빅 이미지 데이터와 그 활용

지난 호에서는 우리의 세계적인 기록유산을 예로 들어 어떤 이미지 정보가 어떤 목적으로 어떻게 기록되었는지에 관하여 살펴보았다. 문화유산의 성격, 자료의 생성목적에 따라서 기록해야 할 정보의 생성방법과 기록방법도 달라져야 하는 이유를 간단히 설명했다. 또한 문화유산의 특징을 고려한 이미지 데이터의 생성과 데이터베이스화에 관하여 제안하고 몇 가지 사례를 소개하였다. 
이번 호에서는 빅 이미지 데이터와 그 활용에 관하여 살펴본다. 이미지 데이터가 내포하고 있는 여러가지 의미를 어떻게 해석하고 분류하며 검색을 용이하게 할 것인가에 관하여 살펴본다. 이미지 정보의 양과 질, 현재의 기술로는 활용이 어려운 이미지 정보의 경우 어떻게 관리하는 것이 좋을지에 관해서도 제안하고자 한다.

■ 유우식 | 웨이퍼마스터스(WaferMasters)의 사장 겸 CTO이다. 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다.
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그림 1. 많은 종류의 콩이 섞여 있는 경우와 종류별로 분리되어 있는 콩의 경우 어느 것이 목적에 맞게 사용하기 쉬울까?

1. 유용성을 좌우하는 정보의 양과 질
광산이나 유전에는 정확한 매장량은 알 수 없으나 채산성이 있는 정도의 광석과 원유가 매장되어 있어 투자가 이루어지고 있음이 분명하다. 광석과 원유를 얻기 위해 채광 또는 채굴을 한다. 채광이나 채굴을 하지 않더라도 매장된 광석과 원유의 양은 변함이 없다. 그러나 경제적인 가치가 거의 없다. 경제적인 가치를 창출하기 위해서는 질이 좋은 농축된 광석 또는 원유를 얻어야 한다. 광석의 경우에는 제련과정을 거치고 원유의 경우에는 정유과정을 거쳐 경제적인 가치를 인정받을 수 있는 제품으로 변환되어 시장에서 거래된다. 매장량이 아무리 많아도 경제적 가치가 높은 질이 좋은 수중의 원석이나 원유만 못하다. 정보 또한 이와 비슷하다. 이세상에 정보가 아닌 것이 없다. ‘정보가 없다’는 정보도 중요한 정보가 되는 경우도 많다. 문제의식을 일깨워주는 귀중한 정보가 될 수 있기 때문이다.

<그림 1>에 여러 종류의 콩이 섞인 채로 모아 놓은 진열대와 종류별로 분류하여 정리해 놓은 진열대의 사진을 실었다. 같은 양의 정보라도 활용하기 쉽게 정리되어 있는 것과 활용하기 위해서 추가 작업이 필요한 정보의 가치에는 큰 차이가 있다. 특정한 종류의 콩만 원하는 경우라면 미리 분류해 놓은 것이 훨씬 사용하기 편리할 것이다. 원하는 콩만 원하는 만큼 골라서 담아서 사용할 수 있기 때문이다. 물론 여러 종류의 콩을 원하는 비율로 섞어서 사용할 수도 있다. 여러 종류의 콩이 섞여 있는 상태를 광산이나 유전에 비유하자면 제련 또는 정유되기 전의 상태라고 볼 수 있다. 종류별로 분류된 콩은 제련이나 정유과정을 거친 가공품이라고 할 수 있을 것이다. 제련이나 정유과정에서 일부 손실이 발생하여 전체적인 양이 줄어들더라도 그 가치는 더 올라가게 된다. 정보 또한 비슷한 성질을 가지고 있다. 아무리 많은 정보라도 질이 떨어지거나 추가로 선별작업을 거쳐야만 사용될 수 있는 정보라면 그 효용가치는 낮아질 수밖에 없다.

콩의 경우 종류에 따라서 크기나 모양에 차이가 나는 경우가 많아, 구멍의 크기가 다른 체를 사용하거나 진동 테이블을 지나면서 무게와 모양에 따라 분리가 이루어지는 원리를 사용한 기계를 사용한다. 물론 양이 많지 않은 경우에는 손으로 하나씩 골라내는 작업도 가능하다. 커피 콩의 경우에는 숙성상태에 따라 색상이 다르기 때문에 색상별로 분류하는 작업이 커피의 풍미와 품질을 좌우하게 되므로 색상별로 분류하는 것이 중요하다. 색상의 분류는 각각의 콩의 색상을 측정하여 일정한 기준을 통과한 것과 통과하지 못한 것으로 분리하여 수집하는 방식을 사용한다. 커피 콩의 껍질을 벗기고 볶는 과정을 거친 다음에도 볶인 커피 콩의 색상과 볶는 과정에서 손상된 커피 콩을 골라내는 작업도 필요하다.(그림 2)

이러한 과정은 커피 콩의 색상과 모양이 가지고 있는 정보를 활용하여 품질을 높이기 위한 과정으로 광석의 제련, 원유의 정제과정과 유사하다고 할 수 있다. 각각의 콩의 외관의 정보를 이용하여 양보다는 질을 높이기 위해 필요한 과정이다. 농산물의 경우에도 콩 하나하나가 가지고 있는 외관, 무게, 색상 등의 여러가지 정보를 활용하여 상품의 질을 향상시켜 상품성을 높여가려는 노력을 하고 있다. 이미지 데이터의 경우에도 예외가 될 수 없다. 많은 이미지 정보를 대상으로 하는 빅 이미지 데이터의 경우에는 이미지 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하여 활용하기 쉽게 분류하여 정보의 질을 높여가면 데이터베이스를 만들어 가는 과정이 데이터의 수집 못지않게 중요하다.

그림 2. 콩의 크기 별 분류기와 커피콩의 색상 별 분류기