세상을 보는

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미래인재연구소

Creative Computing

세상을 보는 AI

중학교 자유학기제

이미지 인식 알고리즘

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STEAM

스마트폰 사는 날

오늘은 드디어 스마트폰을 바꾸는 날 . 그간 스마트폰을 바꾸기 위해 공부하고 , 부모님 심부름 열심히 하 고 , 동생과 사이좋게 지냈던 걸 생각하면 눈물이 앞을 가리지만 천년기념물 같았던 내 폰을 바꿀 수 있게 되었으니 그에 대한 보상으로 매우 충분하다고 생각한다 .

새 스마트폰의 주인이 되었으니 이제 계정을 만들어볼까 ~!

어라 . 근데 얘가 내 얼굴을 요리조리 찍으랜다 . 이것이 말로만 듣던 얼굴인식인가보다 .

이제 내 얼굴만 비추면 잠금화면이 풀린다 . 신기해서 나랑 똑닮은 동생 얼굴을 비추었는데 꿈쩍도 안 한다 . 기계에 불과한 스마트폰이 어떻게 내 얼굴을 알아보는 것일까 ?

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학습 목표

인공지능이 사물을 인식하는 기술을 이해하고 ,

이를 실생활 문제해결에 적용할 수 있다 .

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사람은 ( ) 으로 본다 .

본다는 건 ? 사물을 보고 그게 무엇인지 알아맞히는 것이다 .

…

컴퓨터도 보는 눈이 있다면 어떤 방법으로 구현할 수 있을까 ? 사람의 시각정보처리 방법을 따라해보자 !

컴퓨터에게 눈을 만들어주자 !

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인간의 시각 (vision) 정보처리방식

http://www.hellodd.com/?md=news&mt=view&pid=61156

인간 두뇌에서 시각 정보 처리를 담당하는 신경망의 학습 알고리즘 적용

https://commons.wikimedia.org/wiki/File:ANN_neuron.svg.

https://en.wikibooks.org/wiki/

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컴퓨터에게 적용하자 - CNN

CNN

(Convolutional Neural Network)

- 모델이 직접 이미지 , 비디오 , 텍스트 또는 사운드를 분류하는 머신 러닝의 한 유형인 딥러닝에 가장 많이 사 용되는 알고리즘

- 이미지에서 객체 , 얼굴 , 장면을 인식하기 위해 패턴을 찾는 데 특히 유용

- 데이터에서 직접 학습하며 , 패턴을 사용하여 이미지를 분류하고 특징을 수동으로 추출할 필요가 없음 .

- 데이터가 다른 데이터 부분과 연관성이 있다고 가정 . 지역 연관성을 사용하는 이유는 일반적으로 이미지의 ‘ 특징이 한데 모여 있고 , 연관성이 강하기 때문 . 얼굴에서 눈을 찾으려면 눈에 해당하는 픽셀이 비슷한 좌표 에 오밀조밀 모여 있어서 특성을 추출하기 쉬움

딥러닝 ( 심층학습 ) 이란 ?

사람의 사고 방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계학습의 한 분야

입력과 출력 사이에 있는 인공 뉴런들을 여러 개 층층이 쌓고 연결한 인공신경망 기법을 주로 다루는 연구

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CNN 의 유용성

•CNN 은 특징을 직접 학습하기 때문에 특징을 수동으로 추출해야 할 필요가 없다 .

•CNN 은 가장 높은 수준의 인식 결과를 보입니다 .

• 기존 네트워크를 바탕으로 한 새로운 인식 작업을 위해 CNN 을 재학습하여 사용하는 것이 가능다 .

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CNN

컨볼루션 계층 풀링 계층 완전 연결 계층

특징 추출 데이터의 공간적인

크기 축소

https://m.blog.naver.com/ndb796/221292619403

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합성곱 계산 절차 Pooling 레이

어

전형적인

CNN,

출처

: https://www.researchgate.net/figure/Architecture-of-our-unsupervised- CNN-Network-contains-three-stages-each-of-which_283433254

http://taewan.kim/post/cnn/

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컨볼루션 층

• 데이터로부터 자동으로 특징 (features) 을 학습

가장자리 → 곡선 → 질감 (texture) → 물체 일부분 (object parts) → 물체의 종류 인

식저수준 특징 고수준 특징 복잡한 추론

https://kerneler.tistory.com/146

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CNN – Unplugged Activity : 숫자 인식

5

컴퓨터는 이 숫자의 이미지를 어떻게 인식할까 ?

5

^{픽셀로 인식}

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CNN – Unplugged Activity : 특징 추출①

5 ^{픽셀의 테두리는} ^{어디까지 ?} 5

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CNN – Unplugged Activity : 특징 추출①

5 픽셀의 크기는 얼만큼 ?

5

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CNN – Unplugged Activity : 특징 추출①

5

가위로 픽셀 오리기

자로 적당한 크기의 픽셀 그리기 숫자 쓰기

픽셀의 오른쪽 상단 부분에 점 찍기

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CNN – Unplugged Activity : 특징 추출②

픽셀 안에 그려져 있는 선의 모양 찾기

비슷한 모양끼리 분류하기

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CNN – Unplugged Activity : 레이어 만들 기

자기가 그릴 선 하나만 정하기

OHP 필름을 덮고 , 네임펜으로 그 선만 찾아 그리기

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CNN – Unplugged Activity : 레이어 완성

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CNN – Unplugged Activity : 합쳐보기

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CNN 기술을 어디에 적용하면 좋을까 ?

CNN 기술을 우리 생활에 적용할 수 있는 아이디어를 떠올려 보세요 . 아이디어를 그림으로 그려보고 , 그에 대한 설명도 함께 해보세요 .

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CNN 기술 적용 사례

1. 정치인 재연해보기 https://www.youtube.com/watch?v=MVBe6_o4cMI&feature=youtu 2. 흑백사진과 영상에 색 복원하기 .be

https://www.youtube.com/watch?time_continue=3&v=ys5nMO4Q0i

Y

3. 실시간으로 여러 사람의 움직임을 추정하기

https://www.youtube.com/watch?v=pW6nZXeWlGM

4. 사진 설명하기

https://cs.stanford.edu/people/karpathy/deepimagesent/generationdemo/

5. 실시간 행동분석

https://www.youtube.com/watch?v=xhp47v5OBXQ

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감사합니다 .

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