컴퓨터 비전용 데이터 구성을 위한 임베딩 생성하는 법 알아보기

컴퓨터 비전 분야에서 엔지니어와 데이터 사이언티스트는 방대한 양의 이미지 데이터를 이해하고 정리해야 하는 어려운 과제에 직면해 있습니다. 고성능 컴퓨터 비전 모델에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 대량의 비정형 또는 로우 데이터를 효율적으로 처리하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다.

로우 데이터를 기계가 이해하고 활용할 수 있는 정형화된 형태로 변환하는 작업은 데이터 사이언티스트와 컴퓨터 비전 엔지니어 모두에게 큰 어려움을 안겨줍니다. 바로 이 지점에서 임베딩이라는 개념이 등장합니다.

임베딩(embedding)은 효과적인 데이터 큐레이션을 위한 중추 역할을 하며, 전문가가 이미지 데이터를 더 잘 이해하고 머신러닝 모델에 데이터를 공급하는 프로세스를 간소화할 수 있는 수단이 됩니다. 임베딩의 중요한 역할에도 불구하고 컴퓨터 비전 데이터 큐레이션을 위한 임베딩 생성은 여전히 복잡하고 까다로롭게 여겨집니다.

이 포스트에서는 이와 같은 프로세스의 복잡성을 자세히 살펴보고, 복잡함의 원인이 되는 다양한 장애물과 요인을 알아보겠습니다. 이 포스트는 컴퓨터 비전의 중요한 요소를 다루면서 이 분야가 현재 직면한 과제와 이를 극복하기 위해 개발 중인 혁신적인 솔루션에 대한 중요한 인사이트를 제공하고자 합니다.

데이터를 벡터 공간으로 변환하기

컴퓨터 비전 데이터 큐레이션을 위한 임베딩 생성의 핵심은 비정형 데이터를 머신러닝 또는 컴퓨터 비전 모델이 쉽게 이해할 수 있는 형태로 변환하는 것입니다.

이를 위해서는 데이터를 벡터 공간으로 변환해야 하는데, 벡터 공간에서는 각 데이터 포인트가 고차원 공간에서 벡터로 표현됩니다. 하지만 각각 장단점이 있는 다양한 변환 방법이 존재하기 때문에 이러한 변환에도 어려움이 존재합니다.

• 데이터 변환의 여러가지 방법
  
  수작업 - 데이터를 벡터 공간으로 변환하는 초기 접근법 중 하나는 색상 히스토그램, 텍스처 설명자, 모양 설명자와 같이 수기 작업으로 만든 특성을 추출하는 것입니다. 이와 같은 특성은 특정 상황에서는 효과적일 수 있지만, 특정 애플리케이션에 한정되는 경우가 많으며 일반화하여 다른 문제에는 적용할 수 없는 경우가 있습니다. 또한 이러한 특성을 설계하고 추출하는 것은 노동 집약적이며 많은 시간이 소요됩니다.
  
  
  
• 주성분 분석
  
  주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)은 널리 사용되는 선형 차원 축소 기법으로, 최대 분산량을 유지하면서 데이터를 저차원 하위 공간에 투영합니다. PCA가 차원을 축소시켜줄 수는 있지만, 데이터가 선형 하위 공간에 있다고 가정하기 때문에 복잡한 컴퓨터 비전 작업에 항상 적합한 것은 아닙니다.
  
  
  
• 자동 인코더
  
  자동 인코더(Autoencoder)는 인풋 데이터를 저차원 표현으로 인코딩한 다음, 원래 인풋으로 다시 디코딩하는 방법을 학습하는 비지도 신경망입니다. 데이터의 비선형 관계를 포착할 수 있어 PCA보다 더 다양하게 활용할 수 있습니다. 그러나 자동 인코더를 훈련시키는 것은 막대한 컴퓨팅 자원이 소요되며, 학습된 임베딩의 품질도 사용된 아키텍처와 하이퍼파라미터에 따라 크게 달라질 수 있습니다.
  
  
• 컨볼루션 신경망
  
  컴퓨터 비전 태스크에서 괄목할 만한 성과를 보인 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 중간 레이어를 활성화해 임베딩으로 활용할 수 있습니다. 이러한 임베딩은 종종 인풋 데이터에 대한 레이어 및 공간 정보를 캡처합니다. 하지만 딥 CNN 훈련시키는 데에 많은 리소스가 필요할 수 있으며, 임베딩이 입력 데이터의 사소한 변화에도 민감하게 변화할 수 있습니다.
  

• 필수 정보를 유지하면서 차원 축소하기
  
  컴퓨터 비전 데이터 큐레이션에 임베딩을 활용하는 목적은 가장 중요한 정보를 유지한 채로 데이터의 차원을 축소시키기 위함이며 이를 통해 모델이 데이터를 보다 효율적으로 처리하고 학습할 수 있습니다.
  
  이를 위한 이상적인 임베딩은 데이터 포인트 간의 관계를 보존하고 인풋 데이터의 노이즈와 작은 변화에도 안정적이어야 합니다. 또한 훈련과 추론 모두에서 컴퓨팅 자원을 효율적으로 사용하면서 임베딩을 생성하고 활용할 수 있어야 합니다.
  

컴퓨터 비전 모델을 위해 복잡한 데이터 변환하기

비정형 데이터를 머신러닝 또는 컴퓨터 비전 모델이 효과적으로 처리할 수 있는 형태로 변환하는 것은 컴퓨터 비전 데이터 큐레이션을 위한 임베딩을 생성하는 데 있어 핵심적인 과제입니다.

여기에는 각 데이터 포인트가 고차원 벡터로 표현되는 벡터 공간으로 데이터를 변환하는 작업이 포함됩니다. 다양한 방법이 존재하고  각각의 장단점이 있지만, 데이터 변환 과정에는 몇 가지 공통적인 어려움이 존재합니다.

• 이미지 데이터의 가변성
  
  이미지 데이터는 배율, 회전, 조명, 음영과 같은 다양한 변형을 보일 수 있습니다. 이와 같은 요소는 임베딩의 효과에 큰 영향을 미칠 수 있는데, 이는 모델의 성능을 보장하려면 임베딩이 이러한 변형에도 일정하거나 안정적이어야 하기 때문입니다. 이러한 변형을 무시하고 가장 중요한 특성을 일관성 있게 캡처할 수 있는 방법을 설계하는 것은 여전히 어려운 과제입니다.
  
• 고차원 데이터
  
  이미지 데이터는 본질적으로 각 픽셀이 데이터의 차원성에 기여하는 고차원적인 성질을 가집니다. 이로 인해 ‘차원의 저주(curse of dimensionality’에 빠질 수 있는데, 차원의 저주란 데이터의 차원이 증가함에 따라 기존 머신러닝 기법이 제대로 작동하지 않는 것을 뜻합니다.
  
  데이터 압축과 유의미한 특성의 유지 사이에서 균형을 유지해야 하기 때문에, 필수 정보를 보존하면서 차원을 축소하는 임베딩을 생성하는 것은 어려운 일입니다.
  
  
• 노이즈 및 이상값
  
  실제 이미지 데이터에는 아티팩트, 센서 노이즈 및 기타 원치 않는 요소가 포함되어 노이즈가 있는 경우가 많습니다. 또한 예상했던 패턴에서 벗어나는 이상값이 포함될 수도 있습니다. 데이터를 벡터 공간으로 변환하려면 노이즈와 이상값을 효과적으로 처리할 수 있는 기법으로 생성된 임베딩이 유용하고 안정적으로 유지되도록 해야 합니다.
  
  
• 라벨링 및 어노테이션의 과제
  
  데이터 큐레이션의 핵심 중 하나는 이미지의 라벨링과 어노테이션입니다. 대부분의 경우, 유용한 임베딩을 생성하는 것은 고품질 라벨링 데이터의 가용성에 좌우됩니다.
  
  그러나 대규모 데이터셋에 대한 정확한 어노테이션을 확보하는 것은 노동 집약적일 뿐만 아니라 시간과 비용이 많이 소요될 수 있습니다. 또한 라벨링 프로세스의 모호함에서 비롯된 불일치가 임베딩의 효율성에 부정적인 영향을 미칠 수도 있습니다.
  
  
• 확장성 및 컴퓨팅 복잡성
  
  이미지 데이터의 크기가 지속적으로 증가함에 따라 확장성은 임베딩 생성에 필수적인 요소가 되었습니다. 변환 방법은 주어진 처리 시간 내에 방대한 데이터셋을 처리할 수 있도록 컴퓨팅 효율성과 확장성이 뛰어나야 합니다.
  
  하지만 이는 어려운 과제이기도 한데, 딥 CNN과 자동인코더를 포함하는 기존의 많은 방법은 컴퓨팅 복잡성이 높아 리소스 집약적이면서 제한적일 수 있기 때문입니다.

균형 잡힌 분포를 위한 임베딩 사용 단순화

컴퓨터 비전 데이터 큐레이션을 위한 임베딩 생성의 어려움에도 불구하고, 연구자와 실무자들은 프로세스를 간소화하고 활용도를 높이기 위한 몇 가지 방법을 개발했습니다. 이와 같은 방법들을 데이터 분석을 개선하고 훈련용 데이터셋 내에서 균형 잡힌 분포를 쉽게 생성하여 궁극적으로 더 나은 성능의 모델을 만드는 것을 목표로 합니다.

• 사전 훈련 임베딩
  
  임베딩 사용을 간소화하는 한 가지 방법은 대규모 데이터셋으로 이미 훈련이 끝난 사전 훈련 임베딩을 활용하는 것입니다. 이러한 임베딩은 데이터의 일반적 특성을 포착하고 다양한 컴퓨터 비전 태스크의 시작 단계에서 활용하기 좋습니다.
  
  사전 훈련 임베딩을 활용하면 실무자는 임베딩을 처음부터 훈련하는 데에 소요되는 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다. 인기 있는 사전 훈련 임베딩에는 VGG, 레스넷(ResNet), 인셉션(Inception) 같은 모델의 임베딩이 포함됩니다.
  
  
• 전이 학습
  
  전이 학습은 임베딩 사용을 간소화하는 데 도움이 되는 또 다른 방법입니다. 전이 학습에서는 소스 태스크를 기반으로 사전 훈련된 모델을 타겟 태스크에 맞게 미세 조정하는데, 이때 사전 훈련 단계에서 학습된 특성과 임베딩을 활용하게 됩니다. 이 방식은 소규모 또는 도메인별 데이터셋을 다룰 때 특히 유용한데, 실무자가 사전 훈련 임베딩에서 포착한 지식을 활용하여 특정 태스크에 맞게 조정할 수 있기 때문입니다.

• 차원 축소 기법
  
  t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)나 UMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection)과 같은 차원 축소 기법을 임베딩에 적용하면 고차원 데이터를 저차원 공간에서 시각화할 수 있습니다. 실무자는 이러한 기법을 사용하여 데이터 구조를 더 쉽게 분석하고 탐색해 패턴, 군집 및 이상값을 식별해 데이터 큐레이션 프로세스에 활용할 수 있습니다.
  

• 능동 학습
  
  능동 학습은 라벨링되지 않은 데이터 중 가장 유용한 데이터 포인트를 반복적으로 선택하여 라벨링 후 훈련용 데이터셋에 추가하는 전략입니다. 임베딩을 사용하여 데이터를 표현함으로써 능동 학습 알고리즘은 가장 유용한 샘플을 효과적으로 식별하고 우선순위를 지정하여 분포가 다양하며 보다 균형 잡힌 훈련용 데이터셋을 만들 수 있습니다.
  
  이 방식은 라벨링된 샘플의 수를 줄이면서 모델 성능을 향상시키는 것을 통해 수동 라벨링 및 어노테이션 작업의 부담을 줄일 수 있습니다.
  
  
• 데이터 증강
  
  데이터 증강은 균형 잡힌 훈련용 데이터셋을 생성하는 데 도움이 되는 또 다른 방법입니다. 실무자는 인풋 데이터에 회전, 크기 조정, 뒤집기, 색상 왜곡과 같은 변형을 적용하여 원본 데이터 포인트와 동일한 임베딩을 공유하는 추가 합성 샘플을 생성할 수 있습니다.
  
  이를 통해 훈련용 데이터의 분포 균형을 맞추는 동시에 인풋 데이터의 변화에 대처하는 모델의 안정성을 높일 수 있습니다.

슈퍼브에이아이를 소개합니다 - 메타데이터와 쿼리로 임베딩 분석하기

슈퍼브 큐레이트(Superb Curate)는 머신러닝 및 컴퓨터 비전 팀이 훈련용 데이터셋을 분석하고, 쿼리를 사용하여 메타데이터를 기반으로 데이터셋을 검색하고, 2D 공간에서 데이터 분포를 시각화할 수 있도록 설계된 최첨단 제품입니다. 일반적이고 대표성 있는 데이터를 선택하는 동시에 클래스 균형과 특성 균형까지 고려해 데이터 큐레이션 프로세스를 간소화합니다.

슈퍼브 큐레이트가 선택한 엣지 케이스일 수도 있는 희소하고 특이한 데이터 포인트를 바탕으로 팀은 더 높은 성능과 정확도를 목표로 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 또한 슈퍼브 큐레이트는 데이터셋에서 잘못 라벨링된 데이터를 식별해 수정 및 훈련용 데이터셋에 추가를 제안할 수 있습니다.

이 혁신적인 솔루션은 머신러닝 및 컴퓨터 비전 팀의 라벨링 비용과 시간을 절약해주기 때문에 복잡한 컴퓨터 비전 작업을 수행하는 모든 조직에 필수적인 도구입니다.

슈퍼브 큐레이트의 주요 기능

• 훈련용 데이터셋 분석
  
  슈퍼브 큐레이트는 임베딩 분석을 간소화하여 데이터의 기본 구조에 대한 팀의 이해도를 높이고 데이터 큐레이션 및 모델 훈련에 대해 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
  
• 메타데이터 및 쿼리
  
  슈퍼브 큐레이트는 메타데이터를 통합하고 데이터셋의 쿼리 검색을 지원해 데이터 포인트와 해당 데이터 속성 간의 관계를 보다 포괄적으로 이해할 수 있도록 해줍니다.
  
• 2D 공간에서의 데이터 분포 시각화
  
  임베딩을 2차원 공간에 투영하는 기능을 통해 사용자는 훈련용 데이터의 분포를 쉽게 시각화하고, 희귀하고 가치 있는 데이터 포인트를 식별하며, 모델의 성능을 개선할 수 있습니다.
  
• 클래스 균형 및 특성 균형
  
  슈퍼브 큐레이트는 큐레이션된 데이터셋이 클래스 표현과 특성의 다양성 측면에서 균형을 이루도록 하여 더욱 강력하고 정확한 컴퓨터 비전 모델을 만들 수 있도록 지원합니다. 또한 라벨링 오류가 발생한 데이터 포인트를 감지하여 팀이 데이터셋 오류를 수정하도록 지원해 모델이 정확하고 고품질의 데이터로 학습되도록 보장합니다.
  
• 시간 및 라벨링 비용 절감
  
  슈퍼브 큐레이트는 데이터 큐레이션 프로세스를 간소화하고 수동 개입의 필요성을 줄여 시간과 리소스를 모두 절약하여 팀이 컴퓨터 비전 모델의 개발과 개선에 집중할 수 있도록 합니다.
  
  

데이터를 시각화하는 더 간단한 방법

컴퓨터 비전 데이터 큐레이션을 위한 임베딩 생성은 복잡하고 중요한 작업으로, 각종 과제를 극복할 수 있는 효율적인 솔루션이 필요합니다. 임베딩은 데이터를 벡터 공간으로 변환하고 필수 정보를 유지하면서 차원을 축소함으로써 이미지 데이터를 효율적으로 분석, 구성 및 큐레이션할 수 있는 기반이 됩니다.

이 프로세스를 위해 슈퍼브 큐레이트와 같은 다양한 방법과 혁신적인 툴이 개발되고 있으며, 각각의 툴이 고유한 장단점을 갖고있습니다. 앞서 살펴본 바와 같이 임베딩, 메타데이터, 쿼리의 효과적인 활용을 통해 데이터 큐레이션 프로세스를 크게 개선할 수 있으며, 2D 공간에서의 데이터 분포 시각화를 통해 모델 성능을 최적화하는 데에 유용한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

또한 균형 잡힌 검증용 데이터셋의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 특정 환경에서 모델 성능을 정확하게 테스트하고 예측하려면 검증용 데이터셋이 모델의 실제 환경과 밀접하게 닮아있는지 확인하는 것이 중요합니다.

엔지니어와 데이터 사이언티스트들은 슈퍼브 큐레이트와 같은 고급 솔루션 및 최첨단 기술을 활용해 컴퓨터 비전 모델을 지속적으로 개선하고 빠르게 진화하는 이 분야의 진정한 잠재력을 활용할 수 있습니다.