[Aibril Evangelist 류승균] 이미지 인식 서비스 (Watson Visual Recognition) 소개 및 이용방법 알아보기

안녕하세요. 에이브릴 에반젤리스트 류승균입니다. 

이번에 제가 알려드리고 싶은 부분은 VR이라는 부분입니다. VR은 풀어쓰면 Visual Recognition으로 한국말로 시각인식 정도가 될 거 같습니다. 말 그대로 어떤 이미지를 보았을 때 그 이미지에 대한 인식을 하는 것인데요. 어쩌면 어렵게 생각할 수 있는 머신러닝을 귀찮은 환경 설정이나 Code 필요 없이 훈련 시키고 10분이면 결과를 확인할 수 있습니다. 이미지를 인식함으로써 재미있는 일들도 할 수 있는데요. 그러면 어떤 것들을 할 수 있을까요? 한번 직접 사용해보도록 하겠습니다.  

   

제가 생각해본 내용은 항공사진을 이용하여 각 이미지를 학습시켜 땅의 쓰임새를 구분한다거나 구름의 이미지를 학습시켜 날씨 예측을 해본다거나 등의 많은 것을 해볼 수 있을 거 같습니다. 

저는 이중에 자동차의 파손을 학습시켜 손상내용을 알 수 있도록 해보는 것을 하려 합니다. 먼저 학습을 위해 필요한 이미지를 모아야겠죠? 손상된 차량의 이미지를 종류별로 모아 폴더에 설정해보았습니다. 기본적으로 한가지 학습을 위해서는 2개 이상 클래스의 사진 모둠과 1개의 부정적인 클래스가 필요합니다. 

여기서 클래스는 특성을 띠는 사진의 모음으로 생각하면 됩니다. 예를 들면 유리창이 깨진 차사진, 펑크 난 사진, 모두가 멀쩡한 사진을 한 묶음으로 넣어줘야 하는 것입니다. 각 사진은 같은 특성으로 최소 10장 이상 필요로 합니다. 각각의 이미지를 폴더 별로 정리해서 압축을 해주면 이미지 준비는 완료가 되는 셈입니다. 

이제 이미지가 준비되었다면, 실제로 학습을 시켜봐야겠죠?

먼저 포털에서 프로젝트를 생성합니다. 프로젝트를 생성한 후 서비스를 신청하고 VR 서비스를 신청하고 확인을 누르면 서비스 신청이 완료된 것입니다.

  

  

생성된 서비스를 클릭한 후 워크스페이스를 클릭하시면 VR을 학습시킬 수 있는 화면으로 넘어갑니다. 화면 상단으로 가 분류자 작성이라는 탭을 클릭합니다. 클릭 후 화면에 분류자 이름을 넣은 후 아래를 보면 클래스, 클래스 부정이라는 화면이 보이는데요. 여기서 말하는 클래스란 아까 말씀드린대로 사진의 모둠을 말합니다. 클래스를 입력하기 위해 클래스 이름을 넣고 미리 압축해놓은 사진들을 넣어줍니다. 사진을 넣은 후 작성버튼을 누르면 학습이 시작됩니다.

   

자, 이제 학습이 완료 되었는데요. 학습이 완료되었으니, 결과를 확인해봐야겠지요? 각각의 관련된 사진을 준비해서 시험해보면 상당히 높은 확률로 각각의 특성을 구분해놓는 것을 확인할 수 있습니다. 

이것이 기본 원리이고 이를 통해 다양하게 적용시켜볼 수 있겠죠? 무언가 깜짝놀랄만한것을 만들어보십시오 지금까지 VR학습 방법을 알아보았습니다. 감사합니다.