컴퓨터 비전 데이터 큐레이션을 위한 임베딩의 미래

머신러닝에서 임베딩의 개념은 주성분 분석(PCA) 및 다차원 스케일링(MDS)과 같은 기술의 개발과 함께 2000년대 초반으로 거슬러 올라갑니다. 이러한 방법은 고차원 데이터 포인트의 저차원 표현을 찾는 데 중점을 두어 복잡한 데이터셋을 보다 쉽게 분석하고 시각화할 수 있도록 했습니다.

컴퓨터 비전에서 이미지 임베딩 개념은 2010년대 초 딥러닝 기술의 부상과 함께 인기를 얻었습니다. 컨볼루션 신경망(CNN)과 같은 딥러닝 모델은 학습을 위해 많은 양의 데이터가 필요한데, 임베딩은 이러한 데이터를 보다 효율적이고 효과적으로 표현할 수 있는 방법을 제공합니다.

컴퓨터 비전을 위한 데이터 큐레이션에서 임베딩이 주목받게 된 과정을 살펴보면서 임베딩의 최신 현황을 살펴보세요. 또한 눈앞에 놓인 도전과 잠재적인 위험요소들에 대해 알아보며 개발팀에게 대표성을 띠고 균형 잡힌 데이터셋을 큐레이션하여 결과를 도출하는 데 필요한 귀중한 인사이트를 제공할 것입니다. 또한 미래를 전망하면서 임베딩이 데이터 큐레이션 방식을 지속적으로 형성하고 재정의하여 컴퓨터 비전 분야에서 혁신을 위한 새로운 기회를 열어줄 것이라는 예측도 제시할 것입니다.

이 블로그는 아래와 같은 내용을 다룹니다.

• 임베딩의 초기 개발
• 임베딩 알고리즘의 발전
• 임베딩 구현 동향
• 컴퓨터 비전 태스크의 향후 방향
• 임베딩 기반 개발의 과제
• 임베딩과 함께 사용할 수 있는 올바른 큐레이션 도구

컴퓨터 비전에서의 임베딩의 진화

머신러닝 및 컴퓨터 비전 애플리케이션에서 채택된 초기 임베딩은 고차원 데이터 포인트의 저차원 표현을 사용하는 것이 특징이었습니다.

여기에는 복잡한 데이터셋의 분석 및 시각화를 간소화하는 데 사용되는 PCA 및 MDS와 같은 기술이 포함되었습니다. 그러나 2010년대 초 딥러닝 기술과 신경망이 개발되면서 임베딩은 컴퓨터 비전 분야에서 인기를 얻게 되었습니다.

고급 알고리즘

그 이후로 컴퓨터 비전에 사용되는 임베딩에는 많은 발전이 있었습니다. 가장 중요한 발전 중 하나는 고급 임베딩 알고리즘의 개발입니다. 이러한 알고리즘은 데이터 포인트 간의 관계를 보다 효과적으로 캡처하고 정량화하여 보다 정확하고 강력한 컴퓨터 비전 모델을 만들 수 있도록 설계되었습니다.

딥러닝 임베딩 생성

또 다른 주요 발전은 임베딩을 딥러닝 모델에 통합한 것입니다. 이를 통해 시각 데이터를 보다 효율적이고 효과적으로 분석할 수 있게 되었으며, 많은 최첨단 컴퓨터 비전 모델이 개발되었습니다. 최근에는 임베딩에 강화 학습을 사용하는 것이 인기를 끌고 있습니다.

여기에는 머신러닝 알고리즘을 사용하여 특정 태스크에 최적화된 임베딩을 자동으로 생성하는 것이 포함됩니다. 이 접근 방식은 컴퓨터 비전 모델의 정확성과 효율성을 개선하는 데 특히 효과적이었습니다.

임베딩을 통한 데이터셋 이해

컴퓨터 비전의 임베딩은 이미지 분류, 물체 감지 및 인식, 이미지 검색, 유사성, 비디오 분석 등 다양한 작업에 사용됩니다. 이미지 분류에서 임베딩은 이미지를 표현하고 특정 클래스 또는 라벨로 할당하는 데 사용됩니다.

객체 감지 및 인식은 이미지 내에서 특정 객체를 식별하고 정확하게 레이블을 지정하는 작업입니다. 이미지 검색에는 주어진 쿼리 이미지와 유사한 이미지를 찾는 것이 포함되며, 유사도는 임베딩을 기반으로 이미지 간의 유사성을 정량화하는 것을 말합니다.

컴퓨터 비전에서 임베딩을 사용할 때의 주요 이점은 데이터 포인트 간의 관계를 캡처하고 정량화할 수 있다는 점입니다. 이를 통해 팀은 정확히 라벨링된 다양한 데이터가 포함된 균형잡힌 훈련용 데이터를 확보할 수 있으며,이를 통해 다양한 작업을 수행할 수 있는 보다 정확하고 강력한 컴퓨터 비전 모델을 만들 수 있습니다.

컴퓨터 비전에서 임베딩의 응용

이미지 분류

컴퓨터 비전의 핵심 태스크인 이미지 분류는 콘텐츠에 따라 이미지를 라벨링하는 작업입니다. 임베딩은 이미지를 고차원 벡터로 표현하여 머신러닝 모델이 이미지를 정확하게 분류할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 모델은 이미지를 사용하여 다양한 개 품종을 구분할 수 있습니다.

시맨틱 세그멘테이션

이미지의 개별 픽셀에 클래스 라벨을 할당하는 컴퓨터 비전 태스크인 시맨틱 세그멘테이션은 임베딩을 통해 향상시킬 수 있습니다. 임베딩은 로컬화된 이미지 특성을 표현함으로써 보다 정확한 픽셀 단위 분류에 기여하여 자율 주행 및 항공 이미지 분석과 같은 애플리케이션에서 장면 이해를 향상시켜 줍니다.

얼굴 인식

임베딩은 얼굴 특징을 고차원 벡터로 인코딩하는 얼굴 인식 분야에서 폭넓게 활용됩니다. 이러한 임베딩을 통해 모델은 얼굴 특징을 기반으로 개인을 식별하고 확인할 수 있어 생체 인증, 감시, 소셜 미디어 애플리케이션에 유용하게 사용할 수 있습니다.

시각 질의 응답

임베딩은 자연어 처리와 이미지 이해를 결합한 고급 컴퓨터 비전 작업인 시각 질의 응답(Visual Question Answering, VQA)를 가능하게 합니다. 임베딩은 이미지와 텍스트를 모두 고차원 벡터로 표현함으로써 이미지 콘텐츠에 대한 질문에 답할 수 있는 모델을 쉽게 개발할 수 있습니다.

이상 감지

임베딩은 이미지에서 비정상적인 패턴이나 물체를 식별하는 컴퓨터 비전의 이상 탐지(Anomaly Detection)를 지원합니다. 임베딩은 이미지를 고차원 벡터로 표현함으로써 모델이 정상 패턴을 학습하고 편차를 감지할 수 있도록 하여 품질 관리, 감시, 의료 영상 분석과 같은 애플리케이션에 도움을 줍니다.

슈퍼브 큐레이트(Superb Curate)의 클러스터링 대시보드 뷰는 라벨링되지 않은 이미지가 고르게 분포되어 있고 데이터 중복이 최소화된 균형 잡힌 데이터셋을 생성하고 희귀한 이미지에 집중함으로써 데이터셋의  이상 현상을 해결하는 데 사용할 수 있는 강력한 도구입니다.

이와 같은 이미지들은 엣지 케이스이거나 데이터셋을 대표할 수 있는 이미지일 가능성이 높습니다. 이 기능은 수동 큐레이션 작업 중 초기에 발견하지 못했을 수 있는 데이터 오류를 최소화하여 머신러닝 팀이 이상 징후 없는 모델을 구축할 수 있도록 지원합니다.

5000개의 무작위 MNIST 표현과 임베딩에 대한 t-SNE 시각화. 첫 번째 행은 잠재 공간의 표현이고 두 번째 행은 임베디드 공간의 해당 임베딩을 표시합니다. 이미지 출처.

오브젝트 감지 및 인식

오브젝트 감지 및 인식은 컴퓨터 비전에서 임베딩의 또 다른 중요한 응용 분야입니다. 여기에는 이미지 내에서 특정 물체를 식별하고 정확하게 라벨링하는 작업이 포함됩니다. 임베딩은 이미지의 여러 부분을 표현하는 데 사용할 수 있어 보다 정확한 오브젝트 감지 및 인식이 가능합니다. 예를 들어, 자동차, 건물, 나무 등 이미지에서 다양한 오브젝트를 식별하고 그에 따라 라벨링하도록 모델을 학습시킬 수 있습니다.

이미지 검색

이미지 검색에는 주어진 쿼리 이미지와 유사한 이미지를 찾는 작업이 포함됩니다. 이는 이미지를 고차원 벡터로 표현하는 데 사용할 수 있는 임베딩을 사용하여 수행할 수 있습니다. 이미지 간의 유사도는 유클리드 거리 또는 코사인 유사도와 같은 거리 메트릭을 사용하여 정량화할 수 있습니다. 예를 들어, 주어진 고양이 이미지와 유사한 이미지를 찾도록 모델을 학습시킬 수 있습니다.

컴퓨터 비전의 임베딩에 나아갈 앞으로의 방향

컴퓨터 비전 분야가 발전함에 따라 슈퍼브 큐레이트의 혁신적인 기능도 발전하고 있습니다. 오토 큐레이트(Auto-Curate)는 컴퓨터 비전에서 임베딩의 잠재력을 활용하는 강력한 도구로, 머신러닝 팀이 보다 효율적이고 효과적인 모델을 구축할 수 있도록 지원합니다. 오토 큐레이트가 컴퓨터 비전 임베딩의 미래와 어떻게 연결되는지 살펴보겠습니다.

딥러닝 연동

슈퍼브 큐레이트의 오토 큐레이트 기능은 정확성과 효율성을 개선하기 위해 딥러닝 모델과 지속적으로 연동되고 있는 임베딩 기술을 활용합니다. 오토 큐레이트는 희소성, 라벨 노이즈, 클래스 균형, 기능 균형을 기준으로 가치가 높은 데이터 포인트를 선택함으로써 데이터 큐레이션 프로세스를 간소화하고, 이 과정에서 머신러닝 모델 개발의 반복적인 훈련 및 검증 단계를 단축하고 평준화합니다.

강화 학습

특정 태스크에 최적화된 임베딩을 생성하는 강화 학습의 잠재력은 오토 큐레이트의 자동화된 데이터 큐레이션과 맞닿아 있습니다. 큐레이트는 고급 AI 기술을 활용하여 시각 데이터를 정확하고 효율적으로 분석하여 최첨단 컴퓨터 비전 모델을 구축할 수 있도록 지원합니다.

멀티 모달 임베딩

큐레이트는 멀티모달 임베딩의 잠재력을 활용하여 다양한 산업 분야에서 더욱 복잡한 애플리케이션을 구현할 수 있습니다. 오토 큐레이트는 이미지의 메타데이터와 속성을 고려하여 잘 선별된 데이터셋에 다양한 데이터 유형이 균형 있게 표현되도록 보장합니다.

해석 가능한 임베딩

의료 및 금융과 같은 분야에서는 의사 결정 프로세스에 대한 이해가 매우 중요합니다. 큐레이트의 오토 큐레이트 기능은 같은 클래스의 다른 데이터 포인트와 유사하고 올바르게 라벨링될 가능성이 높은 데이터를 선택함으로써 해석 가능한 임베딩 개발을 지원하여 모델 개발을 위한 신뢰할 수 있는 기반을 보장합니다.

실시간 임베딩

효율적인 비디오 분석을 위해 실시간 임베딩의 중요성이 커지고 있는 가운데, 큐레이트의 오토 큐레이트 기능은 유용한 솔루션을 제공합니다. 데이터 큐레이션 프로세스를 자동화하여 시각적 데이터에 대한 실사 기반의 심층 분석을 가능하게 하는 큐레이트는 차세대 성능을 갖춘 미래의 모든 CV 애플리케이션을 위한 토대를 마련합니다.

당면한 과제와 기회

임베딩은 데이터 큐레이션과 컴퓨터 비전 모델 개발을 위한 강력한 도구임이 분명하지만, 그 잠재력을 완전히 실현하기 위해 해결해야 할 몇 가지 과제도 있습니다.

왜곡된 데이터셋

한 가지 주요 과제는 임베딩의 편향성 문제입니다. 임베딩은 특정 데이터셋을 가지고 훈련되기 때문에 해당 데이터셋의 편향을 그대로 이어받을 수 있습니다. 이는 부정확하거나 부당한 예측으로 이어질 수 있으며, 이 문제를 해결하려면 임베딩이 실제 인구를 대표할 수 있도록 훈련 데이터를 신중하게 선택하고 큐레이션하는 것이 중요합니다.

지식 그래프 임베딩

저차원 데이터셋 표현에서 의미론적 의미를 보존해야 하는 과제를 극복하기 위한 접근 방식은 지식 그래프 임베딩을 사용하는 것입니다. 지식 그래프는 노드가 개체를 나타내고 엣지가 개체 간의 관계를 나타내는 그래프 구조로 정보를 표현하는 방식입니다.

지식 그래프 임베딩은 서로 다른 개체 간의 복잡한 관계를 포착하고 저차원 공간에서 의미적 의미를 보존할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 내의 기본 관계에 대한 인사이트를 제공하면서 보다 정확하고 효율적인 모델을 개발할 수 있습니다.

확장성

또 다른 과제는 확장성 문제입니다. 데이터셋과 모델이 점점 더 커지고 복잡해짐에 따라 임베딩을 생성하는 데 드는 계산 비용이 엄청나게 커질 수 있습니다. 이로 인해 소규모 조직이나 연구자가 임베딩을 효과적으로 사용하는 데 한계가 있을 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하려면 보다 효율적이고 확장 가능한 임베딩 알고리즘을 지속적으로 개발하는 것이 중요합니다.

해석 가능성

마지막으로 해석 가능성 문제가 있습니다. 임베딩은 복잡한 데이터를 표현하는 데 매우 효과적일 수 있지만, 임베딩을 기반으로 모델이 어떻게 의사 결정을 내리는지 해석하기 어려울 수 있고, 이로 인해 오류를 진단하거나 모델 성능을 개선하기가 어려울 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하려면 임베딩을 해석하고 시각화하는 방법을 지속적으로 개발하는 것이 중요합니다.

윤리적 의무

컴퓨터 비전 개발에서 임베딩을 사용할 때 윤리적인 측면도 중요하게 고려해야 합니다. 예를 들어, 감시 또는 얼굴 인식과 같은 애플리케이션에서 임베딩을 사용하면 사람들의 사생활이나 개인의 자유를 침해하는 데 사용될 수 있다는 우려가 있습니다.

개발자와 연구자는 이러한 우려를 인지하고 개인정보 보호 기능을 구축하거나 특정 애플리케이션에서 임베딩 사용을 제한하는 등 이를 완화할 수 있는 조치를 취하는 것이 중요합니다. 컴퓨터 비전 개발에 임베딩을 사용하는 데는 분명 어려운 점이 있지만, 임베딩 사용을 개선하고 윤리적이고 책임감 있게 사용할 수 있는 기회도 많이 있습니다.

이러한 과제를 해결하고 기회를 활용함으로써 컴퓨터 비전 분야의 혁신을 지속적으로 주도하고 이 강력한 기술을 더욱 효과적이고 책임감 있게 사용할 수 있습니다.

데이터 시각화의 미래

임베딩은 컴퓨터 비전의 데이터 큐레이션 및 모델 개발 노력에서 중요한 역할을 합니다. 컴퓨터 비전에서 임베딩은 딥러닝 모델의 지속적인 통합, 임베딩에 대한 강화 학습의 사용, 다중 모드 임베딩, 해석 가능한 임베딩 및 실시간 임베딩의 개발로 발전할 전망입니다. 이러한 트렌드와 혁신을 통해 컴퓨터 비전 모델은 시각 데이터를 보다 효율적이고 정확하게 분석하고 이해할 수 있게 될 것입니다.

컴퓨터 비전에서 임베딩의 사용이 계속 증가함에 따라 슈퍼브에이아이 스위트(Superb AI Suite)와 같은 데이터 큐레이션 도구 및 플랫폼의 중요성 또한 더욱 부각될 것입니다. 이러한 플랫폼은 데이터 큐레이션에 대한 효율적이고 간소화된 접근 방식을 제공하여 팀이 대량의 데이터를 높은 정확도와 일관성으로 라벨링할 수 있도록 지원합니다. 수동 라벨링이 필요하지 않은 임베딩 모델을 사용하면 높은 수준의 모델 정확도와 성능을 달성할 수 있습니다.

또한 이러한 플랫폼을 사용하면 머신러닝 팀은 모델을 성공시키기 위해 해당 분야나 산업에 대한 권위나 전문 지식이 필요하지 않으며, 직접 개발하는 데 리소스나 시간을 들이지 않고도 임베딩 모델을 사용하여 다양한 사용 사례와 애플리케이션에 대한 데이터를 훈련시킬 수 있습니다.