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🐱AI는 왜 고양이를 토스터로 착각할까(⊙_⊙)？ [수능에 나오는 경제·금융]

2022학년도 수능 국어에서는 자동차의 사방을 위에서 내려다보듯 보여주는 ‘어라운드 뷰’ 시스템의 영상 합성 원리를 다룬 기술 지문이 출제돼 수험생을 당황하게 했습니다. 이전에도 2015학년도 수능에 디지털 이미지의 확대와 축소 시 화솟값을 처리하는 메커니즘이 출제된 적이 있죠. 이처럼 우리가 매일 접하는 시각 정보를 컴퓨터가 어떻게 데이터로 처리하는지에 관한 기술적 원리는 수능 비문학 지문의 단골 소재입니다.그렇다면 최근 전 세계를 뒤흔들고 있는 AI는 사진을 어떻게 알아볼까요. 인간은 고양이 사진을 보면 0.1초 만에 직관적으로 알아채지만, 컴퓨터에 사진은 그저 수많은 0과 1의 조합일 뿐입니다. 컴퓨터가 눈도 없으면서 이미지를 형태별로 분류하는 기술의 핵심에는 ‘합성곱 신경망(CNN)’이라는 알고리즘이 있습니다.컴퓨터가 이미지를 처리하는 첫 단계는 시각 정보를 ‘숫자 행렬’로 변환하는 것입니다. 디지털 이미지는 수많은 격자 모양의 점인 픽셀(pixel)로 이뤄져 있어요. 흑백 이미지라면 각 픽셀의 밝기에 따라 0(검은색)부터 255(흰색)까지의 숫자로 채워진 2차원 행렬이 됩니다. 컬러 이미지라면 레드, 그린, 블루의 세 가지 색상 채널이 겹친 3차원 행렬(가로x세로x두께)로 표현됩니다. 가로세로 100픽셀짜리 작은 컬러 사진 한 장도 컴퓨터엔 100x100x3, 즉 3만 개의 숫자가 나열된 거대한 데이터 덩어리입니다.이렇게 많은 데이터를 어떻게 빠르게 파악할 수 있을까요. AI는 이미지를 효율적으로 파악하기 위해 합성곱이라는 연산을 적용해요. 쉽게 얘기하면 고양이 사진을 놓고 고양이 주변의 전체를 다 파악하지 않고 눈·코·몸 윤곽 등 중요한 특징