미국 코넬대, 최적 구도로 사진 찍는 AI 로봇 개발
미적 점수를 부여하는 이미지 평가 알고리즘 개발
무인 자율 차량 플랫폼인 ‘자칼’기반의 로봇을 활용
강화학습을 이용한 사진의 품질 개선 기법 적용
미국 코넬 대학 연구진이 미학적으로 좋은 구도를 이해하는 사진 촬영 로봇을 설계했다. 학습된 '미학' 머신러닝 모델을 사용하는 최초의 로봇 사진 작가 시스템이다. 이 로봇은 자동으로 내부 공간을 배회하면서 미학적으로 만족스러운 사진을 캡처할 수 있다.
IT매체인 엔가젯(engadget)에 따르면 미국 코넬 대학 연구진은 구도를 이해하는 사진 촬영 로봇 ‘오토포토(AutuPhoto)’를 개발했다. '에어비앤비'와 같은 숙박 서비스나 부동산 관련 서비스용 사진을 찍는데 최적화된 로봇이다.
오토포토 개발에 참여한 코넬대 석사 과정 학생인 하디 알제이어(Hadi AlZayer)는 "셀카나 다른 사람에게 부탁해서 찍은 사진보다 더 좋은 구도의 사진을 찍는 방법을 고민하다 '로봇 사진 작가' 개발에 대한 아이디어를 얻었다"고 전했다.
알제이어는 미학적으로 좋은 구도의 사진을 만들기 위해 사람이 계산하는 변수는 복잡하지만 알고리즘으로 자동화할 수 있을 것이라 생각했다. 기본 알고리즘을 만든 후에는 '강화학습(reinforcement learning)'이라는 학습 프로세스를 통해 기술을 개선시켰다.
오토포토는 이미지를 평가하고 미적 점수를 부여하는 이미지 평가 알고리즘, 무인 자율 차량 플랫폼인 자칼(Jackal) 기반의 로봇, 이미지 평가 결과를 바탕으로 최적화된 이미지 캡처 프로세스를 자동화하는 오토포토 알고리즘 등의 세 부분으로 구성된다.
코넬 연구진은 이미지 평가 알고리즘을 위해 사람이 순위를 매긴 100만 장 이상의 사진 데이터 세트에서 기존의 학습된 미학적 평가 모델을 활용했다. 또한 최적의 사진 구도를 포착할 수 있도록 수십개의 3D 이미지를 이용해 오토포토 알고리즘을 가상으로 훈련한 후 오토포토 시스템과 카메라를 자칼 로봇에 장착했다.
로봇은 먼저 원본 사진을 찍고 오토포토 알고리즘을 사용하여 원본 이미지를 계속 수정하면서 주변 환경을 이해한다. 각 샷을 최적화하는 데는 평균적으로 약 12번의 반복이 필요했다. 에어비엔비와 같은 고품질 사진을 완성하는데에는 불과 몇 분 밖에 걸리지 않았다.
오토포토는 사진의 품질을 점진적으로 개선해 가도록 명령하는 강화학습을 이용하기 때문에 ‘황금률’과 같은 전통적인 사진 기술을 가르칠 필요가 없다. 또 이 로봇은 촬영한 사진이 좋은지 아닌지 스스로 판단할 수 있다.
알제이어는 "가장 어려운 부분은 개선하려는 기존 기준 수치가 없었기 때문에 완전히 처음부터 시작해야 한다는 것이었다"면서 "우리는 전체 프로세스와 문제를 정의해야 했다”고 말했다. 또 연구진은 향후에 무인항공기(UAV)에 카메라를 탑재해 실내 뿐만 아니라 야외에서도 최적의 구도로 사진을 찍을 수 있도록 연구를 진행할 계획"이라고 밝혔다.
AI타임스 박찬 위원 cpark@aitimes.com
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"나처럼 찍어봐"...미학 이해하는 AI 로봇 사진사 등장 - AI타임스
오토포토는 자동으로 내부 공간을 배회하면서 미학적으로 만족스러운 사진을 캡처할 수 있다.(영상=코넬대)미국 코넬 대학 연구진이 미학적으로 좋은 구도를 이해하는 사진 촬영 로봇을 설계했
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