인공지능과 인간 5강-AI의 화상인식 기술

 

인공지능과 인간 5강-AI의 화상인식 기술 

 

센서의 데이터 처리 성능 향상과 인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 오감 인식 기술이 점차 진보하고 있다. 오 감인식 기술은 사람의 표정과 음성에서 기분 상태를 인식하는 등 기계와 사람 사이의 상호 교감을 구현하는 연구를 촉진하고, 인간의 의도를 미리 파악하는 맥락 인식, 즉 디지털 육감 구현을 앞당기고 있다. 사진 화상은 이미지 센서로 얻는다. 

 

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오감 중 촉각, 후각, 미각 분야는 시각과 청각과 달리 연구개발 단계에 있으며, 사람을 흉내내기에는 아직 미 흡한 수준이다. 로봇 손가락 접촉이나 사람 근육의 움직임을 인식하는 촉각센서는 출시되었으나, 사람의 손을 모방하는 촉각센서는 신축성 있는 소재로 접촉 여부뿐만 아니라 압력, 재질 등을 감지할 수 있는 전자피부로 연구가 추진 중에 있다. 후각과 미각의 경우 기존 MOFET 반도체나 진동자 어레이 센서를 통해 냄새나 맛과 관련된 분자를 흡착하여 감지하는 전자센서 방식으로 개발하였다. 6~24개의 어레이 된 센서 각각의 셀이 특정 분자를 인식하고 가지고 있는 데이터베이스와 비교하여 판별하는 방식으로 센서의 가격이 매우 비싸고 감지할 수 있는 맛과 냄새가 한정적이며, 혼합되어 있는 경우 분별력이 떨어지는 단점이 있다. 따라서, 최 근에는 인간의 후각 및 미각 수용체를 모방하는 바이오 센서 방식으로 연구를 추진하는 경향이다.  

 

각 사물의 형체를 사람보다 정확하고 세밀하게 인식하는 AI(인공지능)의 이미지 인식 기술을 통해 기업들은 제품 및 서비스를 혁신할 수 있다. 이미지를 여러 패턴으로 분류해서, 패턴형 데이터를 학습하여 새로운 이미지가 주어질 때 이것이 무엇인지 정확하게 알아내는 원리이다. 주로 딥러닝 혹은 신경망 네트워크가 이 기능을 구현하는데 쓰인다.

 

지문을 예로 들면 사람마다 지문 모양이 다르기 때문에 각 지문으로 패턴을 만든 후 여러 지문 데이터를 학습하면서 통계학적 패턴을 구분하고, 지문 확인이 필요할 때 어떤 패턴에 해당되는지를 계속적으로 추적해서 최종적으로 지문의 주인을 가려낸다. 학습량이 늘어날수록 판별의 정확도는 올라간다.

 

구글은 딥러닝 기술을 광학 현미경에 적용해 조직검사 시 암세포의 존재를 감지하여 알려주는 증강현실 현미경을 개발했다. 암세포를 감지한 후 더 쉽게 볼 수 있도록 증강현실 기반의 이미지에 표시를 해준다. 이후 딥러닝 알고리즘이 샘플의 형체를 인식하고, 빛으로 증강현실 기반 디스플레이에 투영을 한다.