먼저 이미지 인식 분야가 딥러닝 기술의 발전을 견인하고 있다. 140만 장의 이미지 DB를 구축한 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVRC)는 거대 데이터를 분석할 수 있는 인지컴퓨팅 기술이 발전하는 계기를 마련했다. 특히, 2012년 국제 이미지 인식 기술 대회에서 딥러닝 기술이 우승한 이후부터 이미지 정보 처리 분야는 딥러닝 기술이 평정하였다. 이미지에서 단일 대상을 인식하는 능력은 이미 인간을 능가했고, 현재는 다수의 대상을 동시에 개별적으로 인식하는 능력을 집중적으로 개발 중이다. 향후에는 3차원 영상 및 동영상 인식이 연구개발의 중심이 될 전망이다. 자연어 처리는 문법 기반에서 통계 기반 방법론으로, 형태소 분석, 구문 분석, 의미 분석 순으로 발전하고 있다. 영어는 구문 분석까지 진도가 완료된 반면, 한국어는 아직도 형태소 분석 과정에서 고전 중이다. 한국어의 언어적 복잡성 뿐 아니라, 디지털 언어자원 구축이 미흡하다는 점도 한국어 처리 기술 발전의 걸림돌로 작용한다.
어느 분야에서 딥러닝 기술의 진화를 견인하니
이미지 인식 분야