인간의 시각을 흉내 내는 컴퓨터 비전 7 - 연습문제 풀기 3 : 문제 7~10번

남은 4문제는 풀기 싫어서 건너뛰려고 했는데 그래도 푸는 것이 좋을 것 같아 마음을 다시 잡아보았다.

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연습문제 풀기 세 번째

 

문제 7번

DALL·E는 영어 문장을 주면 내용에 맞는 영상을 자동으로 생성해 주는 혁신적인 모델이다. 이 사이트에 접속해 영상 생성을 시도하고 결과 영상을 제시하시오.

 

DALL·E 사이트

DALL·E mini by craiyon.com on Hugging Face

 

처음에는 실행이 안되고 어떻게 쓰는지도 몰라서 잘못된 사이트인 줄 알았다. 근데 구체적으로 문장을 쓰지 않아서 나타나지 않은 거였다.

 

 

 

 

신나게 뛰어가는 강아지의 모습을 영상으로 만들어달라고 요청했다.

 

 

 

 

 

이렇게 신나게 뛰는 강아지의 모습이 나왔다.

 

 

 

 

그중에 한 장을 선택해 보았다. 영상을 캡처한 거라 화질은 별로 좋지는 않았다. 그래도 이렇게 원하는 문장을 영상 컷으로 만들어주다니 정말 신기했다.

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문제 8번

알파고를 증거로 인공지능이 사람 지능을 능가했다고 주장하는 사람이 있다. 하지만 이전 절에서 인공지능이 미숙하다고 주장했는데, 어느 주장이 맞는지 자신의 견해를 제시하시오.

 

 

인공지능이 인간 지능을 능가했는지 여부는 사용된 AI의 범위와 특정한 문제 해결 능력에 따라 다르게 평가할 수 있다. 알파고가 바둑에서 인간을 이긴 것은 AI의 기술적 성과로 중요한 의미가 있지만, 이를 근거로 AI가 인간 지능 전반을 능가한다고 보기는 어렵다.

 

알파고의 성과와 한계

알파고는 바둑이라는 특정한 영역에서 인간을 뛰어넘는 성과를 보여주었다. 바둑은 규칙이 명확하고 가능한 움직임이 수학적으로 정의되는 게임이기 때문에, 방대한 데이터와 딥러닝 기반의 강화학습을 통해 최적의 수를 찾는 방식이 효과적으로 작동했다. 알파고는 이러한 게임 환경에서 학습된 전략을 통해 바둑을 매우 높은 수준으로 이해하고, 인간을 이길 수 있는 기술적 성과를 거둔 것이다.

 

하지만 알파고의 능력은 바둑이라는 특정한 작업에만 국한되어 있으며, 다른 복잡하고 창의적인 문제나 인간의 직관적 사고가 요구되는 분야에서 인간처럼 전반적인 지능을 발휘할 수 있는 것은 아니다. 예를 들어, 알파고는 바둑 외의 일상 문제를 해결하거나 감정을 이해하고 창의성을 발휘하는 능력은 없다. 이는 알파고와 같은 인공지능이 특화된 작업에서 매우 우수할 수 있지만, 일반 지능에서는 인간을 뛰어넘지 못한다는 점을 보여준다.

 

 

인공지능의 현재 한계

인공지능은 여전히 사람처럼 유연하게 문제를 해결하거나, 다양한 상황에 맞추어 직관적인 판단을 내리는 데 한계가 있다. 현재 대부분의 AI는 특정 문제를 해결하기 위해 엄청난 양의 데이터와 연산 능력을 필요로 하며, 인간처럼 적은 데이터와 환경 속에서 학습하는 능력은 부족하다. 또한, AI는 목적과 설정된 알고리즘의 범위 내에서만 작동하며, 자기 인식이나 감정, 창의성 같은 인간적인 특성은 아직 구현되지 못하고 있다.

 

결론

따라서 특정 문제 해결 능력에서 AI가 인간을 능가하는 것은 사실이지만, 이를 인간 지능 전체를 능가했다고 보기는 어렵다. AI는 특정한 분야에서 인상적인 성과를 보여주었지만, 인간처럼 유연하게 사고하고 감정을 이해하며 다양한 문제를 해결하는 일반 지능(GAI, General Artificial Intelligence)의 단계에는 아직 도달하지 못했다. 결론적으로, 인공지능은 특정 작업에서 인간을 능가할 수 있지만, 전반적인 지능 면에서는 인간 지능을 대체하기에는 미숙하다는 견해가 타당하다고 생각한다.

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문제 9번

자율주행은 0~5단계로 구분한다. 5단계는 사람의 도움을 전혀 받지 않고 어떤 상황에서라도 스스로 운전할 수 있는 단계다. 5단계를 달성했다고 주장하는 사람, 곧 올 것이라 주장하는 사람, 아직 멀었다고 주장하는 사람, 영원히 불가능한 것이라 주장하는 사람이 있다. 웹에서 관련 기사 또는 보고서를 수집해 읽어보고 자신의 견해를 제시하시오.

 

 

 

자율주행 5단계 상용화 관련 기사

멀고 먼 자율주행차 완전 상용화..‘레벨5’ 2030년 이후에나 가능

 

 

 

 

자율주행차 안전기준 동향

KAIA Insight

 

 

자율주행차 단계별 기준은 다음과 같다.

 

 

5단계 자율주행에 대한 다양한 견해

 

1. 달성했다고 주장하는 입장

• 일부 기업들은 5단계 자율주행 기술을 이미 구현했다고 주장한다. 예를 들어, 2020년 미국 제너럴모터스(GM)는 레벨 5 자율주행 기능이 적용된 '오리진'을 선보였다.
   

관련 기사

GM 자회사 크루즈, 레벨5 자율주행차 ‘오리진’ 공개

 

2. 곧 올 것이라 주장하는 입장

• 일부 전문가들은 5단계 자율주행이 가까운 미래에 실현될 것으로 전망한다. 예를 들어, 정부는 2027년까지 완전 자율주행차 상용화를 목표로 하고 있다.

관련 기사

2027년 ‘완전자율주행’ 시대 열린다…3년 뒤 도심항공교통 상용화

3. 아직 멀었다고 주장하는 입장

• 반면, 일부 전문가들은 5단계 자율주행이 현실화되기까지 상당한 시간이 필요하다고 본다. 서울대 이경수 교수는 "레벨 5단계의 자율주행차가 나오는 것은 굉장히 먼 일"이라고 언급했다.

관련 기사

커지는 회의론…‘자율주행’ 실현 어려운 5가지 이유

4. 영원히 불가능하다고 주장하는 입장

• 일부는 5단계 자율주행이 기술적, 윤리적, 법적 문제로 인해 영원히 달성하기 어려울 것이라고 주장한다. 자율주행 기술에 대한 높은 기대감과 불안감이 공존하는 상황에서, 기술의 한계와 규제의 미비로 인해 완전 자율주행의 실현이 어려울 수 있다는 의견이 있다.

관련 기사

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현재 자율주행 기술은 레벨 3~4 단계에 머물러 있으며, 완전 자율주행인 레벨 5에 도달하기 위해서는 기술적 발전뿐만 아니라 법적, 윤리적, 사회적 문제 해결이 필요하다. 특히, 다양한 도로 환경과 예외 상황에 대한 대응, 안전성 확보, 책임 소재 규명 등의 과제가 남아 있다. 따라서, 5단계 자율주행의 상용화는 아직 시간이 필요하며, 단계적인 접근과 준비가 중요하다고 생각한다.

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문제 10번

앞에서 소개한 YOLO에 대한 테드 강연을 시청하고 YOLO를 응용할 수 있는 구체적인 시나리오를 제시하시오.

 

 

 

YOLO(You Only Look Once)는 실시간 객체 탐지 알고리즘으로, 다양한 분야에서 활용될 수 있다. YOLO를 응용할 수 있는 구체적인 시나리오를 짜보겠다.

1. 자율주행 차량의 보행자 및 장애물 인식

• 자율주행 차량은 도로 위의 보행자, 다른 차량, 도로 표지판 등을 실시간으로 인식해야 한다. YOLO를 활용하면 이러한 객체들을 빠르고 정확하게 탐지하여 안전한 주행을 도울 수 있다.
• 도로를 주행하는 동안 YOLO를 통해 앞서가는 차량, 횡단보도를 건너는 보행자, 도로에 떨어진 장애물 등을 즉각적으로 인식하고, 이에 따라 차량의 속도 조절이나 경로 변경을 수행한다.

2. 스마트 공장의 품질 검사 자동화

• 제조 공정에서 생산된 제품의 결함 여부를 실시간으로 검사하는 데 YOLO를 적용할 수 있다. 이를 통해 불량품을 조기에 발견하고 생산 효율을 높일 수 있다.
• 컨베이어 벨트를 따라 이동하는 제품을 카메라로 촬영하고, YOLO를 통해 제품의 크기, 형태, 색상 등의 이상 여부를 탐지하여 불량품을 자동으로 분류한다.

3. 의료 영상 분석을 통한 질병 진단 지원

• 의료 영상에서 종양이나 병변을 탐지하는 데 YOLO를 활용하면, 의료진의 진단을 보조하고 정확도를 향상할 수 있다.
• CT나 MRI 영상에서 YOLO를 사용하여 뇌종양의 위치와 크기를 자동으로 탐지하고, 이를 의료진에게 시각적으로 표시하여 진단 과정을 지원한다.

4. 스포츠 경기의 실시간 분석 및 전략 수립

• 스포츠 경기 중 선수들의 위치와 움직임을 실시간으로 추적하여 전략 분석에 활용할 수 있다.
• 축구 경기에서 YOLO를 통해 선수들의 위치를 추적하고, 패스 경로나 수비 라인의 움직임을 분석하여 코칭 스태프에게 전략적 인사이트를 제공한다.

5. 유통 매장의 고객 행동 분석

• 매장 내에서 고객의 동선과 행동을 분석하여 마케팅 전략 수립에 활용할 수 있다.
• YOLO를 통해 매장 내 고객의 이동 경로를 추적하고, 특정 상품 앞에서의 체류 시간을 분석하여 인기 상품을 파악하거나 진열 위치를 최적화한다.

이러한 시나리오들은 YOLO의 실시간 객체 탐지 능력을 활용하여 다양한 산업 분야에서 효율성과 정확성을 높이는 데 기여할 수 있다.

 

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학습을 마치고

이렇게 해서 책에 나온 모든 연습문제를 풀어보았다. 잘 모르는 문제는 찾아보면서라도 예시를 살펴보고 확인해 보니 공부가 많이 되었다. 웹캠이 없으면 컴퓨터 비전은 실습을 하기 어렵다. 오늘 오후에 다이소에 가서 구입을 할까도 생각했는데 그건 별로 품질도 좋지 못하니 저녁에 웹캠을 하나 주문했다.

내일모레나 도착할 것 같아 그 사이에는 컴퓨터 비전 대신 다른 걸 공부하거나 노는 시간으로 보내는 것도 괜찮을 것 같다.