구글, 영상 속 사물인식 특허와 클라우드 비디오 인텔리전스 API 공개

차원용 소장
[2017.03.15.]

구글이 2014년 7월 29일에 ‘자동영상사물인식(Automatic Large Scale Video Object Recognition, 8,792,732, 29 Jul 2014)’이라는 특허를 미국 특허청에 등록했다. 이는 2012년 8월 28일에 등록한 특허를 개량한 것으로, 청구 항을 43개에서 20개로 줄인 것이다.

영화나 드라마를 보다가 맘에 드는 옷을 발견한 적이 있는 사람이라면 알 것이다. 영상에 등장한 소품이 뭔지 알려주는 기술을 개발하는 일이 얼마나 필요한 일인지를 말이다. 영상을 친구에게 보여주며 이 옷에 대해 아느냐고 묻기도 하고, 더러는 영상에 등장한 소품을 글로 설명해 인터넷 지식창고에 묻기도 한다. 앞으로 얼마나 더 기다리면 영상에서 사물에 대한 정보를 받아볼 수 있는 기술을 이용할 수 있을까? 어쩌면 그리 머지않은 미래에 가능할지도 모르겠다. 

구글이 등록한 특허는 영상에 등장한 사물을 분석해 어떤 사물인지 알려주는 특허다. 특허 이름은 ‘자동영상사물인식’이다. 구글은 특허의 핵심 개념이 ‘특징 벡터(The feature vectors)’라는 설명도 빼놓지 않았다. 벡터 기술은 사물이 가진 다양한 특징을 종합해 영상 속 사물이 뭔지 파악하는 기술이다. 색깔이나 움직임, 모양 등이 모두 포함된다. 포괄적인 특징을 한데 엮어 사물을 정의하는 기술이라고 생각하면 이해하기 쉽다. 

고양이가 나온 동영상에서 구글의 특징 벡터 기술은 고양이의 귀의 특징을 잡아낼 수 있다. 고양이의 움직임이나 체구, 무늬 등을 파악해 영상에 등장한 사물이 ‘고양이’라고 정의할 수도 있다. 자동차나 사람도 마찬가지다. 네 바퀴가 달린 매끈한 검은색 사물을 자동차로 인식하거나, 두 발로 서 있는 형태를 보고 사람이라고 판단을 내리는 식이다. 사물이 가진 특징을 뽑아내는 것은 특징 벡터기술이지만, 이 정보를 기초로 최종 판단을 내려주는 것은 서버의 몫이다. 

특징 벡터 기술은 스스로 고양이를 고양이라고 판단해주지 못한다. 고양이의 특징을 서버에 저장된 정보와 매칭시켜야 비로소 고양이라고 분석할 수 있다는 얘기다. 클라우드 서버에 있는 막대한 양의 정보가 사람의 뇌 역할을 하고, 동영상이나 사진이 눈 역할을 하는 셈이다. 영상에 등장한 사물 정보를 알려주면, 사물을 검색하거나 구매를 유도하는 방향으로 사용자를 이끌 수 있다. 구글의 ‘자동 사물 영상인식’ 기술은 사용자가 영상과 관계있는 다른 행위를 하도록 돕는 역할을 한다. 

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