컴퓨터 비전의 혁명적 기술: 객체 탐지 알고리즘

컴퓨터 비전의 혁명적 기술: 객체 탐지 알고리즘

컴퓨터 비전 분야에서 이미지와 비디오 속 객체를 식별하고 위치를 파악하는 기술이 있습니다. 바로 '객체 탐지(Object Detection)'입니다. 단순히 이미지를 분류하는 것을 넘어, 복수의 객체를 정확히 찾아내고 경계 상자로 표시하여 컴퓨터가 세상을 '보고' '이해'할 수 있게 합니다. 오늘은 객체 탐지의 개념, 주요 알고리즘, 발전 과정, 응용 분야 및 최신 동향에 대해 심층적으로 알아보겠습니다.

객체 탐지란 무엇인가?

객체 탐지는 이미지나 비디오에서 특정 객체의 존재를 인식하고, 해당 객체의 정확한 위치를 경계 상자(bounding box)로 표시하는 컴퓨터 비전 기술입니다. 이는 단순히 '이 이미지에 고양이가 있다'라고 분류하는 것을 넘어, '이미지의 왼쪽 하단에 고양이가 있고, 오른쪽 상단에는 개가 있다'와 같이 여러 객체의 위치와 클래스를 동시에 식별합니다.

객체 탐지의 역사는 2001년 폴 비올라(Paul Viola)와 마이클 존스(Michael Jones)가 제안한 얼굴 검출 프레임워크에서 시작되었으며, 이후 딥러닝의 발전과 함께 비약적인 성능 향상을 이루었습니다.

객체 탐지 화면

객체 탐지 알고리즘의 발전 과정

객체 탐지 알고리즘은 크게 전통적 접근법과 딥러닝 기반 접근법으로 나눌 수 있습니다. 역사적 발전 과정을 살펴보겠습니다.

1. 전통적 접근법 (2001-2012)

Viola-Jones 탐지기 (2001)

가장 초기의 성공적인 객체 탐지 알고리즘으로, 특히 실시간 얼굴 검출에 효과적이었습니다. 하(Haar) 특성과 AdaBoost 알고리즘을 사용하여 빠른 검출이 가능했습니다.

HOG(Histogram of Oriented Gradients) + SVM(2005)

나바닙 달랄(Navneet Dalal)과 빌 트릭스(Bill Triggs)가 제안한 이 방법은, 이미지의 기울기 방향 히스토그램 특성과 지원 벡터 머신(SVM)을 결합하여 특히 보행자 검출에 뛰어난 성능을 보였습니다.

DPM(Deformable Part Models) (2008)

페드로 펠론슨(Pedro Felzenszwalb)이 제안한 DPM은 객체를 여러 부분(parts)으로 나누어 모델링하여 다양한 포즈와 관점의 객체를 검출할 수 있게 했습니다. 이 알고리즘은 2008-2012년 PASCAL VOC 챌린지에서 최고의 성능을 보였습니다.

2. 딥러닝 기반 접근법 (2012-현재)

R-CNN(Regions with CNN features) (2014)

로스 거쉬크(Ross Girshick)가 제안한 R-CNN은 영역 제안(region proposal)과 CNN(Convolutional Neural Networks)을 결합한 첫 번째 성공적인 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘입니다. 선택적 검색(Selective Search)으로 잠재적 객체 영역을 제안하고, 각 영역에 CNN을 적용하여 특성을 추출한 후 SVM으로 분류합니다.

Fast R-CNN (2015)

R-CNN의 속도 문제를 개선한 버전으로, 전체 이미지에 대해 한 번만 CNN을 실행하고 ROI(Region of Interest) 풀링을 사용하여 특정 영역의 특성을 추출합니다. 이는 R-CNN보다 약 25배 빠른 속도를 보였습니다.

Faster R-CNN (2015)

Fast R-CNN을 더욱 개선하여, 선택적 검색 대신 영역 제안 네트워크(Region Proposal Network, RPN)를 도입했습니다. RPN은 객체가 있을 만한 영역을 학습을 통해 제안하며, 전체 시스템을 end-to-end로 학습할 수 있게 만들었습니다.

YOLO(You Only Look Once) (2016)

조셉 레드몬(Joseph Redmon)이 제안한 YOLO는 객체 탐지를 단일 회귀 문제로 재정의했습니다. 이미지를 그리드로 나누고, 각 그리드 셀이 객체의 존재 여부, 경계 상자, 클래스 확률을 직접 예측합니다. 이 단일 패스 접근법으로 인해 매우 빠른 속도(45fps)를 달성했습니다.

SSD(Single Shot MultiBox Detector) (2016)

YOLO와 유사하게 단일 패스 탐지기이지만, 다양한 스케일의 특성 맵을 사용하여 다양한 크기의 객체를 더 잘 검출합니다. 이는 YOLO의 속도를 유지하면서 정확도를 개선했습니다.

RetinaNet (2017)

Facebook AI Research에서 개발한 RetinaNet은 '포컬 로스(Focal Loss)'라는 새로운 손실 함수를 도입하여 클래스 불균형 문제를 해결했습니다. 이는 특히 배경과 전경의 불균형이 심한 객체 탐지 작업에서 유용합니다.

Mask R-CNN (2017)

Faster R-CNN을 확장하여 객체 세그멘테이션(segmentation)까지 수행할 수 있게 한 알고리즘입니다. 경계 상자 대신 픽셀 단위의 마스크를 생성하여 더 정확한 객체 위치 표현이 가능합니다.

YOLOv3 ~ YOLOv8 (2018-2023)

지속적인 개선을 통해 YOLOv3, v4, v5, v7, v8 등의 버전이 출시되었으며, 각 버전마다 정확도와 속도 측면에서 개선되었습니다. 특히 YOLOv5는 커뮤니티 지원이 강력하고, YOLOv8은 객체 탐지, 세그멘테이션, 추적 등 다양한 작업을 통합 지원합니다.

DETR(DEtection TRansformer) (2020)

Facebook AI Research에서 개발한 DETR은 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 객체 탐지에 적용한 첫 번째 모델입니다. 앵커 박스나 NMS(Non-Maximum Suppression)와 같은 수작업 설계 요소를 제거하고, end-to-end 학습이 가능한 간단한 아키텍처를 제공합니다.

Swin Transformer (2021)

Microsoft Research에서 개발한 Swin Transformer는 계층적 구조와 이동 윈도우(shifted window) 접근법을 통해 트랜스포머의 계산 효율성을 개선했으며, 객체 탐지를 포함한 다양한 컴퓨터 비전 작업에서 최고 성능을 달성했습니다.

객체 탐지 알고리즘의 작동 원리

현대 객체 탐지 알고리즘의 작동 원리를 두 가지 주요 접근법을 중심으로 살펴보겠습니다.

1. 이단계(Two-Stage) 탐지기 (R-CNN 계열)

작동 과정:

1. 영역 제안(Region Proposal): 이미지에서 객체가 있을 만한 영역을 제안합니다.
   • Faster R-CNN에서는 RPN(Region Proposal Network)이 이 역할을 담당합니다.
   • RPN은 앵커 박스(anchor boxes)라는 미리 정의된 다양한 크기와 비율의 템플릿을 사용합니다.
2. 특성 추출(Feature Extraction): 전체 이미지에 대해 CNN을 통과시켜 특성 맵을 생성합니다.
3. ROI 풀링(ROI Pooling): 제안된 각 영역에 대해 고정된 크기의 특성을 추출합니다.
4. 분류 및 회귀(Classification & Regression): 각 ROI에 대해 클래스 분류와 경계 상자 좌표 조정을 수행합니다.
5. 후처리(Post-processing): NMS(Non-Maximum Suppression)를 적용하여 중복 검출을 제거합니다.

특징:

• 정확도가 높지만 상대적으로 속도가 느립니다.
• 복잡한 장면과 작은 객체에 강합니다.
• 두 단계로 나누어 처리하므로 각 단계를 독립적으로 최적화할 수 있습니다.

2. 단일 단계(One-Stage) 탐지기 (YOLO, SSD)

작동 과정:

1. 그리드 분할(Grid Division): 이미지를 SxS 그리드로 나눕니다.
2. 특성 추출(Feature Extraction): 이미지 전체에 대해 CNN을 통과시켜 특성 맵을 생성합니다.
3. 직접 예측(Direct Prediction): 각 그리드 셀에서 직접:
   • 객체의 존재 확률(confidence score)
   • 경계 상자 좌표(x, y, w, h)
   • 클래스 확률을 예측합니다.
4. 후처리(Post-processing): 임계값 필터링과 NMS를 적용하여 최종 결과를 얻습니다.

특징:

• 실시간 처리가 가능할 정도로 빠릅니다(YOLO v8은 최대 100+ FPS).
• 정확도는 이단계 모델보다 약간 낮을 수 있으나, 최신 버전(YOLOv8, SSD 등)에서는 그 격차가 크게 줄었습니다.
• 구현과 훈련이 상대적으로 단순합니다.

3. 트랜스포머 기반 탐지기 (DETR, Swin Transformer)

작동 과정:

1. 특성 추출(Feature Extraction): CNN 백본을 통해 이미지 특성을 추출합니다.
2. 인코더-디코더 구조(Encoder-Decoder Structure):
   • 인코더는 추출된 특성 간의 글로벌 관계를 모델링합니다.
   • 디코더는 객체 쿼리를 사용하여 최종 객체 표현을 생성합니다.
3. 병렬 예측(Parallel Prediction): 모든 객체를 한 번에 예측하며, 한 세트의 N개 예측을 출력합니다.
4. 이분 매칭(Bipartite Matching): 예측과 실제 객체 간의 최적 일대일 매칭을 찾습니다.

특징:

• 앵커 박스나 NMS와 같은 수작업 설계 요소가 필요 없습니다.
• 글로벌 컨텍스트를 활용하여 복잡한 상황에서 강점을 보입니다.
• 일반적으로 계산 비용이 높지만, 최근 모델(Swin Transformer 등)에서는 효율성이 개선되었습니다.

객체 탐지의 성능 평가 지표

객체 탐지 알고리즘의 성능을 평가하는 주요 지표들을 살펴보겠습니다.

1. 정밀도(Precision)와 재현율(Recall)

• 정밀도: 모델이 객체라고 예측한 것 중 실제 객체인 비율 (TP / (TP + FP))
• 재현율: 실제 객체 중 모델이 탐지한 비율 (TP / (TP + FN))

2. AP(Average Precision)와 mAP(mean Average Precision)

• AP: 정밀도-재현율 곡선 아래 면적으로, 단일 클래스의 성능을 측정합니다.
• mAP: 모든 클래스의 AP 평균으로, 객체 탐지 모델의 전체 성능을 나타냅니다.
• mAP@IoU: 특정 IoU(Intersection over Union) 임계값에서의 mAP (예: mAP@0.5)

3. IoU(Intersection over Union)

• 예측된 경계 상자와 실제 경계 상자 간의 겹치는 정도를 측정합니다.
• IoU = (교집합 영역) / (합집합 영역)
• 일반적으로 IoU > 0.5이면 성공적인 탐지로 간주합니다.

4. FPS(Frames Per Second)

• 알고리즘의 속도를 측정하는 지표로, 실시간 응용 프로그램에서 중요합니다.
• YOLOv8과 같은 경량 모델은 100+ FPS를 달성할 수 있습니다.

객체 탐지의 실제 응용 사례

객체 탐지 기술은 다양한 산업과 분야에서 혁신적인 응용 사례를 창출하고 있습니다.

1. 자율 주행 차량

• 도로 위의 보행자, 자전거, 다른 차량, 교통 표지판 등을 실시간으로 인식합니다.
• 정확한 객체 탐지는 안전한 주행 결정에 필수적입니다.
• Tesla, Waymo, GM Cruise 등이 고도화된 객체 탐지 시스템을 활용하고 있습니다.

2. 영상 감시 및 보안

• 실시간 비디오 분석을 통해 의심스러운 행동이나 물체를 탐지합니다.
• 특정 인물 추적, 방치된 물체 감지, 침입자 감지 등에 활용됩니다.
• 공항, 기차역, 대형 쇼핑몰 등에서 널리 사용됩니다.

3. 소매업 및 재고 관리

• 매장 내 제품 위치 및 재고 수준을 자동으로 모니터링합니다.
• 고객 행동 분석과 열 지도(heat map) 생성에 활용됩니다.
• Amazon Go와 같은 무인 상점에서 핵심 기술로 사용됩니다.

4. 의료 영상 분석

• X-선, CT, MRI 영상에서 종양, 골절, 질병의 징후 등을 탐지합니다.
• 방사선 전문의의 진단을 보조하여 정확도를 높이고 시간을 절약합니다.
• COVID-19 진단에서도 폐 영상 분석에 활용되었습니다.

5. 농업 및 환경 모니터링

• 드론 이미지에서 작물 상태, 해충 침입, 수확 시기 등을 분석합니다.
• 위성 이미지를 통해 산불, 홍수, 삼림 벌채 등의 환경 변화를 감지합니다.
• 야생동물 개체 수 모니터링에도 활용됩니다.

6. 증강 현실(AR) 및 혼합 현실(MR)

• 현실 세계 객체를 인식하고 그 위에 가상 콘텐츠를 정확히 배치합니다.
• Apple의 ARKit, Google의 ARCore, Microsoft의 HoloLens 등에서 활용됩니다.

7. 로봇공학

• 물체 인식 및 위치 파악을 통해 로봇이 물체를 집고 조작할 수 있게 합니다.
• 공장 자동화, 물류 센터, 서비스 로봇 등에서 활용됩니다.

8. 스포츠 분석

• 경기 영상에서 선수, 공, 골대 등을 추적하여 자동으로 경기 통계를 생성합니다.
• 선수 움직임 분석, 전술 분석, 방송용 그래픽 생성 등에 활용됩니다.

객체 탐지의 도전 과제와 최신 동향

객체 탐지 분야는 빠르게 발전하고 있지만, 여전히 해결해야 할 도전 과제들이 존재합니다.

주요 도전 과제

1. 작은 객체 탐지(Small Object Detection)

• 해상도가 낮은 작은 객체(예: 멀리 있는 보행자, 작은 종양)를 탐지하는 것은 여전히 어려운 문제입니다.
• 다중 스케일 특성 맵, 특성 피라미드 네트워크(FPN), 고해상도 백본 네트워크 등이 이 문제를 해결하기 위해 제안되었습니다.

2. 가려진 객체 탐지(Occluded Object Detection)

• 객체가 부분적으로 가려져 있을 때 정확히 탐지하는 것은 어렵습니다.
• 어텐션 메커니즘, 부분 기반 모델링, 컨텍스트 정보 활용 등의 접근법이 연구되고 있습니다.

3. 도메인 적응(Domain Adaptation)

• 훈련 데이터(예: 맑은 날 이미지)와 테스트 환경(예: 비 오는 날 이미지)의 차이로 인한 성능 저하 문제입니다.
• 자기 지도 학습(self-supervised learning), 적대적 훈련(adversarial training), 스타일 변환(style transfer) 등의 기법이 이 문제를 해결하기 위해 사용됩니다.

4. 실시간 처리 및 효율성

• 모바일 기기나 임베디드 시스템에서 고품질 객체 탐지를 실시간으로 수행하는 것은 여전히 도전적입니다.
• 모델 양자화(quantization), 가지치기(pruning), 지식 증류(knowledge distillation), 하드웨어 가속기 등이 이 문제 해결에 기여하고 있습니다.

최신 동향 및 미래 방향성

1. 자기 지도 학습(Self-Supervised Learning)

• 레이블이 없는 대량의 데이터를 활용하여 표현을 학습하는 접근법이 주목받고 있습니다.
• DINO, MoCo, SimCLR 등의 방법이 적은 양의 레이블 데이터로도 좋은 성능을 달성할 수 있게 해줍니다.

2. 트랜스포머와 어텐션 메커니즘

• DETR, Swin Transformer 등 트랜스포머 기반 객체 탐지기가 주류로 자리잡고 있습니다.
• 이러한 모델은 장거리 의존성을 모델링하는 능력이 뛰어나 컨텍스트 이해에 강점이 있습니다.

3. 다중 모달 객체 탐지(Multimodal Object Detection)

• 이미지뿐만 아니라 텍스트, 포인트 클라우드, 레이더, 라이다 등 다양한 모달리티를 결합하는 연구가 활발합니다.
• 특히 자율 주행 차량에서 카메라, 라이다, 레이더 데이터를 융합하는 기술이 중요합니다.

4. 개방형 어휘 객체 탐지(Open-Vocabulary Object Detection)

• 훈련 중에 보지 못한 새로운 클래스의 객체도 탐지할 수 있는 모델에 대한 연구가 진행 중입니다.
• CLIP과 같은 대규모 이미지-텍스트 모델의 지식을 활용하여 개방형 어휘 탐지를 가능하게 합니다.

5. 신경망 아키텍처 검색(Neural Architecture Search, NAS)

• 자동화된 방법으로 최적의 객체 탐지 아키텍처를 찾는 연구가 증가하고 있습니다.
• EfficientDet과 같은 NAS 기반 모델이 최고의 정확도와 효율성을 달성하고 있습니다.

6. 3D 객체 탐지

• 자율 주행, AR/VR, 로봇공학 등에서 3D 공간의 객체를 인식하는 기술이 중요해지고 있습니다.
• 포인트 클라우드 기반 탐지, 멀티 뷰 융합, 단안 깊이 추정 등의 접근법이 연구되고 있습니다.

객체 탐지 알고리즘 구현 및 최적화 전략

실제 응용 프로그램에서 객체 탐지 알고리즘을 구현하고 최적화하는 전략을 살펴보겠습니다.

1. 프레임워크 및 라이브러리 선택

• PyTorch와 TensorFlow: 가장 널리 사용되는 딥러닝 프레임워크로, 다양한 객체 탐지 모델을 구현할 수 있습니다.
• Detectron2(Facebook AI Research): PyTorch 기반의 객체 탐지 라이브러리로, MASK R-CNN, RetinaNet 등 다양한 모델을 제공합니다.
• YOLO 계열 구현체: Ultralytics의 YOLOv5, YOLOv8 등은 사용하기 쉽고 성능이 좋은 구현체입니다.
• TensorFlow Object Detection API: 다양한 모델과 사전 훈련된 가중치를 제공합니다.
• MMDetection: OpenMMLab에서 개발한 객체 탐지 툴박스로, 90개 이상의 모델을 제공합니다.

2. 데이터셋 준비 및 전처리

• 데이터 수집: 응용 분야에 적합한 충분한 양의 데이터를 수집합니다.
• 데이터 레이블링: COCO, Pascal VOC 등의 표준 형식으로 객체 경계 상자와 클래스를 레이블링합니다.
• 데이터 증강(Data Augmentation): 무작위 회전, 크기 조정, 자르기, 색상 변환 등을 통해 데이터셋을 다양화합니다.
• 클래스 불균형 처리: 언더샘플링, 오버샘플링, 포컬 로스(Focal Loss) 등의 기법으로 클래스 불균형 문제를 해결합니다.

3. 모델 선택 및 훈련 전략

• 용도에 맞는 모델 선택:
  • 실시간 처리가 필요하면: YOLOv8, SSD
  • 정확도가 중요하면: Faster R-CNN, CASCADE R-CNN
  • 균형이 필요하면: EfficientDet, RetinaNet
  • 선도적 성능이 필요하면: Swin Transformer, DETR
• 전이 학습(Transfer Learning): ImageNet, COCO 등에서 사전 훈련된 가중치를 시작점으로 사용합니다.
• 하이퍼파라미터 최적화: 학습률, 배치 크기, 옵티마이저 선택, 손실 함수 가중치 등을 최적화합니다.
• 점진적 훈련(Progressive Training): 저해상도에서 시작하여 점차 해상도를 높이는 방식으로 훈련 시간을 단축합니다.

4. 배포 및 최적화

• 모델 경량화: 양자화(quantization), 가지치기(pruning), 지식 증류(knowledge distillation)를 통해 모델 크기와 계산량을 줄입니다.
• 하드웨어 가속: GPU, TPU, FPGA, 신경망 가속기(NPU) 등을 활용합니다.
• 모델 변환: ONNX, TensorRT, CoreML, TensorFlow Lite 등을 사용하여 특정 하드웨어에 최적화된 형태로 변환합니다.
• 배치 처리: 가능한 경우 여러 이미지를 배치로 처리하여 처리량(throughput)을 높입니다.

5. 평가 및 모니터링

• 테스트 데이터셋: 훈련에 사용되지 않은 별도의 테스트 데이터셋으로 성능을 평가합니다.
• 다양한 조건 테스트: 조명 변화, 날씨 변화, 가려짐 등 다양한 조건에서 모델을 테스트합니다.
• 지속적 모니터링: 실제 환경에서의 모델 성능을 지속적으로 모니터링하고, 성능 저하 시 재훈련을 실시합니다.
• 실패 사례 분석: 탐지에 실패한 케이스를 분석하여 모델 개선 방향을 설정합니다.
• 사용자 피드백 통합: 최종 사용자의 피드백을 수집하여 모델 개선에 활용합니다.

객체 탐지의 윤리적 고려사항

객체 탐지 기술의 확산과 함께 윤리적, 사회적 영향에 대한 고려도.

1. 개인정보 보호 및 감시 우려

• 얼굴 인식이나 사람 탐지 기술은 개인의 프라이버시를 침해할 수 있는 위험이 있습니다.
• 일부 국가와 도시에서는 이미 얼굴 인식 기술의 사용을 제한하는 법안을 도입하고 있습니다.
• 개인정보 비식별화, 온디바이스 처리, 사용자 동의 메커니즘 등이 이러한 우려를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2. 편향성과 공정성

• 훈련 데이터의 편향이 모델의 성능 편향으로 이어질 수 있습니다.
• 예를 들어, 일부 인종이나 성별에 대해 더 낮은 정확도를 보이는 얼굴 탐지 시스템이 보고된 바 있습니다.
• 다양하고 대표성 있는 데이터셋, 공정성 메트릭 모니터링, 편향 감지 및 완화 기법 등이 중요합니다.

3. 악용 가능성

• 객체 탐지 기술은 불법 감시, 군사적 목적, 디지털 위조 등에 악용될 수 있습니다.
• 연구자와 개발자는 기술의 이중 용도(dual-use) 가능성을 인식하고 책임 있는 혁신을 추구해야 합니다.
• 사용 제한, 투명성, 거버넌스 구조 등이 악용을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

4. 투명성과 설명 가능성

• 딥러닝 기반 객체 탐지 시스템은 종종 "블랙 박스"로 간주되어 의사 결정 과정을 설명하기 어려울 수 있습니다.
• 이는 특히 자율 주행 차량, 의료 진단, 법 집행 등 중요한 응용 분야에서 문제가 될 수 있습니다.
• 설명 가능한 AI(XAI) 기법, 모델 시각화, 결정 추적 등이 이 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

결론: 미래를 인식하는 기술

객체 탐지 알고리즘은 컴퓨터가 시각적 세계를 이해하는 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. Viola-Jones 얼굴 검출기에서 시작하여 현대의 YOLO, Faster R-CNN, Transformer 기반 모델에 이르기까지, 이 분야는 놀라운 발전을 이루었습니다.

이러한 기술은 자율 주행 차량, 의료 영상 분석, 증강 현실, 로봇공학 등 다양한 산업을 혁신하고 있습니다. 그러나 여전히 작은 객체 탐지, 가려진 객체 탐지, 도메인 적응, 실시간 처리 등의 도전 과제가 있으며, 이러한 문제를 해결하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있습니다.

더불어, 이 강력한 기술이 확산됨에 따라 개인정보 보호, 편향성, 악용 가능성 등의 윤리적 고려사항도 중요해지고 있습니다. 책임 있는 개발과 배포를 통해 객체 탐지 기술의 혜택을 최대화하고 잠재적 위험을 최소화하는 것이 중요합니다.

미래에는 자기 지도 학습, 다중 모달 통합, 개방형 어휘 탐지, 3D 인식 등의 발전이 이 분야를 더욱 발전시킬 것으로 예상됩니다. 객체 탐지 알고리즘은 계속해서 진화하며, 컴퓨터가 시각적 세계를 더 깊고 정확하게 이해할 수 있게 할 것입니다.

우리가 시각적 정보를 통해 세상을 이해하듯이, 객체 탐지 알고리즘은 컴퓨터와 로봇에게 그러한 능력을 부여하고 있습니다. 이는 단순한 기술 혁신을 넘어, 인간과 기계의 상호작용 방식을 근본적으로 변화시키는 혁명적 발전입니다. 객체 탐지 기술의 미래는 단순히 객체를 식별하는 것을 넘어, 시각적 세계의 의미와 맥락을 진정으로 이해하는 방향으로 나아갈 것입니다.