온-디바이스 이미지 인텔리전스
애플이 개발한 강력한 기기 내장형 이미지 인텔리전스는, 개발자는 물론 iOS 이용자들이 이용할 수 있는 도구의 형태다. iOS 13이 배포되면 다음과 같은 보다 정교한 AI 작업이 가능해진다. - 사진 이 최상의 이미지를 선별해 라이브러리를 구성할 수 있게 된다. 즉 스크린샷, 복제 사진 등을 걸러내 보기 좋은 콜렉션을 자동으로 구축하는 기능이 지원된다.
- 사진 편집 도구가 보다 세부적인 효과를 신속하게 적용할 수 있게 된다. 아울러 인물 조명 조정 효과가 카메라에 내장됨에 따라 촬영 시점에서도 동작할 수 있다.
- iOS 13은 또 사용자가 동영상에 사진 편집 도구를 이용할 수 있게 해준다.
- 사진 앱 내부의 AI가 이미지를 분석한다. ‘이미지 세일리언시’(Image Saliency)라는 기술을 활용해 이미지의 주제나 주인공을 파악함으로써 이미지 조정 값을 권장할 수 있다.
- 차세대 아이폰이 새로운 3 렌즈 카메라를 도입해 3D 이미지 캡처 및 향상된 야간 촬영 성능을 제공할 것으로 추정되고 있다.
- 페이스타임 어텐션 코렉션(FaceTime Attention Correction)이라는 기능에 대한 소식도 있다. 이는 AI를 사용해 말하는 이가 청중을 보고 있는 것처럼 표현해준다.
‘스테이트 오브 아트’(State-of-the-art image) 이미지 인텔리전스
애플은 컴퓨터 비전 분야에 노력을 쏟아왔다. 지난 WWDC에서 공개된 코어 ML 3는 개발자들이 자신의 앱에서 사용할 수 있는 여러 이미징 도구를 제공한다. 애플은 다음과 같이 설명했다.이 AI는 안면 감지, 추적, 품질 캡처, 텍스트 인식, 이미지 특징, 분류, 이미지 유사성 구분과 같은 기능을 지원한다. 또 지형물 탐지, 사각형 감지, 바코드 감지, 객체 추적 등에서도 더 나은 성능을 제공한다. 이러한 기능이 애플의 A 시리즈 프로세서 내 뉴럴 엔진에서 구동된다는 점에도 주목할 만하다.
동물 감지 및 여타 이야기
실용적으로 이야기한다면, 코어 ML 3는 개발자가 내장된 AI 모델을 이용하는 애플리케이션을 만들 수 있음을 의미한다. 사진에서 물체를 인식하는 등의 지능형 기능을 좀더 간단하게 이용할 수 있게 되는 것이다.최근 iOS 13 아이폰이 애플의 새로운 ‘VNAnimalDetector’ 프레임워크를 이용해 이미지 내의 고양이나 개를 어떻게 인식할 수 있는지에 대한 이야기가 쏟아진 바 있는데, 그 근간에 자리한 기술이기도 하다. 참고로 ‘포토’ 앱은 2016년부터 개나 고양이를 인식할 수 있었지만, 이번 기술은 더 적은 시각적 정보로부터 어떤 동물인지 판단할 수 있는 보다 세부적인 모델이다.
좀더 쉽게 이야기하자면 시리에게 신호등이나, 개, 말이 담긴 이미지를 보여달라고 요청할 수 있게 된다. 고양이를 포함하지 않은 사진을 보여달라는 요구도 가능하다.
의학과 만나면...
이러한 머신비전 기능성은 개와 고양이를 구분하는 것을 넘어 무수한 활용 가능성을 제시한다. 가령 AI가 이미지를 사용하여 원하는 제품을 인식하고 찾을 수 있는 AI 기반 쇼핑 솔루션의 신속한 개발이 가능해질 수 있다. 특히 주목할 만한 분야 중 하나는 의학이다.애플 디자인 어워드 2018 수사장인 트리톤 스폰지는 외과 의사가 환자의 출혈량을 정확히 추적하도록 돕는 솔루션을 선보인 바 있으며, 이 밖에도 X 레이, 혈관 조영술, 초음파 및 여타 의학 진단 기술을 위한 컴퓨터 이미지 관련 기술이 개발되고 있다.
애플의 머신 인텔리전스 팀은 개발자들이 좀더 심오한 솔루션을 구축하기 위해 사용할 수 있는 기술을 지금도 연구하고 있다. 어쩌면 AI, AR, 원격 의료 진단이 결합된 미래가 멀지 않았을지도 모른다. ciokr@idg.co.kr