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딥러닝12

삼성 갤럭시S 스페이스 줌의 가짜 달 논란의 핵심은 보정이냐 수정이냐 삼성전자 갤럭시S22가 워낙 망작이라서 많이 팔리지 않았습니다. 퀄컴 AP 성능이 무척 떨어지는데 게임할 때만 성능을 낮추는 GOS 논란까지 참 문제가 많았습니다. 그러나 갤럭시 S23은 이런 문제점을 어느 정도 개선하고 나와서 잘 팔리고 있습니다. 그런데 삼성전자 갤럭시 S 시리즈가 아이폰보다 사진 성능이 뛰어나다는 점을 내세우려고 노력을 하지만 주로 AI를 기능을 이용해서 사진 후보정을 빠르게 하는 데 초점이 맞춰져 있습니다. 광학 성능과 이미지센서와 사진 후보정 능력이 좋아야 하는데 AI 기능을 이용한 기능만 내세우네요. 이는 잘못된 방향입니다. AI는 어디까지나 부가 기능이지 그게 메인 성능처럼 전면적으로 내세우는 것은 후폭풍이 일어날 수 있습니다. 그 후폭풍이란 AI가 만진 사진이 사진 보정이 .. 2023. 3. 20.
챗GPT가 몰고온 검색의 미래와 네이버 구글 다음 검색의 현재 뭐든 새로운 것이 나오면 거대한 칭송과 거대한 반대가 동시에 튀어 오릅니다. 그러다 1년 정도 지나면 차분해지고 거품을 빼고 들여다봅니다. NFT가 그랬고 앞으로 나올 IT 관련 기술 열풍들이 그럴 겁니다. 지금 전 세계는 챗GPT 광풍에 휩쓸리고 있습니다. 연일 기자들은 챗GPT 기사를 쓰고 있습니다. 그러나 대부분의 기사는 쭉정이 같은 기사로 챗GPT가 무슨 신인양 미래를 예측하라고 하고 분명히 2021년까지 학습했다고 했는데 2022년 월드컵 우승국 맞추라고 하는 등등의 무식한 질문을 하고 있습니다. 따라서 챗GPT를 제대로 보려면 챗GPT를 배워야 합니다. 최소한 원리라도 알면 좋습니다. 챗GPT는 인간의 신경망을 흉내 내서 만든 인공신경망 대화형 모델 ChatGPT의 원리, 쉽게 알려드립니다 (.. 2023. 2. 10.
문장을 입력하면 바로 사진으로 만들어주는 NVIDIA GauGAN2 백마디 말보다 1장의 사진이 더 위력적인 시각의 시대입니다. 예전에는 어떤 제품이나 위치를 설명할 때 수없이 긴 말로 설명했죠. 그러나 지금은 사진을 전송하면 끝입니다. 사람 생김새 설명도 그렇죠. 이렇저렇게 생겼고 어쩌고 저쩌고 하는 것보다 그냥 그 사람 사진 보내주면 끝입니다. 그래서 텍스트의 힘은 점점 약해지나 봅니다. 그럼에도 여전히 텍스트 기반의 소설이 팔리고 책이 팔리고 있습니다. 그 이유는 텍스트는 동일하지만 그 텍스트를 보고 머리에 떠올리는 상상의 이미지는 다 다릅니다. 사람마다 경험과 성격, 성향이 다 다르고 가치관이 다르다 보니 같은 텍스트를 보고도 생각하는 이미지는 각자 다릅니다. 그래서 한 권의 소설을 읽은 100명의 사람이 그 소설 속 한 장면을 그리라고 하면 다 다를 겁니다. 그.. 2021. 11. 23.
돌아가신 분 초상 사진을 움직이는 초상 동영상으로 만들어주는 MyHeritage 인공지능 기술을 이용해서 합성 영상을 만드는 딥 페이크 기술을 악용하는 사례가 늘고 있습니다. 이에 딥 페이크로 만든 가짜 영상을 가려내는 기술까지 나오고 있습니다. 그러나 딥 페이크 기술의 좋은 예가 있습니다. 바로 돌아가신 분의 흑백 사진을 해리포터의 움직이는 초상사진으로 만들어주는 MyHeritage 입니다. 너무 자연스러워서 깜짝 놀랐네요. youtu.be/cmw3Dr1nudI 이름인 MyHeritage인 이유는 자신의 가족 중에 돌아가신 분의 사진을 동영상으로 만들어주는 서비스이기 때문입니다. 딥 페이크 기술의 좋은 예네요. 돌아가신 분들은 사진 기록은 있어도 동영상 기록은 거의 없습니다. 홈페이지 www.myheritage.co.kr/ 무료 가계도, 계보학, 가족 역사 및 DNA 검사 Amaz.. 2021. 3. 23.
인공지능을 이용해 흑백 사진을 컬러 사진으로 변환해주는 웹사이트들 흑백 사진은 색 정보를 제거해서 피사체의 형태에 좀 더 집중을 하게 만듭니다. 특히 흑백 인물 사진은 인물의 표정에 좀 더 집중하게 하는 힘이 있어서 인물 사진은 흑백 사진을 많이 권장합니다. 지금은 흑백, 컬러 사진을 촬영 전에 또는 촬영 후에 선택할 수 있습니다. 그러나 흑백 필름만 있던 시절에는 세상을 흑백으로만 담았습니다. 컬러 사진이 보급되고 보편화 된 것이 1960년대 전후이니 1960년대 이전에 촬영한 사진들은 대부분이 흑백 사진입니다. 이 흑백 사진 중에는 기록 사진들이 많고 시간이 흐를수록 그 가치는 높아집니다. 그런데 이 흑백 기록 사진들은 색 정보가 없는 사진이라서 당시의 정황을 반만 담고 있습니다. 그래서 사람이 직접 색을 칠해서 흑백 기록 사진을 컬러 사진으로 만드는 작업을 하기도.. 2019. 3. 6.
인텔의 USB형태의 딥러닝 단말기 모비듀스 신경망 컴퓨터 스틱 인텔이 요상한 물건 하나를 만들었습니다. USB 메모리 같은 형태의 딥러닝 단말기인 '모비듀스 신경망 컴퓨터 스틱'입니다. 이 제품은 USB 형태의 딥 러닝에 특화된 단말기입니다. 생긴 것은 영락없이 USB메모리입니다. 그러나 쓰임새는 다릅니다. 우리가 딥러닝을 위한 신경망 처리를 위해서는 클라우드 컴퓨팅을 활용해야 합니다. 그러나 이 '인텔 모비듀스 신경망 컴퓨터 스틱'은 알루미늄 USB 스틱으로 컴퓨터와 연결해서 단독으로 딥러닝 처리를 할 수 있습니다. 즉 로컬 딥러닝 단말기라고 볼 수 있습니다. 신경망을 이용한 데이터 처리를 외부 컴퓨팅을 활용하지 않고 PC에서 할 수 있습니다. 동시에 4개를 꽂으면 처리 속도는 더 빨라집니다. 로컬 환경에서 딥러닝을 위한 앱 개발을 할 수 있다는 장점이 있습니다... 2017. 7. 21.
엔비디아가 AI시대에 딥러닝을 무기로 의료 시장에 진출 엔비디아(NVIDIA)는 비디오 그래픽 카드를 만드는 회사입니다. 요즘 비디오 카드 구매하려고 하면 가격이 후덜덜 할 정도로 비싼 비디오 그래픽 카드가 많습니다. 예전에는 CPU 가격이 PC가격을 좌우했는데 요즘 게임을 하려면 좋은 비디오 그래픽 카드 써야 하는데 이러면 가격이 훅 올라갑니다. 돈 많이 벌고 있는 엔비디아입니다. 그런데 이 엔비디아가 AI(인공지능) 시대에 총아로 떠오르고 있습니다. A.I 딥러닝 기술에 필요한 GPU 병렬 컴퓨터 구글코리아에서 구글 번역에 대해서 강의를 들었습니다. IT동아 기자분의 친절한 설명을 듣다가 A,I 기술을 실행하려면 클라우드 서비스와 GPU가 많이 필요하다고 하네요. 클라우드 서비스야 이해가 가는데 GPU가 왜 그리 많이 필요한가 했습니다. 예를 들어주는데 .. 2017. 4. 1.
딥러닝으로 모자이크 이미지를 복원해주는 구글 브레인 기술 영화를 보면 주인공이 저길 확대해봐!라고 하면 그 부분을 확대해서 보여줍니다. 그런데 이거 거짓입니다. 우리가 보는 CCTV 화면을 확대하면 고해상도 영상이 아니면 확대해도 선명하게 보이지 않고 픽셀이 보이는 모자이크 형태로 보입니다. 그러나 영화적 허용을 통해서 주밍을 해도 깨끗하게 보이죠. 아니면 주밍을 한 화면이 모자이크처럼 보이면 엔터 한 번 치면 선명해지게 보이는 모습을 볼 수 있죠. 그러나 이런 기술은 아직 구현되지 않았습니다. 그러나 이 어려운 기술을 구글이 선보였습니다. 딥러닝으로 모자이크 이미지를 복원해주는 구글 브레인 기술 작년 최대의 기술 이슈는 알파고를 통한 딥러닝 기술입니다. 이 딥러닝은 기계 학습과 연계 된 기술로 흔히 인공지능(A.I)라고 불립니다. 이 딥러닝 기술은 인간의 뇌.. 2017. 2. 9.
중간 언어 없이 학습 하지 않은 언어끼리도 번역이 가능한 구글 번역 구글 번역이 좋아졌다는 평가가 여기저기서 나오고 있습니다. 실제로 사용해보면 이전 구글 번역보다 더 매끄러워진 것을 느낄 수 있습니다. 구글은 이전보다 55~85% 정도 번역 정확도가 높아졌다고 평가하고 있습니다. #구글 번역이 좋아진 이유는 GNMT라는 기계 학습 덕뿐 문장 전체를 통번역하는 구글의 새로운 번역시스템 GNMT 라는 글을 통해서 구글 번역이 좋아진 이유를 설명했습니다. 그럼에도 쉽게 정리해보면 구글 번역이 좋아진 이유는 GNMT라는 기계 학습을 이용한 기술 덕분입니다. 이전 구글 번역이 통계 기반의 번역이어서 어순이 다양한 한국어 같은 언어에는 제대로 된 번역을 하지 못했습니다. 또한, 단어 하나 하나를 단순 번역에서 엮다 보니 비문에 가까운 번역을 했습니다. 그러나 새롭게 바뀐 GNMT.. 2016. 12. 2.
신경망 기술로 흑백 사진을 컬러 사진으로 변환해주는 서비스 우리가 지식을 습득하고 체득해 가는 과정은 책과 학습을 통해서 배우는 것도 있지만 수 많은 시행 착오를 통해서 체득한 경험도 꽤 많습니다. 특히, 말과 글을 모르는 아기들은 이리저리 해보면서 경험을 축적합니다. 이렇게 저렇게 해보면서 배우는 자체 학습을 통해서 우리는 점점 나은 선택을 하면서 경험을 쌓아갑니다. 즉 스스로 학습을 합니다. 인간의 지식을 쌓아가는 과정을 인공지능에 적용한 것이 신경망 기술을 이용한 딥 러닝입니다. 이 신경망 기술은 어떤 이론이나 룰을 따르기 보다는 그냥 다양한 경험 속에서 가장 최적의 답을 찾아가는 기술이라서 처음은 더디지만 점점 기술 정확도가 높아지는 것이 큰 특징입니다. 예를 들어 기존의 번역 기술은 문법을 다 배우고 단어를 배우는 형태였다면 신경망 기술은 영어를 사용하.. 2016. 10. 31.
어도비와 엔디비아가 함께 만든 3D 유화 페인팅 시뮬레이터 ' Project Wetbrush " 웹툰 작가들은 대형 태블릿으로 만화를 그립니다. 종이 값도 들지 않고 빠르게 작업할 수 있어서 태블릿에 그림을 그리고 채색을 합니다. 물감 가격도 들지 않으니 안 쓸 이유가 적죠. 그러나 화가들은 다릅니다. 유화 물감 자체가 하나의 재질이고 유화 물감을 두텁게 발라서 굴곡을 지게 하는 부조와 같은 느낌의 그림을 그리는 화가도 많습니다. 고흐가 대표적이죠. 고흐의 후기 그림을 보면 그림을 그리고 칠을 했다기 보다는 유화 물감을 캔버스에 바른 듯한 느낌의 그림들이 많죠. 이게 다 화풍이자 그 화가의 정체성이기도 합니다. 그래서 그림의 질감 질감 하잖아요.그러나 지금가지 이 유화의 붓의 터치와 질감을 태블릿으로 재현할 수 없었습니다. 워낙 복잡한 계산을 요구를 하기 때문이죠. 그런데 이 어려운 것을 어도비 리.. 2016. 7. 28.
알파고를 만든 딥마인드의 데미스 하사비스가 말하는 인공지능 알파고가 3연승을 했지만 이세돌이 졌다고 하긴 어렸습니다. 이세돌은 사고방식이 다른 이기종이라고 할 수 있습니다. 그럼에도 많은 사람들이 이세돌이 졌다고 안타까워하고 있습니다. 심지어 구글이 싼 가격에 홍보를 했다면서 구글을 비난하는 모습까지 보여주고 있습니다. 또한, 인공지능의 무서움을 깨닫고 많은 이야기를 만들어내고 있습니다. 현재 한국은 인공지능 알파고 열풍입니다. 그런데 알파고를 만든 딥마인드의 천재개발자인 데미스 하사비스에 대한 이야기는 안 보이더군요. 정작 가장 중요시 해야 하는 이야기가 알파고를 만든 '데미스 하사비스'의 이야기가 아닐까요? The Verge는 이세돌 알파고의 1차전이 끝난 후에 데미스 하사비스와 인터뷰를 했습니다. 그 인터뷰 내용을 소개합니다. 질문 : 어젯밤의 사건을 인공.. 2016. 3. 13.
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