최근 구글이나 페이스북, 마이크로소프트와 같은 글로벌 IT 기업들은 딥러닝을 기반으로 컴퓨터나 시스템에 인지 능력을 부여하려는 다양한 프로젝트를 추진하고 있으며, 딥러닝은 IT 기업뿐만 아니라 다양한 산업 분야에서 활용되고 있다. 글로벌 IT 기업을 중심으로 딥러닝 활용사례가 증가하고 있으며, 대표적으로 구글, 페이스북, 마이크로소프트 등의 기업들이 이미지 분석을 위해 딥러닝을 활용하고 있다.
Google의 ‘구글포토(Google Photo)’
2014년 11월 구글은 사진의 이미지를 분석하여 전반적인 상황을 읽어내고 사진을 문장으로 묘사할 수 있는 소프트웨어를 개발했다. 이 소프트웨어는 딥러닝을 기반으로 하며, 여러 신경망들이 색깔, 선, 이미지 등의 정보를 조합하여 더 많은 정보를 만들어 내는 기술과 자동 번역 기술을 통합하여 인간처럼 이미지를 읽고 표현하는 능력을 갖추게 되었다.
구글은 2015년 사진과 동영상을 무제한으로 저장하는 서비스인 ‘구글포토(Google Photo)’을 발표하였다. 구글포토는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 업로드된 사진의 사람, 장소 등의 특징들을 분석하여 사진을 자동으로 분류하고 이미지를 설명해주는 기능을 제공한다.
Facebook의 ‘딥페이스(Deep Face)’
2014년 페이스북은 딥러닝 기반의 사진 인식 알고리즘인 ‘딥페이스’를 발표했다. 딥페이스는 이미지에서 얼굴을 인식하고 3차원으로 변환해 어떤 각도에서 보더라도 사진의 인물이 누구인지 파악할 수 있는 것이 특징이다. 딥페이스는 1억 2,000만개의 네트워크를 조합하여 얼굴을 인식하고 있으며, 사람의 얼굴을 인식하는 정확도는 97.25%로 인간이 사람을 인식하는 눈의 평균 정확도인 97.53%에 가까운 수치이다.
이러한 딥페이스는 종이에 인쇄되어 있는 배우‘실베스터 스탤론’의 얼굴을 정확히 인식하는데 성공하였으며, 심지어 사람조차 구별하지 못하는 얼굴을 체계적으로 분석했다. 또한, 페이스북은 얼굴을 좀 더 정확하게 분석하기 위해 동물의 중추신경계를 흉내 낸 ‘신경망 분석’을 활용하였다. 하지만, 유럽에서는 사생활 침해를 우려하여 페이스북의 얼굴인식 데이터 삭제를 권고하였으며 개인정보보호 문제가 페이스북의 향후 해결해야 할 과제로 남아있다.
마이크로소프트
마이크로소프트는 ‘머신 러닝’, ‘자연어 번역’ 등에 대한 전문 지식이 없어도 개발자가 스마트앱을 손쉽게 개발할 수 있는 프로젝트 옥스포드의 API를 공개했다. 이 중에서도 얼굴인식과 감정인식 API는 사진 속에서 사람의 얼굴을 인식하고 인식된 얼굴의 감정을 분노(Anger), 경멸(Contempt), 불쾌(Disgust), 공포(Fear), 행복(Happiness), 중립 /무관심(Neutral), 슬픔(Sadness), 놀라움(Surprise) 등의 8가지 감정들이 수치화되어 표시된다.
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