구글(Google)이 인공지능(Artificial Intelligence, 이하 AI)을 통해 한층 더 진화한 '구글 포토(Google
Photos)' 및 '구글 번역(Google Translate)'를 소개했다.
구글코리아는 29일 역삼동 강남 파이낸스 센터에 위치한 사무실에서 'AI 혁신의 시대: 구글 포토와 구글 번역' 기자 간담회를 개최하고
최근 이슈가 되고 있는 AI 기반으로 진화된 구글 포토와 구글 번역의 새로운 기능과 개선점 등을 설명했다.
구글 본사의 제품 엔지니어링 디텍터 및 제품 총괄이 직접 프리젠테이션을 진행한 이날 행사는 머신 러닝(Machine Learning)과
AI를 기반으로 태그 없이 자동으로 사진 관리를 해주는 구글 포토의 새로운 기술과 아날로그 이미지를 디지털로 손쉽게 변환하는 구글
포토스캐너(Google PhotoScan), 그리고 최근 신경망 번역 기술이 적용된 구글 번역에 대한 내용으로 이뤄졌다.
머신 인텔리전스 기술을 사용한 구글 포토
제임스 갤러거(James Gallagher) 구글 포토 소프트웨어 엔지니어링 디렉터는 가정 내 여러 기기에 분산되거나 인쇄되지
않고 파일로만 존재하는 사진 및 비디오를 하나로 모아주는 것이 구글 포토이며, 머신 인텔리전스(Machine Intelligence)를 통해
수천 장의 사진도 일일히 태그를 달지 않아도 아주 간단하게 인물, 사진, 테마별로 검색 가능하도록 정리하는 것이 가능하다고 설명했다.
이를 위해 사진에 나오는 특정 사물이나 장소의 랜드마크를 머신 인텔리전스에서 방대한 데이터를 기반으로 훈련(Training)해 자동으로
사물과 장소를 인식할 수 있는 알고리즘을 생성하게 되었다고 밝혔다. 훈련을 위한 데이터는 인터넷에 공개된 방대한 이미지를 이용했으며 단어와
이미지의 연관 관계를 파악하기 위해 구글 이미지 검색 기능도 사용했다.
구글의 클라우드 스토리지에 사진을 저장함으로써 스마트폰 내부 스토리지 공간을 절약할 수 있고 쉬운 백업 및 액세스를 지원하며, 전화번호나
이메일 주소를 모르더라도 구글 포토를 통해 아주 쉽게 공유하거나 메시징 앱을 통해 받은 사진도 구글 포토로 공유하는 것이 가능하다고 말했다.
또한 디지털 사진 외에 인화된 아날로그 사진을 구글 포토에 담기 위한 구글 포토스캐너도 2주 전 iOS와 안드로이드용으로 출시했다.
포토스캐너 앱은 사진 위에 4개의 점을 맞춰서 찍으면 수 초 안에 반사광이나 경계선, 크롭, 기울어지지 않은 온전한 형태의 사진을 얻을 수 있고
구글 포토 내에 저장 및 공유 가능하다.
포토스캐너에 대해 설명한 알렉스 로(Alex Roe) 포토 검색 프로덕트 매니저는 사진 스캔시 각각의 부분을 4번 찍게 한 이유에 대해서는 인쇄된 사진을 한 번만 찍을 경우 반사광이 발생할 수 있는데, 우리의 두뇌에서는
이를 자연적으로 보정해 문제가 없게 보이지만 실제로 스캔된 이미지에는 반사광이 남아있어 각 점들 사이 중복된 부분을 분석해 반사광이 발생한 곳을
보정하기 위해서라고 설명했다. 또한 정확한 사진 크롭 및 올바른 회전(Rotation)을 위한 알고리즘을 개발했다고 말했다.
그 외에 스캔 사진에 전문가 수준의 편집 테크닉을 반영하는 자동 향상(Auto Enhance)d이나 최고의 사진을 모아서 테마별 동영상으로
만들었을 때 자동으로 배경 음악을 넣는 등의 기능도 지원하고 있다고 덧붙였다.
신경망 기계번역으로 정확도 향상시킨 구글 번역
버락 투로프스키(Barak Turovsky) 구글 번역 프로덕트 매니지먼트 총괄은 "인터넷에 존재하는 모든 콘텐츠의 50%가 영어를
기반으로 작성되었지만 전세계 영어 사용 인구는 20%에 불과해 대다수 인구에게 인터넷 정보가 유용하지 않다는 것이 구글이 번역 기능에 투자하게
된 이유"라며, 구글이 원하는 것은 언어 장벽이 정보를 얻는데 방해되지 않는 세계를 만드는 것이라고 밝혔다.
올해로 출시 10년 째를 맞는 구글 번역은 현재 전세계 5억 명 이상이 매일 10억 건 이상 1,400억 개의 단어를 번역하는데 사용하며,
103개의 언어를 지원해 전세계 온라인 콘텐츠의 99%를 지원하며 번역 트래픽의 92%가 미국 외 지역에서 발생한다.
투로프스키는 이번에 새로 도입된 인공지능 기반의 '구글 신경망 기계번역(Google Neural Machine Translation,
GNMT)'에 대해 인터넷에 있는 인간이 번역한 콘텐츠를 크롤링해서 분석하고, 인간의 개입이나 도움 없이 스스로 콘텐츠를 가져와 학습하는
방식이라고 설명했다.
신경망 기계번역은 지난 9월 연구진이 중국어 - 영어 사이에 처음 도입했고, 지난 11월 15일부터는 영어, 한국어, 프랑스어, 독일어,
스페인어, 포르투갈어, 중국어, 일본어, 터키어까지 전세계 인구의 1/3의 모국어에 해당하는 9개 언어(영어 기반 8개 조합)를 지원할 수 있게
되었으며 앞으로 103개 언어, 모든 지역에서 사용 가능하도록 제공할 예정이다.
구글은 이전에는 통계 기반, 구문 기반 번역을 사용해 문장을 단어나 구문 단위(Phrase-Based Machine Translation,
PBMT)를 기준으로 번역해 매끄럼지 못했지만, 신경망 기계번역 기술을 도입하면서 문장을 단어나 어구로 쪼개지 않고 전체를 번역해 정확성과
자연스러움이 향상되고 번역 오류도 55%에서 85% 가량 현저히 감소하는 등 지난 10년간 있었던 모든 업데이트를 뛰어넘은 도약을 신경망 기계
번역 도입으로 하룻밤에 이뤄냈다고 밝혔다.
구체적으로는 문장을 쪼개지 않고 인간의 언어 구사 방식과 유사하게 문장 전체를 하나의 번역 단위로 간주해 한 번에 번역하고, 문맥을 파악해
가장 관련성 있는 것으로 재배열해 인간의 문장에 가깝게 수정한다. 특히 기존 신경망 기계번역의 문제점으로 지적되던 많은 시간이 걸리는 부분을
구글 머신 러닝 및 딥 러닝을 위해 개발된 커스트마이즈 하드웨어 텐서플로우(TensorFlow) 유닛을 이용해 해결함으로써 다른 하드웨어보다
3~5배 빠른 번역이 가능해졌다고 밝혔다.
투로프스키는 신경망 기계번역의 또 다른 장점으로 모든 언어를 일일히 훈련하지 않더라도 비슷한 특징과 연관성이 있는 언어들을 동시에 트레이닝
할 수 있는 점을 꼽았다. 이번에 발표한 8개 언어 기운데 6개도 이러한 다중 언어 훈련(Multi Language Training)을 이용해
하나의 언어에서 학습한 내용을 서로 공유하는 것이 가능해지면서 정확도를 개선하고 제품 개발 과정을 크게 단순화 할 수 있었다고 말했다. 영어를
한쪽에 놓고 한국어와 일본어, 터키어 같은 비슷한 언어 조합을 하나의 모델로 묶어 학습 내용을 이전하는 것이 가능했다는 설명이다.
구글 번역에서 지원하는 103개 언어를 조합하면 1만개가 넘게 나오는데 다중 언어 훈련 방식으로 리소스를 추가하지 않고 새로운 언어를
추가하거나 인터넷에서 잘 사용하지 않아 훈련이 어려운 언어들로 인접 관련 언어를 이용해 훈련하는 것이 가능해질 것으로 전망했다.
신경망 기계번역이 적용된 구글 번역은 현재 구글 검색, 구글 번역 웹 페이지, 그리고 모바일용 구글 검색 앱에서 제공되며,
크롬(Chrome) 번역에도 가까운 시일 내에 8개 언어 조합을 통한 신경망 기계번역 기능을 적용할 계획이다. |
