2015.12.18

가장 잘 나온 사진이 궁금하다면? “딥러닝 알고리즘에 물어봐!”

Katherine Noyes | IDG News Service
페이스북이나 마케팅 캠페인에 활용할 최고의 사진을 선택하는 것은 과학보단 예술의 영역이다. 하지만 MIT가 개발한 새로운 기술 덕분에 곧 바뀔 것으로 기대된다.

MIT CSAIL(Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory) 연구원들은 멤넷(MemNet)이라는 알고리즘을 개발했다. 이미지가 기억에 남을지 아니면 잊힐지를 사람만큼 잘 예측할 수 있는 알고리즘이다.


이 알고리즘은 각 이미지에 열지도를 만들어서 이미지의 어떤 부분이 가장 기억에 남는지를 파악한다. 궁극적으로 이 아이디어는 이미지를 기억에 오래 남게 하는 데 도움이 될 것이다.

멤넷 알고리즘은 현재 온라인 데모를 통해서 누구나 사용해볼 수 있으며, 연구원들은 이것을 앱으로도 개발할 예정이다. 이 앱은 광고 콘텐츠와 소셜 미디어 게시물의 품질을 높이고 효율적인 교육 자료를 만드는 데 활용될 전망이다.

CSAIL의 대학원생 아디트야 코슬라는 “인상 깊은 것을 이해하면 가장 중요한 정보나 반대로 사람들이 쉽게 잃어버리는 정보를 파악하는 시스템을 구축하는 데 도움이 된다”라면서, “사람들이 시각적인 메시지를 얼마나 잘 기억할지 알려주는 포커스 그룹 테스트를 즉석에서 하는 것과 마찬가지”라고 설명했다.

이 알고리즘을 개발한 연구팀은 이미 안면 인식과 관련된 비슷한 알고리즘을 개발한 바 있다. 하지만 새로운 알고리즘은 컴퓨터에게 패턴을 찾기 위해 대량의 데이터를 꼼꼼하게 추려내는 법을 가르치는 신경망 등 딥 러닝(deep learning) 기술을 채용했다.

연구팀은 여러 다른 데이터 세트에서 수십만장의 이미지로 이 알고리즘을 테스트했다. 이 이미지들은 사전에 사람에 의해서 ‘인상 점수’를 받은 상태였다.

테스트 후, 이 알고리즘으로 완전히 새로운 이미지가 사람들에게 얼마나 기억될 지 예측해서 실제와 비교해봤다. 그 결과, 현재의 알고리즘보다 예측력이 30% 향상됐으며, 사람들의 인상 점수보다 얼마 차이 나지 않았음을 확인했다.

앞으로 이 연구 팀은 시스템을 특정 사람의 기억력을 예측하고, 의류 및 로고 디자인 등 개별 업계에 더 잘 맞게끔 업데이트해나갈 예정이다.

구글과 제록스, 엔비디아, 미국 국가과학재단, 맥거번 신경기술 프로그램 인스티트튜트, MIT 빅데이터 이니셔티브 등이 이 연구를 후원하고 있다. editor@itworld.co.kr



2015.12.18

가장 잘 나온 사진이 궁금하다면? “딥러닝 알고리즘에 물어봐!”

Katherine Noyes | IDG News Service
페이스북이나 마케팅 캠페인에 활용할 최고의 사진을 선택하는 것은 과학보단 예술의 영역이다. 하지만 MIT가 개발한 새로운 기술 덕분에 곧 바뀔 것으로 기대된다.

MIT CSAIL(Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory) 연구원들은 멤넷(MemNet)이라는 알고리즘을 개발했다. 이미지가 기억에 남을지 아니면 잊힐지를 사람만큼 잘 예측할 수 있는 알고리즘이다.


이 알고리즘은 각 이미지에 열지도를 만들어서 이미지의 어떤 부분이 가장 기억에 남는지를 파악한다. 궁극적으로 이 아이디어는 이미지를 기억에 오래 남게 하는 데 도움이 될 것이다.

멤넷 알고리즘은 현재 온라인 데모를 통해서 누구나 사용해볼 수 있으며, 연구원들은 이것을 앱으로도 개발할 예정이다. 이 앱은 광고 콘텐츠와 소셜 미디어 게시물의 품질을 높이고 효율적인 교육 자료를 만드는 데 활용될 전망이다.

CSAIL의 대학원생 아디트야 코슬라는 “인상 깊은 것을 이해하면 가장 중요한 정보나 반대로 사람들이 쉽게 잃어버리는 정보를 파악하는 시스템을 구축하는 데 도움이 된다”라면서, “사람들이 시각적인 메시지를 얼마나 잘 기억할지 알려주는 포커스 그룹 테스트를 즉석에서 하는 것과 마찬가지”라고 설명했다.

이 알고리즘을 개발한 연구팀은 이미 안면 인식과 관련된 비슷한 알고리즘을 개발한 바 있다. 하지만 새로운 알고리즘은 컴퓨터에게 패턴을 찾기 위해 대량의 데이터를 꼼꼼하게 추려내는 법을 가르치는 신경망 등 딥 러닝(deep learning) 기술을 채용했다.

연구팀은 여러 다른 데이터 세트에서 수십만장의 이미지로 이 알고리즘을 테스트했다. 이 이미지들은 사전에 사람에 의해서 ‘인상 점수’를 받은 상태였다.

테스트 후, 이 알고리즘으로 완전히 새로운 이미지가 사람들에게 얼마나 기억될 지 예측해서 실제와 비교해봤다. 그 결과, 현재의 알고리즘보다 예측력이 30% 향상됐으며, 사람들의 인상 점수보다 얼마 차이 나지 않았음을 확인했다.

앞으로 이 연구 팀은 시스템을 특정 사람의 기억력을 예측하고, 의류 및 로고 디자인 등 개별 업계에 더 잘 맞게끔 업데이트해나갈 예정이다.

구글과 제록스, 엔비디아, 미국 국가과학재단, 맥거번 신경기술 프로그램 인스티트튜트, MIT 빅데이터 이니셔티브 등이 이 연구를 후원하고 있다. editor@itworld.co.kr



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