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11월 22일

이미지 분류, 컴퓨터 비전의 핵심 기술을 소개합니다

컴퓨터 비전 시장은 2022년 약 150억 달러 규모로 평가되었으며, 2032년까지 821억 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 이미지와 동영상 처리에 대한 수요가 증가함에 따라, 컴퓨터 비전은 빠르게 성장하는 인공지능 분야로 주목받고 있습니다. 이러한 변화 속에서, 틱택코리아는 컴퓨터 비전의 주요 기술 중 하나인 ‘이미지 분류’에 대해 소개하고자 합니다.

1. 컴퓨터 비전이란 무엇인가요?

컴퓨터 비전(Computer Vision)은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 이미지와 비디오 속의 정보를 이해하고, 이를 기반으로 유의미한 결정을 내릴 수 있도록 돕는 컴퓨터 과학 분야입니다. 즉, 컴퓨터가 '보고', '관찰하며', '이해'할 수 있도록 만드는 기술입니다. 이 기술은 머신 러닝과 신경망을 활용하여 이미지, 비디오, 기타 시각적 입력에서 의미 있는 정보를 추출합니다. 이를 통해 컴퓨터는 인간의 눈처럼 시각적 데이터를 분석하고, 이를 기반으로 지능적인 결정을 내릴 수 있습니다.

2. 이미지 분류란 무엇인가요?

이미지 분류(Image Classification)는 컴퓨터 비전 기술 중 하나로, 이미지를 시각적 내용에 따라 미리 정의된 클래스(예: “강아지”, “고양이”, “자동차” 등)로 분류하는 작업을 의미합니다. 이 과정에서 모델은 이미지에서 특정한 특징과 패턴을 학습하여, 새로운 이미지가 주어졌을 때 올바른 클래스를 예측할 수 있게 됩니다.

3. 이미지 분류 과정은 어떻게 되나요?

이미지 분류의 주요 과정은 다음과 같습니다.

데이터셋 및 라벨링
이미지 분류 작업은 라벨이 지정된 데이터셋에서 시작됩니다. 각 이미지는 특정한 클래스나 라벨이 붙어 있으며, 모델은 이러한 라벨링 된 이미지를 통해 이미지의 특징과 클래스 간의 관계를 학습합니다.
특징 추출
모델은 이미지를 구성하는 주요 특징들을 학습합니다. 예를 들어, 특정한 패턴, 가장자리, 텍스처, 색상, 모양 등 각 클래스의 특징적인 요소를 인식하게 됩니다.
신경망 학습
이미지 분류에는 주로 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)이 사용됩니다. CNN은 이미지의 공간적인 계층 구조를 학습하는 데 탁월하여, 다양한 이미지를 처리할 때 회전이나 크기 조정 같은 변화에도 견고하게 반응할 수 있도록 해줍니다.
예측 및 평가
학습을 마친 모델은 새로운 이미지를 보고 올바른 클래스를 예측할 수 있습니다. 모델의 성능은 정확도, 정밀도, 재현율 등의 지표를 통해 평가됩니다. 최근에는 EfficientNet, Coca, VIT 같은 모델들이 정확도와 효율성 면에서 뛰어난 성능을 발휘하며 이미지 분류 분야에서 널리 사용되고 있습니다.
응용 사례
이미지 분류는 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어, 의료 영상 분석에서는 특정 질병을 식별하거나 자율 주행에서는 보행자, 차량, 교통 표지판 등을 인식하는 데 사용됩니다.