Amazon Rekognition – 딥러닝을 기반한 이미지 탐지 및 인식 서비스

아래 사진이 무엇으로 보이시나요?

당연히 여러분은 동물이라고 인지하실 겁니다. 또한, 애완견으로서 골드리트리버 종이죠. 위의 그림과 이러한 메타 정보가 결합되는 것은 여러분의 뇌에서 바로 인지하기 때문입니다. 이는 여러분이 이미 수백 수천번 이러한 이미지와 데이터 간의 훈련을 통해 학습을 한 것입니다. 이런 방식으로 식물과 동물의 차이, 개와 고양이의 차이 그리고 골드 리트리버와 다른 견종과의 차이를 인지하는 것입니다.

이미지 인식을 위한 딥러닝(Deep Learning)
컴퓨터를 통해 인간과 동일한 수준의 이해력을 요구하는 것은 매우 어려운 작업임이 입증되었습니다. 수십 년 동안 컴퓨터 과학자들이 이 문제에 대해 여러 가지 다른 접근 방식을 취해 왔습니다. 오늘날 이 난제를 해결할 수 있는 가장 좋은 방법은 딥러닝 학습(deep learning)이라는 점에 공감대가 형성되었습니다. 딥러닝은 추상화와 신경망 결합을 사용하여 (Arthur C. Clarke가 말한 것처럼) 마술과 구별할 수 없는 결과를 산출합니다. 그러나 상당한 비용이 듭니다. 첫째, 데이터 훈련 단계에 많은 작업을 투입해야 합니다. 학습 네트워크에 다양한 텍스트 예제 (“this is a dog”, “this is a pet” 등)를 표시하여 이미지의 특징을 라벨과 연관 지어야 합니다. 이 단계에서 신경망의 크기와 다층 적 특성으로 인해 계산 비용이 많이 들게 되는 거죠. 트레이닝 단계가 완료된 후, 트레이닝 네트워크에서 새 이미지가 들어왔을 때 평가하기가 용이합니다. 쉽습니다. 그 결과는 일반적으로 신뢰 수준 (0-100%)으로 표현됩니다. 이를 통해 응용 프로그램에 적합한 정밀성 정도를 결정할 수 있습니다.

Amazon Rekognition 서비스 소개
오늘 Amazon Rekognition 서비스를 공개합니다. 딥러닝 기술을 이용하여 컴퓨터 비전 연구팀이 수 년에 거쳐 수십 억장의 이미지를 매일 훈련 시키는 완전 관리형 서비스입니다. 정확히 훈련된 수 천개의 객체와 장면에 대한 정보를 여러분의 애플리케이션에 사용할 수 있습니다. Rekognition 데모를 통해 사용 방법 및 샘플 코드를 보실 수 있고, 더 자세한 사항은 Rekognition API를 참고하실 수 있습니다.

Rekognition은 확장성을 고려해서 설계되었습니다. 각종 장면, 객체, 얼굴 등을 인식하여 이에 해당하는 레이블(Lavel) 정보를 반환해 주게 됩니다. 이미지에 하나 이상의 얼굴이 포함되어 있다면, 각 얼굴 경계선에 대한 정보를 제공합니다. 아래는 위의 골드 리트리버 이미지에 대한 정보입니다.

보시다시피 Rekognition을 통해 animal, dog, pet, golden retriever 등의 높은 신뢰 수준의 정보를 제공합니다. 이러한 정보들은 독립적이고 서로 명시적 관계성 없이 각자 딥러닝 모델을 통해 생성되는 것입니다. 예를 들어 개와 동물은 완전히 다른 트레이닝 결과입니다. 다만, Rekognition 결과 중 두 레이블이 동시에 강아지 중심의 훈련 자료에 동시에 나타나기도 합니다.

이제 제 와이프와 제가 찍은 사진을 한번 올려 보겠습니다.

Amazon Rekognition를 통해 두 사람의 얼굴과 경계선을 얻을 수 있습니다. 와이프가 행복한 표정을 짓고 있다는 것도 알려주네요. (이 사진은 와이프 생일날 찍은 것입니다.)

또한, Rekognition는 얼굴을 비교하고 해당 이미지 인식을 요청한 많은 얼굴 중 하나가 포함되어 있는지 확인합니다.

모든 기능은 API 함수를 통해 더 자세하게 제공됩니다. (콘솔에서는 간단한 데모를 보시는데 좋습니다.) 예를 들어, DetectLabels로 첫 번째 예제를 프로그래밍으로 처리하고, 두번째로 DetectFaces를 실행합니다. Rekognition에서 IndexFaces을 여러 번 호출해서 인식할 이미지를 준비시킬 수도 있습니다. 실행 할 때마다, 몇 기지 주요 정보(face vectors)를 이미지에서 추출해서 벡터로 저장하고 이미지를 없앱니다. 하나 이상의 인식용 모음을 만들어서 각각 페이스 벡터의 관련 그룹에 저장할 수 있습니다.

Rekognition는 Amazon Simple Storage Service (S3)에 있는 이미지를 직접 가져올 수도 있습니다. AWS Lambda 함수를 통해 새로 업로드 되는 이미지 인식 작업을 수행할 수 있는데, 이 때 AWS Identity and Access Management (IAM)으로 Rekognition API 접근을 하게 하고 AWS CloudTrail로 API 사용 로그를 남길 수도 있습니다.

Rekognition 애플리케이션
이미지 인식 서비스에 대한 응용 분야는 무궁무진합니다. 만일 많은 사진 정보가 있다면 Amazon Rekognition를 통해 태깅 및 색인 작업을 할 수 있습니다. Rekognition은 클라우드 서비스로서 저장 인프라 설치와 처리 그리고 확장성에 염려할 필요가 없기 때문입니다. 이미지 검색 기능, 태그 기반 브라우징 등 어떤 종류의 대화형 검색 서비스에 적합니다.

또한, 다양한 인증 및 보안 서비스에도 활용할 수 있습니다. 웹캠을 통해 신분증 정보를 확인하거나, 사무실 출입이나 보안 영역 출입 허가를 할 수도 있고, 시각적 감시를 수행하고, 관심 있는 대상 및 사람들을 위해 안면 검사를 할 수도 있습니다. 궁극적으로 영화에 나오는 것 같은 얼굴 인식 정보를 통한 “스마트” 광고판을 만들어 볼 수도 있을 것입니다.

정식 출시
Rekognition은 오늘 부터 US East (Northern Virginia), US West (Oregon), EU (Ireland) 리전에서 서비스를 시작합니다. AWS 프리티어(무료 체험판)을 통해 한달에 5,000개의 이미지는 비용 없이 분석 가능하고 일년에 1,000 개의 페이스 벡터를 저장할 수 있습니다. 그 이상에 대해서는 이미지량과 저장 볼륨에 따라 금액이 책정됩니다.

— Jeff;

이 글은 AWS re:Invent 2016 신규 출시 소식으로 Amazon Rekognition – Image Detection and Recognition Powered by Deep Learning의 한국어 번역입니다. re:Invent 출시 소식에 대한 자세한 정보는 12월 온라인 세미나를 참고하시기 바랍니다.