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¿£ºñµð¾Æ ÀΰøÁö´É ¾ÆÆ® Åø ¡®°í°»(GauGAN)¡¯, ½Ã±×¶óÇÁ 2019¼­ ¼ö»ó

2019-08-02 18:53
ÆíÁýºÎ press@bodnara.co.kr

AI ÄÄÇ»ÆÃ ±â¼ú ºÐ¾ßÀÇ ¼±µÎÁÖÀÚÀÎ ¿£ºñµð¾Æ´Â ÀÚ»çÀÇ ½Ç½Ã°£ ÀΰøÁö´É(AI) ¾ÆÆ® ¾ÖÇø®ÄÉÀÌ¼Ç ‘°í°»(GauGAN)’ÀÌ ½Ã±×¶óÇÁ(SIGGRAPH) 2019¿¡¼­ 2°³ÀÇ »óÀ» ¼ö»óÇß´Ù°í ¹àÇû´Ù.

 

¾Æ¸¶Ãß¾î ÀÛ°¡ºÎÅÍ À¯¸í µðÁöÅÐ ¾ÆÆ¼½ºÆ®¿¡ À̸£´Â ¸¹Àº Å©¸®¿¡ÀÌÅ͵éÀÌ °í°»À» ÅëÇØ ÀÛǰÀ» âÁ¶Çس»°í ÀÖ´Ù. °í°»Àº ½Ã±×¶óÇÁ ÇÁ·ÎÆÐ¼Å³Î ±×·¡ÇÈ ÄÁÆÛ·±½º¿¡¼­ ½Ã¿¬µÇ¸ç Å« È£ÀÀÀ» À̲ø¾ú´Ù. ½Ã±×¶óÇÁ ÄÁÆÛ·±½ºÀÇ ½Ç½Ã°£ ¶óÀ̺ê ÄÜÅ×½ºÆ®¿¡¼­ ‘º£½ºÆ® ¿Àºê ¼î(Best of Show)’ ¹× ‘¿Àµð¾ð½º ÃÊÀ̽º(Audience Choice) ºÎ¹®À» ¼ö»óÇßÀ¸¸ç, ¿£ºñµð¾ÆÀÇ ·ù¹ÖÀ¯(Ming-Yu Liu), Å©¸®½º Çì¹öÆ®(Chris Hebert), °¡ºê¸®ÀÏ Å¬¸²·ÎÇÁ(Gavriil Klimov) ¿¬±¸¿ø°ú UC ¹öŬ¸®ÀÇ ¹Úżº(Taesung Park) ¿¬±¸¿øÀº °í°» ¾ÛÀ» ¼±º¸ÀÌ¸ç ¹Ú¼ö °¥Ã¤¸¦ ¹Þ¾Ò´Ù.

´ë·«ÀûÀÎ ½ºÄÉÄ¡¸¦ ³î¶ø°í »ç½ÇÀûÀÎ Àå¸éÀ¸·Î ¹Ù²ãÁÖ´Â ÀÌ AI ÆäÀÎÆÃ À¥ ¾ÛÀº ¿£ºñµð¾Æ ¸®¼­Ä¡(NVIDIA Research)¸¦ »ý¼ºÀû Àû´ë ½Å°æ¸Á(GAN, generative adversarial networks)À» ±â¹ÝÀ¸·Î ½Ç¿¬Çϱâ À§ÇØ °³¹ßµÆ´Ù.

ÇÑ ´Þ Àü º£Å¸ ¹öÀüÀÌ °ø°³µÆÀ» ¶§ºÎÅÍ ¿£ºñµð¾Æ AI Ç÷¹À̱׶ó¿îµå(NVIDIA AI Playground)¿¡¼­´Â °í°»À» ÅëÇØ 50¸¸ °³ ÀÌ»óÀÇ À̹ÌÁö°¡ »ý¼ºµÆ´Ù. ÃÖ°íÀÇ ¿µÈ­ ½ºÆ©µð¿À¿Í ºñµð¿À °ÔÀÓ ¾÷üÀÇ ¾ÆÆ® µð·ºÅÍ¿Í ÄÁ¼Á ¾ÆÆ¼½ºÆ®µéÀº ¾ÆÀ̵ð¾î¸¦ ÇÁ·ÎÅäŸÀÔÇϰí ÇÕ¼º Àå¸éÀ» ºü¸£°Ô º¯°æÇÏ´Â µµ±¸·Î °í°»À» ÀÌ¹Ì È°¿ëÇϰí ÀÖ´Ù.

½Ã±×¶óÇÁ ÄÁÆÛ·±½º Âü¼®ÀÚµéÀº ¿£ºñµð¾Æ ºÎ½º¿¡¼­ °í°»À» Á÷Á¢ üÇèÇØ º¼ ¼ö ÀÖ´Ù. °í°»Àº ¿£ºñµð¾Æ ÅÙ¼­ ÄÚ¾î(Tensor Cores)¸¦ ÀåÂøÇÑ Äõµå·Î(Quadro) RTX GPU°¡ žÀçµÈ HP RTX ¿öÅ©½ºÅ×À̼ǿ¡¼­ ¿î¿µµÇ°í ÀÖ´Ù.

»ç¿ëÀÚµéÀº °í°»À» ÅëÇØ Á¦ÀÛÇÑ ÀÛǰÀ» °øÀ¯Çϰí ÇØ½ÃÅÂ±× #SIGGRAPH2019, #GauGAN, @NVIDIA Design¸¦ ÀÔ·ÂÇÏ¿© AI ¾ÆÆ® ÄÜÅ×½ºÆ®¿¡ Âü°¡ÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù. ÄÜÅ×½ºÆ®ÀÇ ½É»çÀ§¿øÀº Äݸ® ¿öÃ÷À̸ç, ¿ì½ÂÀÚ¿¡°Ô´Â ¿£ºñµð¾Æ Äõµå·Î RTX 6000 GPU°¡ ¼ö¿©µÈ´Ù.

Èıâ ÀλóÁÖÀÇ È­°¡ Æú °í°»ÀÇ À̸§À» µý °í°»(GauGAN)Àº Àå¸éÀÇ ·¹À̾ƿôÀ» ¹¦»çÇÏ´Â ·¹À̺íÀÌ ÁöÁ¤µÈ ½ºÄÉÄ¡ÀÎ ºÐÇÒ Áöµµ(segmentation map)·ÎºÎÅÍ Æ÷Å丮¾ó¸®½ºÆ½ À̹ÌÁö¸¦ Á¦ÀÛÇÏ´Â ¾ÖÇø®ÄÉÀ̼ÇÀÌ´Ù.

»ç¶÷µéÀº ÆäÀÎÆ®ºê·¯½¬¿Í ÆäÀÎÆ® ¹öŶ ÅøÀ» ÅëÇØ °­, Ç®, ¹ÙÀ§, ±¸¸§À» Æ÷ÇÔÇÑ ¶óº§·Î ÀڽŸ¸ÀÇ Ç³°æÀ» µðÀÚÀÎÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù. ½ºÅ¸ÀÏ Æ®·»½ºÆÛ(style transfer) ¾Ë°í¸®ÁòÀº Å©¸®¿¡ÀÌÅ͵éÀÌ ÇÊÅ͸¦ Àû¿ëÇϰųª »ý¼ºµÈ À̹ÌÁöÀÇ »ö»ó ±¸¼ºÀ» ¼öÁ¤Çϰųª Æ÷Å丮¾ó¸®½ºÆ½ Àå¸éÀ» ±×¸²À¸·Î ÀüȯÇÒ ¼ö ÀÖ°Ô ÇÑ´Ù.

À̹ø ½Ã±×¶óÇÁ¿¡¼­ Àü½ÃµÈ ÃֽоÖÇø®ÄÉÀ̼ÇÀ» ÅëÇØ »ç¿ëÀÚµéÀº ¿Ïº®ÇÑ Àϸô »çÁø ȤÀº ÁÁ¾ÆÇÏ´Â È­°¡ÀÇ ½ºÅ¸ÀÏÀ» ¸ð¹æÇÏ´Â µî ÀڽŸ¸ÀÇ Ã¢Á¶¹° À§¿¡ ÇÊÅÍ ¾º¿ì°í À̸¦ ¾÷·Îµå ÇÒ ¼ö ÀÖ¾ú´Ù. »Ó¸¸ ¾Æ´Ï¶ó »ç¿ëÀÚµéÀº ÀÚ½ÅÀÇ Ç³°æ À̹ÌÁö¸¦ ¿Ã¸± ¼ö ÀÖ¾ú´Ù. AI´Â ºÐÇÒ Áöµµ¸¦ ÅëÇØ ¼Ò½º À̹ÌÁö¸¦ º¯È¯Çϸç ÀÌ´Â »ç¿ëÀÚ ¿¹¼úÀÛǰÀÇ ±âÃÊ·Î »ç¿ëµÈ´Ù.

¿¬±¸ÀÚµéÀº °ÔÀÓ °³¹ßÀÚ, Á¶°æ µðÀÚÀ̳Ê, µµ½Ã °èȹÀÚµéÀÌ ÀÌ ±â¼úÀÇ ÇýÅÃÀ» ´©¸± °ÍÀ¸·Î ¿¹»óÇßÁö¸¸ °í°»Àº ȯÀÚ¸¦ Ä¡·áÇÏ°í ½ºÆ®·¹½º¸¦ ¿ÏÈ­ÇÏ´Â Åø¿¡ Ȱ¿ëµÇ´Â µî ÈξÀ ´õ ±¤¹üÀ§ÇÏ°Ô º¸±ÞµÇ¾ú´Ù.

ÆÄÀÌÅäÄ¡(PyTorch) µö ·¯´× ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©(deep learning framework)¸¦ ÅëÇØ °³¹ßµÈ °í°»ÀÇ ´º·² ³×Æ®¿öÅ©(neural network)´Â ¿£ºñµð¾Æ DGX-1 µö ·¯´× ½Ã½ºÅÛÀ» ÀÌ¿ëÇØ ¹é¸¸ °³ À̹ÌÁö¸¦ ÇнÀÇß´Ù. GTC¿¡¼­ Àü½ÃµÈ µ¥¸ð´Â ¿£ºñµð¾Æ ŸÀÌź(TITAN) RTX GPU¿¡¼­ ½ÇÇàµÆÀ¸¸ç À¥ ¾ÖÇø®ÄÉÀ̼ÇÀº ¾Æ¸¶Á¸À¥¼­ºñ½º(AWS)¸¦ ÅëÇØ ¿£ºñµð¾Æ GPU¿¡¼­ È£½ºÆÃµÆ´Ù.

°í°» µ¥¸ð´Â ¿£ºñµð¾Æ AI Ç÷¹À̱׶ó¿îµå¿¡¼­ Á÷Á¢ üÇèÇØº¼ ¼ö ÀÖÀ¸¸ç, °ü·Ã ¿µ»óÀº À¯Æ©ºê ä³Î¿¡¼­ È®ÀÎÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù.

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