멤넷(Memnet)은 MIT 연구팀이 개발한 것으로 이미지가 기억에 잘 남을지 판단할 수 있는 딥러닝 알고리즘이다. 사람도 만난 적이 있는 상대방이라도 잘 기억하지 못하는 얼굴이 있다. 멤넷은 이런 이미지 인식 과정을 인공 네트워크에서도 그대로 모방하는 알고리즘이다.

멤넷은 셀카 사진 같은 이미지에서 기억하기 쉬운 걸 사람의 뇌와 마찬가지로 예측할 수 있게 해준다. 연구팀은 이를 위해 이미지에 얼마나 친밀감을 느끼는지 피험자 5,000명을 대상으로 평가, 레벨을 정했다. 이어 이미지 데이터를 멤넷을 넣어 분석한 결과 사람과 거의 비슷한 수준으로 이미지가 기억에 잘 남을지 여부를 판단할 수 있었다고 한다. 기존 소프트웨어와 비교하면 30% 더 뛰어난 능력을 발휘했다고.

기존에는 얼굴을 잘 기억할 수 있는 여부에만 초점을 맞췄지만 멤넷은 더 어렵고 복잡한 화상을 포함하고 있다. 딥러닝을 이용해 사람의 시각계를 복제, 데이터를 판단할 수 있게 훈련을 시켰다는 것. 멤넷은 점수 뿐 아니라 히트맵을 이용해서 이미지 속에서 기억되기 쉬운 부분에 초점을 맞춘다.

이미지 속에서 가장 인상이 깊거나 기억하기 쉬운 부분을 나타내는 히트맵은 다양한 분에 도움이 될 것으로 기대되고 있다. 소비자에게 기억되기를 희망하는 광고주나 기억하기 쉬운 형태로 교재를 만들려는 교사 등 교육 시장에도 도움이 될 수 있다. 다만 멤넷은 사람이 기억할 수 있는 상세 부분까지 기억할 수는 없다. 따라서 이 알고리즘은 아직까지는 특정 부품이나 로고 같은 것까지는 감지할 수 없다고 한다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.

윤신철 칼럼니스트  creact17@gmail.com

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