- ¼¼°è ÃÖ°íÀÇ µö ·¯´× ±â¹Ý ÃÊÇØ»óµµ ¿µ»óº¹¿ø ±â¼ú°³¹ß
- °íÈÁú ¿µ»óµð½ºÇ÷¹ÀÌ ÀÚÀ²ÁÖÇàÀÚµ¿Â÷ Áö´É·Îº¿ À§¼º¿µ»ó ºÐ¼® ÀÎ½Ä ¼º´É Çâ»ó
°úÇбâ¼úÀλó 2¿ù ¼ö»óÀÚ·Î ¼¿ï´ëÇб³ Àü±âÁ¤º¸°øÇкΠÀ̰湫 ±³¼ö¸¦ ¼±Á¤Çß´Ù°í °úÇбâ¼úÁ¤º¸Åë½ÅºÎ¿Í Çѱ¹¿¬±¸Àç´ÜÀº ¹àÇû´Ù. À̰湫 ±³¼ö°¡ Çػ󵵰¡ ³·Àº ¿µ»óÀ» ¼±¸íÇÏ°Ô º¹¿øÇÒ ¼ö ÀÖ´Â µö ·¯´×* ±â¹ÝÀÇ ÃÊÇØ»óµµ ¿µ»óº¹¿ø ±â¼úÀ» °³¹ßÇÏ¿© ÄÄÇ»ÅÍ ºñÀü**°ú ¸Ó½Å ·¯´× ºÐ¾ß¿¡ ±â¿©ÇÑ °ø·Î°¡ ³ô°Ô Æò°¡µÇ¾ú´Ù°í ¼±Á¤¹è°æÀ» ¼³¸íÇß´Ù. ÃÊÇØ»óµµ ¿µ»óº¹¿øÀº ¿µ»óó¸®¿Í ÄÄÇ»ÅÍ ºñÀü ºÐ¾ß¿¡¼ °¡Àå ¿À·¡µÇ°í Áß¿äÇÑ ¿¬±¸ÁÖÁ¦ÀÌ´Ù. ƯÈ÷ ÃÖ±Ù¿¡´Â CCTV³ª MRI¿Í °°Àº º¸¾È°¨½Ã ¹× ÀÇ·á Àåºñ´Â ¹°·Ð ±³Åë, ±º»ç, ¿ìÁÖ µî ±¤¹üÀ§ÇÑ ºÐ¾ß¿¡¼ ¿µ»óÁ¤º¸ÀÇ ÁúÀ» ³ôÀ̱â À§ÇÑ °æÀï·Â ÀÖ´Â ±â¼ú È®º¸°¡ ¿ä±¸µÇ°í ÀÖ´Ù.
- * µö ·¯´×(Deep learning) : ÄÄÇ»ÅÍ°¡ µ¥ÀÌÅÍ¿Í Àΰø½Å°æ¸ÁÀ» ÀÌ¿ëÇØ ½º½º·Î ÇнÀÇÏ´Â ±â¼ú
- ** ÄÄÇ»ÅÍ ºñÀü(Computer Vision) : ±â°èÀÇ ½Ã°¢¿¡ ÇØ´çÇÏ´Â ºÎºÐÀ» ¿¬±¸ÇÏ´Â ÄÄÇ»ÅÍ °úÇÐÀÇ ÃֽŠ¿¬±¸ ºÐ¾ß. ±â°è³ª ÄÄÇ»ÅÍ°¡
- »ç¶÷ ´«Ã³·³º¸°í ÀÎÁöÇÏ°í ÀÌÇØÇÒ ¼ö ÀÖ°Ô ÇÏ´Â ºÐ¼® ½Ã½ºÅÛ
À̰湫 ±³¼ö´Â Àΰø½Å°æ¸ÁÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ÈÁú°³¼± ¾Ë°í¸®Áò°ú °°Àº µ¶Ã¢ÀûÀÎ ¾ÆÀ̵ð¾î¸¦ ÅëÇØ °í½ÉÃþ ÃÊÇػ󵵳×Æ®¿öÅ©(VDSR), ½ÉÃþ¹Ýº¹ º¹Àâ°è³×Æ®¿öÅ©(DRCN), È®Àå½ÉÃþ ÃÊÇػ󵵳×Æ®¿öÅ©(EDSR), ´ÙÁß½ÉÃþ ÃÊÇػ󵵳×Æ®¿öÅ©(MDSR) µî º¹¿ø ¼º´ÉÀÌ È¹±âÀûÀ¸·Î °³¼±µÈ ÀÏ·ÃÀÇ µö ·¯´× ±â¹Ý ¾Ë°í¸®ÁòÀ» °³¹ßÇÏ¿´´Ù.
ÀÌ·¯ÇÑ ±â¼úÀº Àú°¡ÀÇ Ä«¸Þ¶ó·Î ÃÔ¿µÇÑ ÀúÇØ»óµµÀÇ »çÁøÀ» ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾îÀûÀ¸·Î Çػ󵵸¦ ³ôÀÏ ¼ö ÀÖ´Ù. ÀÌ¿Í ÇÔ²² Ä«¸Þ¶óÀÇ Èçµé¸²À̳ª ´ë»ó ¹°Ã¼ÀÇ ¿òÁ÷ÀÓ¿¡ ÀÇÇÑ ¿µ»ó Èçµé¸²(blurring) Çö»óÀ» ÇØ°áÇÏ°í ±ú²ýÇÑ ¿µ»óÀ» º¹¿øÇÏ´Â ±â¼ú(deblurring) °³¹ßµµ ¼±µµÇÏ°í ÀÖ´Ù.
¤· ÀÌ °¡¿îµ¥ EDSR°ú MDSR °ü·Ã ¿¬±¸´Â ÃÊÇØ»óµµ ¿µ»óº¹¿ø ¼¼°è´ëȸÀÎ ‘NTIRE 2017’¿¡¼ ÃÖ°í ³í¹®»ó ¼ö»ó°ú 縰Áö ¿ì½ÂÀÇ ¿µ¿¹¸¦ °Å¸ÓÁã¸ç ±â¼úÀÇ Ã¢ÀǼº°ú ½Ç¿ë¼ºÀ» ±¹Á¦ÀûÀ¸·Î ÀÎÁ¤¹Þ¾Ò´Ù.
À̰湫 ±³¼ö´Â “¼¼°è ÃÖ°íÀÇ µö ·¯´× ±â¹Ý ÃÊÇØ»óµµ ¿µ»óº¹¿ø ±â¼úÀº ¿µ»óÀÇ ÁúÀ» ³ô¿©¾ß ÇÏ´Â °÷ÀÌ¸é ¾îµð¼µçÁö »ç¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù”¶ó¸ç “°íÈÁú ¿µ»ó µð½ºÇ÷¹ÀÌ, ÀÚÀ²ÁÖÇà ÀÚµ¿Â÷, Áö´É·Îº¿, À§¼º¿µ»ó ºÐ¼® µî ´Ù¾çÇÑ ºÐ¾ß¿¡¼ ½Ç¿ëÀûÀ¸·Î ¿µ»óºÐ¼®°ú ÀÎ½Ä ¼º´ÉÀ» Çâ»ó½Ãų ¼ö ÀÖ´Ù”¶ó°í ¿¬±¸ ÀÇÀǸ¦ ¹àÇû´Ù.
‘ÀÌ´ÞÀÇ °úÇбâ¼úÀλó’Àº ¿ì¼öÇÑ ¿¬±¸°³¹ß ¼º°ú·Î °úÇбâ¼ú ¹ßÀü¿¡ °øÇåÇÑ ¿¬±¸°³¹ßÀÚ¸¦ ¸Å¿ù 1¸í¾¿ ¼±Á¤ÇÏ¿© °ú±âÁ¤ÅëºÎ Àå°ü»ó°ú »ó±Ý 1õ¸¸ ¿øÀ» ¼ö¿©ÇÏ´Â ½Ã»óÀÌ´Ù.
¡à±×¸²¼³¸í
{±×¸² 1} ÃÊÇØ»óµµ ¿µ»óº¹¿øÀ» À§ÇÑ »õ·Î¿î Àΰø½Å°æ¸Á±¸Á¶
VDSR ½Ã½ºÅÛ ±¸Á¶ EDSR ½Ã½ºÅÛ ±¸Á¶
¤· ÃÊÇØ»óµµ ¿µ»óº¹¿øÀ» À§ÇØ °³¹ßµÈ »õ·Î¿î µö·¯´× Àΰø½Å°æ¸Á ½Ã½ºÅÛ ±¸Á¶. ¿µ»óº¹¿øÀ» À§ÇØ ¼¼°è ÃÖÃÊ·Î 20°³ ÃþÀÇ ¸Å¿ì ±íÀº ÄÁº¼·ç¼Ç ½Å°æ¸Á(CNN)°ú ÀÜ·ù¿¬°á(residual connection) °³³äÀ» »ç¿ëÇÑ VDSR ½Ã½ºÅÛ(¿ÞÂÊ). À̸¦ º¸´Ù °³¼±·È®ÀåÇÑ 60°³ ÀÌ»óÀÇ ÃþÀ¸·Î ÀÌ·ç¾îÁø ÃÊÇØ»óµµ ¿µ»óº¹¿ø ³×Æ®¿öÅ© EDSR(¿À¸¥ÂÊ).
{±×¸² 2} ¤· ÃÊÇØ»óµµ ¿µ»óº¹¿ø °á°ú·Î ¿ø·¡ ¿µ»óÀ» 4¹è È®´ëÇÏ¿© HD±Þ ¿µ»óÀ¸·Î º¹¿øÇÑ °á°ú ºñ±³(¿ÞÂÊ). EDSRÀ» ¾ó±¼¿µ»ó¿¡ 8¹è È®´ë Àû¿ëÇÑ °á°ú(¿À¸¥ÂÊ).
¼¿ï´ë À̰湫 ±³¼ö ÀÎÀû»çÇ×
¡à ÀÎÀû»çÇ×
o ¼º¸í : ÀÌ °æ ¹« (Lee, Kyoung Mu)
o ¼Ò¼Ó : ¼¿ï´ëÇб³
o ÀüÈ : 02-880-1743
o e-mail : kyoungmu@snu.ac.kr
¡à ÁÖ¿ä ÇзÂ
o 1988. 9. ~ 1993. 2. Univ. of Southern California Àü±â°øÇÐ ¹Ú»ç
o 1984. 3. ~ 1986. 2. ¼¿ï´ëÇб³ Á¦¾î°èÃø°øÇаú ¼®»ç
o 1980. 3. ~ 1984. 2. ¼¿ï´ëÇб³ Á¦¾î°èÃø°øÇаú Çлç
¡à ÁÖ¿ä °æ·Â
o 2014. 10. ~ ÇöÀç IEEE Tans. PAMI ºÎÆíÁýÀå
o 2012. 8. ~ 2014. 7. ¼¿ï´ëÇб³ ÀÚµ¿È½Ã½ºÅÛ°øµ¿¿¬±¸¼Ò ¼ÒÀå
o 2009. 8. ~ 2011. 7. ¼¿ï´ëÇб³ °ø°ú´ëÇÐ ¿¬±¸Áö¿ø¼Ò ¼ÒÀå
o 2009. 8. ~ 2011. 7. ¼¿ï´ëÇб³ °ø°ú´ëÇÐ ºÎÇÐÀå
o 2003. 9. ~ ÇöÀç ¼¿ï´ëÇб³ Àü±âÁ¤º¸°øÇкΠºÎ±³¼ö, ±³¼ö
¡à Àü¹® ºÐ¾ß
o ÄÄÇ»ÅͺñÀü, ¸Ó½Å·¯´×, ¿µ»óó¸®
¡á¹Ì´ÏÀÎÅͺä À̰湫 ±³¼ö
"¼¼°è ÃÖÃÊ·Î ÄÁº¼·ç¼Ç ½Å°æ¸Á°ú ÀÜ·ù ¿¬°á °³³ä »ç¿ëÇÑ VDSR ½Ã½ºÅÛ °³¹ß"
È帴ÇÑ CCTV ȸéÀ» À¯½ÉÈ÷ º¸´ø ÁÖÀΰøÀÌ ¹«¾ð°¡¸¦ ¹ß°ßÇÏ°í ȸéÀ» ´õ È®´ëÇØ º¸¶ó¸ç ¼ÕÁþÇÑ´Ù. CCTV¿¡ ÂïÈù ¹üÀÎÀÇ ¾ó±¼ÀÌ »Ñ¿¸°Ô È®´ëµÆ´Ù°¡, ¹öÆ°À» ´©¸£´Â µ¿ÀÛ ÇÑ ¹ø¿¡ ¼±¸íÇØÁø´Ù. <¹Ì¼Ç ÀÓÆļºí> µîÀÇ Ã¸º¸ ¿µÈ ¼Ó ¼ö»ç °úÁ¤¿¡¼ Á¾Á¾ µîÀåÇÏ´Â Àå¸éÀÌ´Ù. ¿¹Àü¿¡´Â ¿µÈ ¼Ó¿¡¼¸¸ º¼ ¼ö ÀÖ´ø ¹Ì·¡ ±â¼úÀ̾úÁö¸¸, ½ÇÁ¦ ¼ö»ç ÇöÀå¿¡ ÀÌ·¯ÇÑ ±â¼úÀ» È°¿ëÇÒ ³¯µµ ¸ÓÁö¾Ê¾Ò´Ù. À̰湫 ±³¼ö´Â ¿µ»óó¸®¿Í ÄÄÇ»ÅÍ ºñÀü ºÐ¾ß¿¡¼ ¼¼°èÀûÀ¸·Î ÀÎÁ¤¹Þ°í ÀÖ´Â ÇÐÀÚ·Î, ±×°¡ °³¹ßÇÑ µö·¯´× ±â¹Ý ÃÊÇØ»óµµ ¾Ë°í¸®ÁòÀ» Àû¿ëÇϸé ÀúÈÁú ¿µ»óÀ» ÃÖ´ë 8¹è±îÁö È®´ëÇÑ ÈÄ ¿øº» ¿µ»ó¿¡ °¡±õ°Ô º¹¿øÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù. À̰湫 ±³¼öÀÇ ¿¬±¸´Â ¿µ»óº¹¿ø ±â¼ú ¹ßÀü¿¡ ±â¿©ÇÒ »Ó¸¸ ¾Æ´Ï¶ó À̹ÌÁö ÇнÀÀ» ÅëÇÑ ÀÇ·á Áø´Ü µî Ÿ ÀÀ¿ë°úÇÐ ºÐ¾ßÀÇ µö·¯´× ½Ã½ºÅÛ °³¼±¿¡µµ È¿°úÀûÀ¸·Î È°¿ëÇÒ ¼ö ÀÖÀ» °ÍÀ¸·Î ¿¹ÃøµÈ´Ù. “ÀΰøÁö´É °³¹ß·Î Àηù°¡ ´ç¸éÇÑ ³Á¦µéÀ» ÇØ°áÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸¸®¶ó ¹Ï´Â´Ù”¶ó¸ç °ü·Ã ¿¬±¸¿¡ ¸ÅÁøÇÏ°í ÀÖ´Â ±×ÀÇ À̾߱⸦ µé¾îº¸¾Ò´Ù.
- ÀÌ´ÞÀÇ °úÇбâ¼úÀλó ¼ö»óÀ» Áø½ÉÀ¸·Î ÃàÇϵ帳´Ï´Ù. ¼ö»ó ¼Ò°¨ ºÎŹµå¸³´Ï´Ù.
¸ÕÀú ÀÌ·¸°Ô ÈǸ¢ÇÑ »óÀ» ¹Þ°Ô µÇ¾î ¿µ±¤ÀÔ´Ï´Ù. °úÇбâ¼úÀÇ ¼º°ú´Â ¸¹Àº ½Ã°£°ú ºÎ´ÜÇÑ ³ë·Â, ±×¸®°í ¿©·¯ ¸íÀÇ Çù¾÷À¸·Î ÀÌ·ïÁý´Ï´Ù. ±×µ¿¾È Àç¹ÌÀÖ°Ô °°ÀÌ °í¹ÎÇÏ°í¶¡ È기 ¿ì¸® ¿¬±¸½Ç ÇлýµéÀÇ ³ë·ÂÀÌ ¾ø¾ú´Ù¸é ´Þ¼ºÇÏÁö ¸øÇßÀ» °á°úµéÀÔ´Ï´Ù. ÀÌ ±â»ÝÀ» °°ÀÌ °í»ýÇÑ Çлýµé°ú °°ÀÌ ³ª´©°íÀÚ ÇÕ´Ï´Ù.
- µö·¯´× ±â¹ÝÀÇ °íÇØ»óµµ ¿µ»óº¹¿ø ±â¼úÀ» °³¹ßÇϽô µî ¿µ»óó¸® ºÐ¾ß¿¡¼ ´Ù¾çÇÑ ¿¬±¸ ¼º°ú¸¦ °ÅµÎ¼Ì½À´Ï´Ù. °ü·Ã ¿¬±¸¸¦ ½ÃÀÛÇϽŠ°è±â´Â ¹«¾ùÀÎÁö¿ä.
»ç¶÷ÀÌ ´«À» ÅëÇØ »ç¹°À̳ª ÁÖº¯ ȯ°æÀ» ÀνÄÇϵíÀÌ ÄÄÇ»Å͸¦ ÀÌ¿ëÇØ ½Ã°¢Á¤º¸¸¦ ´Ù·ç´Â ¿µ»óó¸® ¶Ç´Â ÄÄÇ»ÅÍ ºñÀüÀº ÀΰøÁö´É¿¡¼ °¡Àå Áß¿äÇÑ ¿¬±¸ ºÐ¾ßÀÔ´Ï´Ù. ÃÖ±Ù µö·¯´×ÀÇ Çõ½Åµµ ÄÄÇ»ÅͺñÀü¿¡¼ ¸ÕÀú ½ÃÀ۵Ǿú½À´Ï´Ù. »ê¾÷ü³ª ¿¬±¸¼Ò¿Í °°ÀÌ ÀÏÇÏ¸é¼ ÇöÀå¿¡¼ ¿µ»óÀÇ ÁúÀ» ³ôÀÌ´Â °Ô ¸Å¿ì Áß¿äÇÑ À̽´ÀÓÀ» ±ú´Þ¾Ò½À´Ï´Ù. ¿¹¸¦ µé¾î °úÇмö»ç Áõ°Å¿µ»ó¿¡¼ ´ë»ó¹°Ã¼ÀÇ Çػ󵵸¦ ³ôÀ̰ųª ³ëÀÌÁ Á¦°ÅÇØ ÁÖ¸é ¾ó±¼À̳ª Â÷·® ¹øÈ£ÆÇÀ» ½±°Ô ½Äº°ÇÒ ¼ö Àֱ⠶§¹®ÀÔ´Ï´Ù.
- ±³¼ö´Ô²²¼´Â ±âÁ¸ ±â¼úº¸´Ù ¿ùµîÈ÷ ¿ì¼öÇÑ ÈÁú °³¼± ¾Ë°í¸®ÁòÀ» °³¹ßÇϼ̴µ¥¿ä. ÁÖ¿ä ¿¬±¸¼º°ú ¼³¸íÀ» ºÎŹµå¸³´Ï´Ù.
¼¼°è ÃÖÃÊ·Î 20°³ ÃþÀÇ ¸Å¿ì ±íÀº ÄÁº¼·ç¼Ç ½Å°æ¸Á(Convolutional Neural Network, CNN)°ú ÀÜ·ù ¿¬°á(residual connection) °³³äÀ» »ç¿ëÇÑ VDSR ½Ã½ºÅÛÀ» °³¹ßÇß½À´Ï´Ù. ÄÁº¼·ç¼ÇÀº ‘ÇÕ¼º°ö’À» ¶æÇϴµ¥, ½Å°æ¸ÁÀÇ ÄÁº¼·ç¼Ç ÃþÀÌ ±íÀ»¼ö·Ï ÀԷ¿µ»óÀÇ ³ÐÀº ¸Æ¶ôÁ¤º¸¸¦ È°¿ëÇÒ ¼ö Àֱ⠶§¹®¿¡ ´õ¿í ÀÇ¹Ì ÀÖ°í À¯¿ëÇÑ Æ¯Â¡µéÀ» ÃßÃâÇÏ¿© °á°ú¸¦ Çâ»ó½Ãŵ´Ï´Ù. ¶ÇÇÑ ÀÔ·Â °ªÀº ±×´ë·Î Ãâ·ÂÇÏ°í, Ãâ·Â °ª°ú ÀÔ·Â °ªÀÇ Â÷À̸¸À» ÇнÀÇÏ´Â ÀÜ·ù ¿¬°áÀ̶ó´Â »õ·Î¿î °³³äÀ» »ç¿ëÇØ ºü¸¥ µö·¯´× ¼Óµµ¿Í ¾ÈÁ¤µÈ ¼º´ÉÀ» ²ø¾î³Â½À´Ï´Ù. ÀÌÈÄ 60°³ Ãþ ÀÌ»óÀ¸·Î È®ÀåµÈ EDSR°ú MDSRÀ» ÅëÇØ ¼º´É°ú ¼öÇà¼Óµµ¸¦ ȹ±âÀûÀ¸·Î ³ô¿´½À´Ï´Ù. ¼¼°è ÃÖ°íÀÇ ÄÄÇ»ÅͺñÀü·¸Ó½Å·¯´× Çмú´ëȸ ‘CVPR 2016’¿¡ °ü·Ã ¿¬±¸°á°ú 2ÆíÀ» ±¸µÎ ¹ßÇ¥Çß°í, 2017³â¿¡´Â Àü ¼¼°è 21°³ ÆÀÀÌ Âü°¡ÇÑ NTIRE2017 ÃÊÇØ»óµµ ¿µ»óº¹¿ø 縰Áö¿¡¼ EDSR, MDSR·Î ¿ì½ÂÇÏ´Â ¼º°ú¸¦ ´Þ¼ºÇØ ÃÖ°í ¼öÁØÀÇ ±â¼ú·ÂÀ» ÀÔÁõÇß½À´Ï´Ù.
- ±³¼ö´Ô²²¼ °³¹ßÇϽŠÃÊÇØ»óµµ ¿µ»óº¹¿ø ¾Ë°í¸®ÁòµéÀº ÇâÈÄ ¾î¶² ºÐ¾ßÀÇ ÀÀ¿ë¿¬±¸¿¡ ¿µÇâÀ» ÁÙ ¼ö ÀÖÀ»±î¿ä? ´õºÒ¾î ¿µ»óó¸® ¿¬±¸ÀÇ Á߿伺¿¡ ´ëÇؼµµ ¸»¾¸ÇØ ÁÖ¼¼¿ä.
¿µ»óÃÊÇØ»óµµ ±â¼úÀº ¸Å¿ì ´Ù¾çÇÑ ºÐ¾ß¿¡ ÀÀ¿ë °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. ±âº»ÀûÀ¸·Î ¿µ»óÀÇ ÁúÀ» ³ô¿©¾ß ÇÏ´Â °÷¿¡ ¸ðµÎ »ç¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. ¿¹¸¦ µé¸é °¨½ÃÄ«¸Þ¶ó ¹× ºí·¢¹Ú½º ¿µ»ó ÈÁú °³¼±, UHD TV¸¦ À§ÇÑ °íÇØ»óµµ ¿µ»óº¯È¯, ½º¸¶Æ®Æù ÈÁú °³¼±, ¹ÝµµÃ¼ ¹× ºÎÇ° °áÇÔ °Ë»ç, ÀǷ῵»ó °³¼± µî¿¡ »ç¿ëµÇ¸ç ´õ ³ª¾Æ°¡ ÀÚÀ²ÁÖÇà ÀÚµ¿Â÷, Áö´É·Îº¿, µå·Ð, ±º»ç, À§¼º¿µ»ó ºÐ¼® µî¿¡ ÇÙ½ÉÀûÀÎ ±â¼ú·Î »ç¿ëµË´Ï´Ù.
- ÆÐÅÏ ÀÎ½Ä ¹× ÀΰøÁö´É ºÐ¾ßÀÇ À¯¸í ÇмúÁö IEEE TPAMI ºÎÆíÁýÀå°ú ±¹Á¦ÄÄÇ»ÅͺñÀüÇмú´ëȸ(ICCV) 2019 Á¶Á÷À§¿øÀåÀ¸·Î È°µ¿ ÁßÀ̽ŵ¥¿ä. ÃÖ±Ù ¹ßÇ¥µÈ µö·¯´× ºÐ¾ß ¿¬±¸°á°ú Áß¿¡¼ ±³¼ö´ÔÀÇ °ü½ÉÀ» ²ô´Â Èï¹Ì ÀÖ´Â À̽´´Â ¹«¾ùÀΰ¡¿ä?
ÃÖ±ÙÀÇ µö·¯´× °ü·Ã À̽´ Áß¿¡¼´Â ½ÇÁ¦¿Í °°Àº ¿µ»óÀ» »ý¼ºÇØ ³»´Â »ý¼º ¸ðµ¨(generative model), Àΰ£ÀÇ µµ¿ò ¾øÀÌ ±â°è°¡ ½º½º·Î ÇнÀÇÏ´Â ÀÚ±âÁöµµÇнÀ(self supervised learning) ¶Ç´Â ¸ÞŸÇнÀ(meta learning) µî¿¡ °ü½ÉÀ» °®°í ÀÖ½À´Ï´Ù. ÇâÈÄ ÀΰøÁö´ÉÀÇ Æз¯´ÙÀÓÀ» ¹Ù²Ü ¼ö ÀÖ´Â ¿¬±¸ÁÖÁ¦¶ó°í »ý°¢ÇÕ´Ï´Ù.
- Çлýµé ¶Ç´Â ¿¬±¸½Ç ±¸¼º¿øµé¿¡°Ô °Á¶ÇÏ´Â ³»¿ëµµ ¼Ò°³ÇØÁÖ¼¼¿ä.
Àú´Â ¿¬±¸½Ç¿¡¼ ÇлýµéÀÌ Àç¹ÌÀֱ⸦ ¹Ù¶ø´Ï´Ù. ÀΰøÁö´É ºÐ¾ß ¿¬±¸´Â ƯÈ÷ âÀǼºÀ» ¿ä±¸ÇÕ´Ï´Ù. ¿¹¼ú¿¡¼¿Í ¸¶Âù°¡Áö·Î âÀǼºÀÌ ³ôÀº ¾ÆÀ̵ð¾î´Â Àǹ«°¨ÀÌ ¾Æ´Ñ ÀÚ¹ßÀûÀÌ°í ¿Á¤ÀûÀΠŵµ¿¡¼ ³ª¿À°í, ÀÌ·¯ÇÑ Åµµ¸¦ °¡Áö·Á¸é º»ÀÎÀÇ ¿¬±¸ÁÖÁ¦¿¡ °üÇØ ¾ÖÁ¤ÀÌ µÞ¹ÞħµÇ¾î¾ß ÇÕ´Ï´Ù. ¶ÇÇÑ ¶¡°ú ³ë·ÂÀ» °Á¶ÇÕ´Ï´Ù. ±¹Á¦ÀûÀÎ ±Ô¸ðÀÇ °æÀïÀÌ ¸Å¿ì Ä¡¿ÇØÁö°í ÀÖ´Â »óȲ¿¡¼ ´õ ¸¹Àº ½Ã°£À» µé¿© °í¹ÎÇÏ°í ½ÃÇàÂø¿À¸¦ °Þ¾îº¸¾Æ¾ß ÃÖ°í°¡ µÉ ¼ö ÀÖ´Ù´Â À̾߱⸦ Á¾Á¾ ÇÕ´Ï´Ù.
- ¾ÕÀ¸·Î ±³¼ö´ÔÀÇ ¿¬±¸ ºÐ¾ß¿¡¼ ±Ã±ØÀûÀ¸·Î µµÀüÇÏ°í ½ÍÀº ¸ñÇ¥, ÀÌ·ç°í ½ÍÀº ¿¬±¸ ¼º°ú´Â ¹«¾ùÀΰ¡¿ä.
±Ã±ØÀûÀÎ ¿¬±¸ ¸ñÇ¥´Â ‘Àΰ£À» À§ÇÑ ÀΰøÁö´É °³¹ß’ÀÔ´Ï´Ù. ÇöÀç Àηù°¡ ´ç¸éÇÏ°í ÀÖ´Â ¼ö¸¹Àº ³Á¦¸¦ ÇØ°áÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸¸®¶ó ±â´ëÇÕ´Ï´Ù. ƯÈ÷ ½Ã°¢ Áö´É¿¡ °ü·ÃÇÑ Çõ½ÅÀûÀÎ ¿¬±¸ ¼º°ú¸¦ ¹ßÇ¥ÇÏ°í À̸¦ ½Ç¿ëÈÇØ »çȸ¿¡ ±â¿©ÇÏ°íÀÚ ÇÕ´Ï´Ù.
- ±³¼ö´Ô²²¼´Â ¾î¸° ½ÃÀý °øÇÐÀÚ¸¦ ²Þ²Ù½Å °è±â°¡ ÀÖÀ¸¼Ì³ª¿ä? ´õºÒ¾î ¹Ì·¡ °øÇÐÀÚ¸¦ ²Þ²Ù´Â ¾î¸° Çлýµé¿¡°Ô, ±× ²ÞÀ» ÀÌ·ê ¼ö ÀÖµµ·Ï µµ¿ò ¸»¾¸ ºÎŹµå¸³´Ï´Ù.
¾î¸° ½ÃÀý¿¡´Â ·Îº¿¿¡ ¸·¿¬ÇÑ µ¿°æÀ» Ç°°í ÀÖ¾ú½À´Ï´Ù. ´ëÇÐ Çаúµµ ·Îº¿°ú °ü·ÃµÈ ´ç½ÃÀÇ Á¦¾î°èÃø°øÇаú·Î Áö¿øÇßÁö¿ä. °øÇеµ¸¦ ²Þ²Ù´Â Çлýµé¿¡°Ô´Â ÀÛÀº ¹°°ÇÀÌ¶óµµ Á÷Á¢ ¸¸µé¾îº¸¸é¼ âÁ¶ÇÏ´Â Àç¹Ì¸¦ °æÇèÇØ º¸¶ó°í ¸»ÇÏ°í ½Í½À´Ï´Ù. °øÇи¸ÀÌ °¡Áö°í ÀÖ´Â ¸Å·ÂÀ̱⠶§¹®ÀÔ´Ï´Ù. ¾î¸° ½ÃÀýÀÇ ÀÌ·¯ÇÑ °æÇèÀº ¸Å¿ì Å« µ¿±â°¡ µÇ¾î Æò»ýÀ» ÁöÅÊÇØ ÁÙ °ÍÀÔ´Ï´Ù. ¶ÇÇÑ ¼¼°è¹«´ë¿¡¼ µÎ°¢À» ³ªÅ¸³»·Á¸é źźÇÑ ±âÃÊ ½Ç·Â°ú âÀǼºÀ» ±â¸£´Â Àϵµ ÇÊ¿äÇÕ´Ï´Ù. Çб³°øºÎ¿Í ´õºÒ¾î Ç×»ó ‘¿Ö?’¶ó°í ±Ã±ÝÇØÇϴ ȣ±â½ÉÀ» ÀÒÁö ¾Ê±â¸¦ ¹Ù¶ø´Ï´Ù.
Çѱ¹¿¬±¸Àç´Ü È«º¸½Ç Á¦°ø
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