이미지 데이터가 갖는 정보와 그의 활용 (12)
 

지난 호에서는 빅 이미지 데이터와 그 활용에 관하여 살펴보았다. 이미지 데이터가 내포하고 있는 여러 가지 의미를 어떻게 해석하고 분류하며 검색을 용이하게 할 것인가에 관한 이야기를 시작으로 이미지 정보의 양과 질, 현재의 기술로는 활용이 어려운 이미지 정보의 경우 어떻게 관리하는 것이 좋을지에 관해서도 다루었다. 특수한 이미지 데이터인 문자에 관하여 설명하면서 한자문화권에 속한 우리나라에서 문자기록 이미지를 활용하는데 어떤 어려움이 있는지를 중국어, 일본어, 로마자를 사용하는 언어의 경우와 비교해 보았다.
이번 호에서는 올해의 연재를 마무리하면서 ‘이미지 데이터 그 너머’라는 주제로 ‘이미지 데이터를 어떻게 활용해야 할까?’, ‘보이지 않는 것을 어떻게 가시화하여 이미지 데이터로 활용할 수 있을까?’, ‘관찰목적의 이미지와 정보전달용 이미지에는 어떤 차이가 있을까?’, ‘이미지가 지니고 있는 함축적인 의미를 어떻게 찾아내고 정보로 활용할 수 있을까?’에 관하여 생각해 보고자 한다. 이미지 데이터에 관한 이야기를 연재해 왔으니 다양한 이미지를 통해서 이미지 데이터의 장점, 단점, 해석상의 문제점과 더불어 이미지 데이터 그 너머의 잠재적 활용 가능성 등에 관하여 함께 생각해 볼 수 있는 기회를 가져보고자 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. 영국에서 사과가 떨어지는 이유와 한국에서 배가 떨어지는 이유는 같을까, 다를까? 눈에 보이는 현상과 그 현상의 이면에 작용하는 원리는 다를 수 있다.

1. 현상과 본질
우리는 일상생활 속에서 무의식적으로 감각기관에서 얻은 정보를 바탕으로 경험과 학습을 통해서 습득한 데이터 베이스를 사용하여 지각작용으로 상황을 판단하고 필요한 결정을 내리면서 살아가고 있다. 다섯가지 감각기관 중에서도 시각이 정보를 얻는데 차지하는 비중이 매우 크다. 눈에 보이는 것도 있고 눈에 보이지 않는 것도 있다. 눈에 보이는 것보다는 눈에 보이지 않는 것이 훨씬 더 많겠지만 본적이 없으니 눈에 보이는 것을 더 믿게 되는 습관이 몸에 베어 있다.
눈에 보이는 것이 전부가 아니라는 것을 알면서도 눈에 보이는 것으로 판단할 수밖에 없는 경우가 대부분이다. 적어도 눈에 보이는 것이 전부가 아닐 것이라는 인식을 가지고 관찰하게 되면 눈에 보이는 것(현상)만으로 판단하지는 않을 것이다. 눈에 보이지는 않지만 여러 가지 가능성을 염두에 두고 적절한 판단을 하게 될 것이다. 눈에 보이는 현상을 참고하면서도 눈에 보이지는 않는 것(본질)도 고려해서 판단하는 안목을 가지려고 노력할 것이다.
‘세상의 모든 것은 변화하고 서로 연관되어 있다’는 생각을 바탕으로 세상을 바라보면 ‘현상은 본질과 다르다’라는 철학적인 관점에서 세상을 바라보게 되어 현상이라고 하는 부분적인 정보로 본질이라고 하는 전체적인 흐름과 원리를 보지 못하는 우를 범하는 일이 현격하게 줄어들 것이다.
<그림 1>에 뉴턴(Isaac Newton)이 사과가 떨어지는 것을 보고 만유인력이 작용하고 있음을 알았다는 이야기와 ‘까마귀 날자 배 떨어진다(오비이락)’라는 우리의 속담을 일러스트로 표현해 보았다. 사과나 배가 떨어지는 것은 눈에 보이는 사실로 현상이라고 할 수 있다. 까마귀가 날아가는 것도 눈에 보이는 사실로 현상이다. 공교롭게 까마귀가 날자 배가 떨어졌을 수 있지만 항상 그런 것은 아니니, 까마귀가 나는 것이 배가 떨어지는 것의 원인 또는 인과관계가 될 수 없다. 까마귀가 날아가면서 배가 떨어졌으니 크게 상관은 없겠지만 어느 정도의 상관관계가 있는지는 조사해 볼 만하다. 사과나 배가 떨어지게 하는 눈에 보이지 않는 무엇인가를 찾는 일이 본질을 찾는 일이 될 것이다.  본질을 찾게 되면 비슷한 상황의 여러 가지(눈에 보이는) 현상들을 논리적으로 설명할 수 있을 것이다. 아는 만큼 본질이 보이게 될 것이다.
데이터는 현상을 관찰한 ‘정보의 모음’이고 데이터 분석은 ‘현상 간의 상관관계를 바탕으로 인과관계를 파악하여 본질을 찾아내는 것’이고 데이터의 가시화는 ‘현상 간의 상관관계를 보여주는 것으로 인과관계와 본질에 대한 근거자료로 활용되는 것’이라고 볼 수 있을 것이다.(그림 2)
<그림2>의 아래 부분에 인과관계와 상관관계의 예를 단적으로 보여주는 일러스트를 삽화로 넣어 두었다. <그림 2>의 왼쪽 아래를 보자. 숨쉬지 않는 사람은 100% 죽는다. 숨을 쉬지 않는 것이 죽음의 원인이 되므로 인과관계가 성립한다. <그림 2>의 오른쪽 아래를 보면 숨쉬는 사람도 100% 죽는다. 숨을 쉬기 때문에 죽는 것은 아니니 인과관계는 성립하지 않지만 숨을 쉬는 것(현상)과 죽는 것 사이에는 어떤 상관관계가 있을 것이다.
본질은 ‘생명체이기 때문에 언젠가는 죽는다’는 것인데 다 죽을 때까지 기다려서 확인할 수 없으니, 관찰 가능한 범위내의 현상을 관찰한 ‘정보의 모음’을 활용하여 유추하여 본질을 찾아가는 것이 현실적인 방법일 것이다. <그림 2>에서 데이터를 수집하고 분석해서 그 결과를 가시화하는 이유는 무엇일까? 가시화를 통한 자신의 설득이 목적일 것이고 그 분석결과의 의미를 타인에게 효과적으로 전달하기 위한 노력이 아닐까 싶다.

그림 2. 가시화를 통한 의미전달을 위한 이미지의 활용