인간의 시각처리능력을 모방한 아바타 개발
- 글쓴이
- 샌달한짝
- 등록일
- 2004-03-07 19:14
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컴퓨터에게 인간과 같은 시각처리 능력을 부여하기 위한 노력이 진행중이다. 이중에서도 인간에게서 나타는 '선택적 주의집중-selective atttention'은 초미의 관심사중 하나이다. 즉 우리는 칵테일 파티와 같은 곳에서 아무리 많은 사람이 섞여 있어도 관심있는 사람의 얼굴을 골라낼 수 있으며 아무리 소란스러워도 그의 목소리를 들을 수 있다. 이를 '칵테일 파티 문제 - cocktail party problem'이라 부르는데 선택적 주의 집중이 이를 해결할 수 있는 귀중한 단서가 될 것으로 추정된다.
University of Southern California의 연구자들이 한 컴퓨터 시뮬레이션을 개발했다. 이 시뮬레이션은 시각처리를 담당하는 영장류의 뇌를 모방한 것이며 사람 머리를 흉내낸 가상 모델이 실재처럼 머리와 눈을 움직이게 하기 위해 신경생리학적인 모델을 사용했다.
이 모델은 사람이 눈에 들어오는 장면중에서 유독 관심을 끄는 사물을 바라보게 하는 과정이 생각보다 단순하다는 것을 보여준다. 동 대학의 컴퓨터 과학과 및 심리/신경과학과 조교수인 Laurent Itti는 매우 기초적인 신경망 특징 검출기(neural feature detector)만으로 주의(attention)가 어떻게 우리 시야에서 특정한 사물로만 집중되는지를 실질적으로 설명할 수 있을 것이라 말한다. 특징 검출기는 움직임이나 빛깔, 밝은 점 혹은 모서리와 같은 단순한 특징들을 인식한다. 또한 본 모델이 건축물, 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)에서 부터 위장이나 감시가 필요한 상황에 이르는 다양한 조건에서 어떻게 주의집중이 작동하는지와 영상 압축 알고리즘을 향상시키는 연구에 쓰일 수 있을 것이라 한다.
이러한 접근은 전통적인 컴퓨터 비전과는 거리가 있으며 보통 기존의 알고리즘은 실내, 도로, 화성 등과 같은 주어진 환경조건과 사람, 차, 혹은 총과 같은 주어진 목표물만을 위해 설계된다. 이 모델은 애시당초 그러한 가정조건없이 작동하게 설계되었으며 그러한 알고리즘 대신에 어떠한 형태의 시각적 반응 신경망 검출기가 비정상 수준의 발화를 일으키는지에 따라 특정 방향을 주시하게끔 설게되었다. 검출기는 영장류의 해당 신경세포를 모델링하였으며 그러한 신경세포는 홍채와 뇌의 3군데-대뇌피질, 후측두엽 피질, 시상에 존재한다.
이렇게 얻어진 모델을 연구자들은 애니메이션으로 만들어진 인조인간을 보다 실제적으로 보이게 하기 위해 사용했다. 실제감이 느껴지는 애니메이션은 만들기가 쉽지 않은데 당면한 과제는 애니메이션이 어디를 주시하는지를 설명하는 것이었다. 주의를 끄는 사물을 향해 서있는 애니메이션 등장인물의 주시방향이 정확하지 않다는 것을 가상대리인들과 상호작용을 하는 실제 사람은 쉽게 알아챈다. 두번째 문제는 정확한 눈과 머리의 움직임을 모델링하는 것이었다. 눈과 머리의 세세한 움직임은 복잡한 동적방정식과 신경망에 의해 구현되는데 이들 모두가 완전히 규명된것이 아니기 때문이다. 방정식을 도출하기 위해 연구원들은 원숭이의 다양한 눈/머리 동작을 기록한 자료를 이용했다. 마지막으로 이 모두를 이용해 실제감이 느껴지는 얼굴영상을 제작하는 것이었다. 사람이 눈과 머리를 움직일 때 눈썹이나 이마의 피부변화와 같은 많은 움직임이 나타나는데 이를 애니메이션으로 제작하는 것이다.
이렇게 개발된 모델은 현재 사용할 수 있으며 연구진은 물체 인식과 인지능력을 모델에 추가하기 위해 노력중이다. 현재는 정지된 영상에서 얻는 특징물을 기반으로 동작하는데 점차적으로 영상 뿐만 아니라 동작에 대해서도 선택적 주의집중을 부여하고자 시도중이다. 보기를 들면 차를 운전할 때 차에 주의를 집중시키면 창밖으로 지나가는 가로수가 무시되고 만약 눈을 돌려 창밖을 보면 가로수가 잘 보이고 차운전대는 무시되는 것과 같다. 또다른 응용은 목표물 검출인데 복잡한 환경속에서 원하는 특징을 갖춘 목표물만을 선별해내는 것이다. 궁극적인 연구목표는 당연히 인간의 뇌에서 어떻게 시각적 이해가 진행되는지를 탐구하는 것이다. 본 연구는 International Society for Optical Engineering's International Symposium on Optical Science and Technology에서 발표되었으며 National Science Foundation (NSF), the National Eye Institute (NEI), the National Imagery and Mapping Agency (NIMA), the Zumberge Innovation Research Fund 와 미육군이 재정지원을 하고 있다.
Technology research news
University of Southern California의 연구자들이 한 컴퓨터 시뮬레이션을 개발했다. 이 시뮬레이션은 시각처리를 담당하는 영장류의 뇌를 모방한 것이며 사람 머리를 흉내낸 가상 모델이 실재처럼 머리와 눈을 움직이게 하기 위해 신경생리학적인 모델을 사용했다.
이 모델은 사람이 눈에 들어오는 장면중에서 유독 관심을 끄는 사물을 바라보게 하는 과정이 생각보다 단순하다는 것을 보여준다. 동 대학의 컴퓨터 과학과 및 심리/신경과학과 조교수인 Laurent Itti는 매우 기초적인 신경망 특징 검출기(neural feature detector)만으로 주의(attention)가 어떻게 우리 시야에서 특정한 사물로만 집중되는지를 실질적으로 설명할 수 있을 것이라 말한다. 특징 검출기는 움직임이나 빛깔, 밝은 점 혹은 모서리와 같은 단순한 특징들을 인식한다. 또한 본 모델이 건축물, 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)에서 부터 위장이나 감시가 필요한 상황에 이르는 다양한 조건에서 어떻게 주의집중이 작동하는지와 영상 압축 알고리즘을 향상시키는 연구에 쓰일 수 있을 것이라 한다.
이러한 접근은 전통적인 컴퓨터 비전과는 거리가 있으며 보통 기존의 알고리즘은 실내, 도로, 화성 등과 같은 주어진 환경조건과 사람, 차, 혹은 총과 같은 주어진 목표물만을 위해 설계된다. 이 모델은 애시당초 그러한 가정조건없이 작동하게 설계되었으며 그러한 알고리즘 대신에 어떠한 형태의 시각적 반응 신경망 검출기가 비정상 수준의 발화를 일으키는지에 따라 특정 방향을 주시하게끔 설게되었다. 검출기는 영장류의 해당 신경세포를 모델링하였으며 그러한 신경세포는 홍채와 뇌의 3군데-대뇌피질, 후측두엽 피질, 시상에 존재한다.
이렇게 얻어진 모델을 연구자들은 애니메이션으로 만들어진 인조인간을 보다 실제적으로 보이게 하기 위해 사용했다. 실제감이 느껴지는 애니메이션은 만들기가 쉽지 않은데 당면한 과제는 애니메이션이 어디를 주시하는지를 설명하는 것이었다. 주의를 끄는 사물을 향해 서있는 애니메이션 등장인물의 주시방향이 정확하지 않다는 것을 가상대리인들과 상호작용을 하는 실제 사람은 쉽게 알아챈다. 두번째 문제는 정확한 눈과 머리의 움직임을 모델링하는 것이었다. 눈과 머리의 세세한 움직임은 복잡한 동적방정식과 신경망에 의해 구현되는데 이들 모두가 완전히 규명된것이 아니기 때문이다. 방정식을 도출하기 위해 연구원들은 원숭이의 다양한 눈/머리 동작을 기록한 자료를 이용했다. 마지막으로 이 모두를 이용해 실제감이 느껴지는 얼굴영상을 제작하는 것이었다. 사람이 눈과 머리를 움직일 때 눈썹이나 이마의 피부변화와 같은 많은 움직임이 나타나는데 이를 애니메이션으로 제작하는 것이다.
이렇게 개발된 모델은 현재 사용할 수 있으며 연구진은 물체 인식과 인지능력을 모델에 추가하기 위해 노력중이다. 현재는 정지된 영상에서 얻는 특징물을 기반으로 동작하는데 점차적으로 영상 뿐만 아니라 동작에 대해서도 선택적 주의집중을 부여하고자 시도중이다. 보기를 들면 차를 운전할 때 차에 주의를 집중시키면 창밖으로 지나가는 가로수가 무시되고 만약 눈을 돌려 창밖을 보면 가로수가 잘 보이고 차운전대는 무시되는 것과 같다. 또다른 응용은 목표물 검출인데 복잡한 환경속에서 원하는 특징을 갖춘 목표물만을 선별해내는 것이다. 궁극적인 연구목표는 당연히 인간의 뇌에서 어떻게 시각적 이해가 진행되는지를 탐구하는 것이다. 본 연구는 International Society for Optical Engineering's International Symposium on Optical Science and Technology에서 발표되었으며 National Science Foundation (NSF), the National Eye Institute (NEI), the National Imagery and Mapping Agency (NIMA), the Zumberge Innovation Research Fund 와 미육군이 재정지원을 하고 있다.
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