인터넷을 활용한 딥러닝 알고리즘을 즉시 테스트해보고, 실제로 구현할 수 있도록 지원한다. 이러한 개발을 처음 시도하는 개발자라도 기본 제공하는 샘플 프로젝트를 통해 짧은 시간안에 컴퓨터 비전을 구축할 수 있고, 개발자 커뮤니티를 통해 다른 사람의 아이디어를 보며 영감을 얻을 수도 있다.

동아닷컴 IT전문 이상우 기자 lswoo@donga.com