네이버, SK텔레콤 등 국내 업체들도 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN) 연구와 적용에 적극적인 움직임을 보이고 있다. 사진을 자동으로 동양화풍으로 전환하거나 웹툰 독자 사진을 주인공 얼굴로 변환시키는 등 실제 서비스에 구현하는 사례도 속속 등장하고 있다.

GAN은 상반되는 목적을 가진 두 모듈(판별망, 생성망)이 대결하는 구조를 통해 이미지 생성을 학습하는 구조로 이뤄진다. 판별망(Discriminator)은 주어진 이미지가 실제인지, 거짓인지 판별하고 생성망(Generator)은 판별망을 속여 실제와 구분이 가지 않을 정도의 진짜 같은 이미지를 생성한다. 이를 통해 실제와 근접한 이미지 결과물을 만들어 내는 것이 목표다.

최근 네이버는 기존 GAN을 강화한 ‘Star GAN’을 선보였다. ‘Star GAN’은 기존 GAN에 비해 생성망이 추가된 형태로 구축된다. 판별망은 진짜와 가짜 이미지를 구별함과 동시에 특정 사실(머리 색깔, 성별, 크기 등)도 함께 판별하도록 학습된다. 생성망의 경우 크게 3가지로 분류 되는데, 하나는 원본이미지 뿐만 아니라 바꾸고 싶은 특정 입력 값을 받아 가짜 이미지를 만들고, 또 다른 하나는 가짜 이미지와 원본 이미지가 갖는 특징을 입력 값으로 다시받아 원본 이미지로 복원하도록 학습한다. 마지막으로 최종 생성망은 자신이 생성한 가짜 이미지로 판별망을 속이도록 학습한다. 이렇게 되면 가짜 이미지를 생성할 때 원본 이미지의 생김새를 최대한 유지하는 가짜 이미지를 생성할 수 있다고 네이버 측은 설명했다.

최근 네이버는 웹툰 ‘마주쳤다’에서 GAN 기법을 도입해 독자를 주인공으로 만드는 서비스를 선보였다. 스마트폰으로 독자가 셀카(셀프카메라)를 찍으면 인공지능이 얼굴 특징을 분석하고, 작가의 그림체로 바꿔주는 방식이다. 이를 통해 주인공의 얼굴이 독자 얼굴로 바뀌어 이야기가 전개되는 효과를 낼 수 있다.

SK텔레콤은 GAN기술을 응용한 디스코간(DiscoGAN)을 선보였다. 중요 데이터를 일일이 가공해 학습을 했던 기존 머신러닝과 달리 데이터간의 연관 관계를 머신러닝이 스스로 발견해 자동으로 학습하게 된다.

인공지능연구원(AIRI)에서는 사진을 동양화풍으로 변환하는 ‘간묵(GANMook)’을 공개했다. 방대한 양의 수묵화 데이터를 학습한 뒤 수묵화 고유의 특성을 파악하고, 사용자가 그림이나 사진을 제시하면 이를 학습한 수묵화 스타일대로 변환한다. 수묵화뿐만 아니라 학습한 데이터의 종류에 따라 다른 스타일의 그림을 결과물로 나타낼 수 있다.

인공지능 업계 관계자는 “GAN을 통해 나온 결과물은 생성모델(Generative model)이기 때문에 그럴듯한 결과를 만들어 낼 뿐 사람이 의도한 것과 정확히 일치하는 결과가 나오지 않을 수도 있다”면서 “때문에 정밀한 결과가 필요한 분야보다는 융통성이 있는분야에 먼저 적용될 가능성이 높다. 새로운 것을 디자인할 때 기초작업이나 영감을 얻을 때 응용될 전망”이라고 분석했다.

[테크M = 김태환 기자(kimthin@techm.kr)]