(패턴인식 기술)첨단컴퓨터의 세계

얼마전까지만 해도 컴퓨터의 발달에 있어서 보다 빠르고 정확하게 수치를 계산할 수 있는 기능에 역점이 주어졌다. 그러나 지금은 우리가 항상 접하는실세계 응용에서 이전과는 상당히 다른 형태의 정보처리가 요구되고 있다.

인간의대뇌는 크게 왼쪽에 있는 뇌와 오른쪽에 있는 뇌의 두 부분으로 나눌수 있다. 왼쪽에 있는 뇌는 순차적 처리를 기본으로 하며 규칙, 개념, 계산 등의 논리적 기능을 담당하고 오른쪽 뇌는 병렬처리를 바탕으로 그림. 영상.

컨트롤등의 게시탈트적인 기능을 수행한다.

지금까지는인간의 두뇌에 관한 연구나 컴퓨터에 관한 연구에서 오른쪽 뇌의 기능 보다는 왼쪽 뇌의 기능이 중요시 되었다. 그러나 최근 들어서는 논리적 인 접근 보다는 직관적인 방법을 사용하여 패턴인식을 비롯한 실세계 모델링 에 있어서 보다 적합한 오른쪽 뇌에 대한 연구가 상당한 관심속에서 진행중 이다. 벌써 여러 해 전의 일이지만 걸프만에서 미국 공군이 이란의 여객기를 격추 하여 크나큰 문제가 된 적이 있다. 결과적으로 많은 양민들이 학살된 이 사건에서 많은 사람들의 관심은 과연 레이더를 통한 비행체의 판독이 잘못되었을까에 집중되었다.

위의 예에서 보듯이 미확인된 물체를 정확하게 판별하는 것은 매우 중요한일인데 이러한 것을 연구하는 분야가 바로 패턴인식이다. 인간은 경험에 입각한 나름대로 정확한 패턴인식기능을 가지고 있는데 컴퓨터를 통해 이러한 기능을 구현하려는 것이 바로 패턴인식의 목표라고 할 수 있다.

패턴인식의일반적인 형태는 외부로부터 획득된 데이터에서 중요한 특징들을 추출하고 그에 따라 가장 가까운 표준패턴을 선택하여 패턴을 분류하는 것이다. 또한 패턴인식에서는 패턴을 보다 정확하게 인식하기 위하여 전처리 과정과 후처리 과정을 거치게 된다. 전처리 과정은 변수들의 일관성있는 관리 와 비선형적인 스케일링, 그리고 불완전한 데이터들을 보다 정확하게 표현하기 위해 필요하며, 후처리 과정은 분류된 결과를 보다 정확하게 분석하기 위해 마무리하는 단계를 말한다.

패턴인식기법으로는 전통적 방식인 패턴의 구조를 분석하거나 통계적 분석 을 바탕으로 하는 것외에 80년대 후반에 들어서는 신경망기법이 많이 쓰이고있다. 인공적인 뉴런들의 학습기능을 이용하는 신경망은 병렬처리의 장점을 가지고 있으며, 노이즈나 변형에 강한 특징을 가지고 있다. 또한 명확한 데이터의 처리는 물론 다소 애매한 정보들도 비교적 정확하게 인식할 수 있기때문에 신경망을 통한 패턴인식은 오늘날 가장 일반적인 방법으로 여겨지고있다. 신경망을 통한 패턴인식의 예는 앞의 연재에서 기술한 바와 같이 문자 인식, 음성인식 등 인식과 관련된 것이 많다. 사실상 우리가 일상생활에서 보고 접하는 대부분의 상황들은 패턴인식을 통해 이루어지고 있는 것이다. 그러나 패턴의 일부분이 없어졌거나 다소 애매한 경우에도 패턴을 정확하게 분류할 수 있는지의 여부는 아직까지도 연구의 대상이다.

패턴인식과관련된 대부분의 신경망연구는 미국 국방성의 연구자금을 지원받아서 이루어졌기 때문에 특히 군사적으로 이용될 수 있는 응용들이 대부분이다. 예를 들어 레이더의 화면에 나타난 특정한 흔적이 아군의 것인지 적군의 것인지 아니면 자연계의 생물인지를 구분하는 것이다.

군사적인응용 이외에도 패턴인식과 관련된 제품의 개발은 그 폭이 매우 넓다. 미국 네스터(Ne-ster)사의 신호해독, 나사(NASA)에서의 우주셔틀인식 시스템 국내외의 문자인식 및 음성인식 시스템 등 이루 다 셀수 없을 만큼 많이 응용되고 있다.

신경망을이용한 패턴인식에 관한 연구는 많은 연구기관과 대학에서 진행되고 있는데, 미국 AT&T의 경우에는 전화를 통한 영상회의를 가능케 하는 신 경망 칩의 개발을 완료하였으며, 핀란드의 헬싱키 공대에서는 원격탐지, 의학적 영상분석, 산업용 컴퓨터 비전 및 음성인식 등의 패턴인식에 대한 연구 가 진행중이다.