이미지 인식을 통한 정보 추출 - 네이버 활용 사례 및 응용 방법 북마크

"어디서 본 듯한 유명한 그림이 화면에 떴는데 아무런 설명이 없다...
누구의 작품인지 알고 싶은데 검색창에 뭐라고 써야 할 지...
친구한테 물어볼 수도 있지만 친구도 나 만큼이나 무식하다면?"

이미지는 문서, 음악, 음성 녹음 등 여타 데이터에 비해 생산하기 매우 쉬워서, 특히 스마트폰 보급 이후로 매일 전 세계적으로 생산되는 양이 어마어마합니다. 사진 몇 장 찍는데 드는 비용과 시간은 짧은 글 하나를 쓰는데 드는 그것보다 훨씬 적게 드니까요.
이 산더미 같은 데이터, 그냥 쌓아만 두기에는 너무 아깝습니다.

하지만 이미지는 텍스트 처리 기술로 인식할 수 없는 대표적인 데이터입니다.사람의 눈으로는 쉽게 알 수 있는 정보를 기계가 알아내기 위해서는 많은 양의 계산이 필요하며, 그나마도 만족할 만한 결과가 나오는 경우는 드물만큼 꽤 어려운 일입니다.

본 세션에서는
- 이미지 분석을 위해 해결해야 할 과제들
- 이미지를 분석하면 무슨 일들을 할 수 있나
- 네이버 서비스에 적용된 몇 가지 이미지 분석 기술 사례
- 그 외 이미지로부터 정보를 뽑아내기 위해 시도했던 여러 기술 실험들
등을 이야기합니다.

발표자 소개

"인간이 가진 뛰어난 시각정보 처리능력을 기계도 가질 수 있다면..." 이런 동기로 computer vision을 전공으로 삼게 되었고, 영상 분석/인식/검색, 영상 처리 등 시각 데이터를 다루는 분야에 주로 몸담아 왔습니다.

강의대상

이미지를 다루는 자, 혹은 다루어 보려고 하는 자