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여러분이 보시기에는 왼쪽과 오른쪽 사진 중 어느 쪽이 더 예쁜가요? 매우 주관적인 문제라 사람마다 생각이 다를 수 있겠지만 아마도 많은 분들은 오른쪽 얼굴이 더 균형감어 보인다고 할 것 같습니다.

사실 오른쪽 사진은 2008년 어느 해외 연구자들에 의해 개발된 "
Beatification Engine" 이라는 프로그램이 만들어낸 사진입니다. 왼쪽의 사진을 이 프로그램에 넣으면 자동으로 분석, 수정해서 오른쪽 사진과 같은 결과를 만들어 내지요. 쉽게 말하면 뽀샵을 자동으로 해주는 프로그램입니다. 사진 속 얼굴 균형을 맞춰 주는 것이지요. (얼굴의 주름이나 잡티를 지워 주는 것은 아니에요.)

어떻게 이런 프로그램을 만들었을까요? 보통 뽀샵을 한다는 것은 사람의 직관을 사용하는 것입니다. 뽀샵 전문가들은 사진을 딱 보면 '아! 눈이 크구나 조금 줄여야겠군', '아! 턱이 각졌구나 좀 깎아야겠군', 바로 견적을 낼 수 있죠. 전문가가 아닌 사람도 몇 번 시도해보면 아마 전문가와 비슷한 결론을 내릴 것입니다. 비록 사람마다 미의 기준이 다르지만 문화나 성별에 관계없는 모든 사람이 공감하는 보편적인 미의 특성도 있기 때문입니다. 이것은 연구결과로도 밝혀진 사실입니다. 예를들어 사회적 학습이 이루어지지 않은 유아들도 성별, 나이, 인종에 생관없이 미인을 만나면 좀 더 오래 본다고 하는군요.

그럼에도 불고하고 모든 얼굴에 적용할 수 있는 미의 기준이란 것을 만들어 내기는 어렵습니다. 왜냐하면 사람들마다 어울리는 모양이 따로 있기때문이죠. 예를들어 어떤 사람 얼굴에는 큰 눈이 어울리는 반면, 다른 사람 얼굴에는 실 눈이 어울리기도 합니다. 또 어떤 사람은 넓은 이마가 얼굴에 균형을 잡고 다른 사람은 작은 입이 매력이 되지요. 모든 사람의 얼굴을 예뻐지게 바꾸는 요술 같은 단 하나의 공식은 존재할 수가 없는 것입니다. 0 또는 1, 참 또는 거짓만을 아는 융통성 없은 컴퓨터에게 이런 복잡 미묘한 것을 이해 시키기란 참 어렵습니다. 

그래서 이 프로그램을 개발한 연구자들은 데이터를 이용한 기계학습 기법을 사용하였습니다. 먼저 백여장의 다양한 남여 증명사진을 준비했습니다. 다음 28명의 일반인에게 이 사진들을 보고 잘 생김의 정도를 점수로 매기게 하였습니다. 그리고 그 결과를 컴퓨터에게 넘겨주면서 알아서 공부해! 하는 것입니다. 규칙을 알려주는 대신 예쁜 사진과 못난 사진을 여러 장 보여주면서 학습시키는 것이지요. 이런 방법을 공학에서는 데어터 기반 기계학습(Data Driven Machine Learning) 기법 이라고 합니다. 사람도 설명하기 어려운 것을 컴퓨터에게 알려주고 싶을 때 많이 사용하는 방법이지요.

이제 컴퓨터는 잘생긴 사람과 못생긴 사람을 여러 명 알고 있습니다. 새로운 사진이 들어오면 이미 아는 얼굴들과 비교해보고 잘생긴 사람에 가까운지 아닌지 판단 할 수 있죠. 실제 이 프로그램은 새로운 사진이 들어오면 눈, 코, 입의 크기와 위치 그리고 얼굴 윤각 등을 분석합니다. 그리고 이미 알고 있는 사진들과 분석 결과가 가장 비슷한 것을 찾아냅니다. 만일 이렇게 찾아낸 것이 점수가 높으면 새로 입력된 사진도 이미 잘생긴 얼굴일 가능성이 높습니다. 그렇지 않다면 다시 점수가 높은 데이터들 중에 그나마 가장 비슷한 것을 찾아야합니다. 그리고 찾아낸 데이터와 동일하게 위치나 크기를 수정하면 잘생긴 또는 예쁜 얼굴이 되는 것이지요.
 
이 기술은 Siggraph 2008 학회에 발표되었습니다. 아래 사진은 논문에서 보여주는 결과 중 일부입니다.

 
물론 이런 방법이 항상 좋은 결과를 만들지는 않습니다. 이 알고리즘이 항상 입력보다 나은 결과를 만들어낸다..라고 증명하기는 어렵지요. 알고리즘에서 이미 나타나듯이 결과는 결국 학습에 사용된 샘플데이터의 영향을 많이 받게 되어있지요. 하지만 연구자들은 여러 장의 사진을 테스트하고 사람들에게 보여주어서 긍정적인 평가를 받았습니다. 그리고 많은 사람들이 관심을 가질만한 재미있고도 그럴듯한 방법임에는 틀림 없습니다. 그래서 그런지 The New York Times 에도 소개되었습니다.


아쉽게도 연구자들이 프로그램을 공개하지는 않았습니다.
youtube 에 프로그램을 설명하는 동영상은 있습니다.


언젠가 이런 기술들이 더 발전해서 유용해지면 상용 프로그램으로 나오겠지요. 그때는 미니홈피에 좀 더 나은 모습을 공개하고 싶어 하는 분들에게 큰 환영을 받지 않을까요?

 참조 동영상:
Posted by freshimpact
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