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구글 퀵드로우

· 댓글 1 · 포히드너


구글 퀵드로우


안녕하세요~ 포히드너 입니다.

Google Quick, Draw! 라고 들어보신 적이 있으신가요? 학창시절에 시험 시간에 혹은 수업시간에 공부가 하기 싫어 낙서를 하고 놀았던 기억이 있습니다. Google Quick Draw 는 사용자의 그림으로 (인공지능) 머신 러닝의 학습을 하는데 도움을 줄 수 있는데요~ 오늘은 이것과 관련해서 '구글 퀵드로우' 에 대해 알아볼까 합니다. Google Quick Draw 가 무엇을 하는 사이트인가요? 라고 묻는 분들이 계신데요~ 쉽게 말씀을 드리면? 인공지능 '머신 러닝 기술'이 여러 사람들 네티즌 불특정 다수가 되겠죠? 총 6장의 그림을 사용자에게 문제를 내주고 그것을 그리라고 합니다. 사용자가 그림을 그리게 되면? 머신 러닝 기술이 사용자가 그린 draw를 맞추는것입니다. 게임이라면 게임일 수 있고, 현재 인공지능의 수준을 확인할 수 있어서 재미도 있고 한데요~ 아래에서 좀 더 자세히 설명해보겠습니다. 



학교 다닐때는 공부하기가 너무 싫어 수업시간에는 거의 졸면서 교과서에 낙서를 할때 꼭 그림을 그리고 그랬던 것 같은데요, 시험시간에도 문제를 다 찍고 남는 시간에 할 것이 없어 draw 를 했던 것 같습니다. 그리기 실력이 뛰어나지 않아 주로 졸라맨 같은것을 그렸었는데요 ㅎㅎ 오늘 소개드릴 구글 퀵드로우 라는 사이트에서 원하신다면? 세계 최대의 낙서 데이터 세트를 오픈소스로 받아볼 수도 있습니다. 다른 사람들이 문제에 대한 사물을 어떻게 그렸는지 확인할 수 있더라고요. 



Google에서 한글 또는 영문으로 Quck Draw 를 검색해주시면 되는데요~

구글 퀵드로우 (바로가기) 입니다. 



구글 퀵드로우 사이트에 위에 바로가기를 이용해 접속을 하셨다면?

이런 화면이 나옵니다. 머신 러닝 기술이 학습을 통해 낙서를 과연 인식할 수 있을까요? 묻는 내용인데요~ 인공지능의 현재 발달 수준을 알 수 있을것 같고 왠지 흥미로울 것 같아서 직접 참여를 해봤습니다. 사이트 이용을 하는방법은 아주 간단합니다. 노란색 '시작하기' 를 눌러주시면 됩니다.



구글 퀵드로우 는 사진과 같이

그림 1/6 총 여섯장을 사용자에게 그리라고 지시를 하는데요~ 시간제한이 있습니다. 단! 20초 이내에 그려야 한다는 포인트!

주제는 '머그잔' 이죠? 아래에 알겠어요! 를 누르면 20초가 카운트 됩니다.



머그잔을 그리라는데 어떻게 그려야 할지 막 생각을 하던 찰나에 시간이 벌써 13초가 남아서

동그라미를 그려봤습니다. 그랬더니 구글 인공지능 음성목소리가 나오고, 아래에 뭔지 알 것 같아요. 호스, 연못, 신발 이라고 연상되는 단어들을 알려주더니 잘 모르겠다라고 하면서 문제를 맞추지 못했습니다. 제 그 림 실력이 좋지 않아서 그런거겟죠? ㅠㅠ



구글 퀵드로우 에서 두번째 문제 입니다.

다음을 그리세요. '발' 시간 제한은 20초 이내로 그려야 합니다. 알겠어요! 를 눌렀더니 다시 하얀색 바탕 화면이 나옵니다.



발가락 모양은 그려넣으려 했더니 이런 모습이 됐습니다.

빨간색 테두리를 보고 인공지능은 '헤드폰, 개' 로 인 식을 하더라고요. 그러다가 결국 모르겠다 하고 또 문제를 맞추지 못했습니다.



세번째 그 림의 문제는?

지갑을 그려라 였는데요~ 알겠어요!를 누르고 아래와 같이 



지갑을 그릴려고 하니 막상 떠오르지 않고, 쉽지가 않더라고요

그래서 위와 같은 그 림을 그렸더니, 인공지능이 인식하기를 (코, 버섯, 문어, 코뿔소, 악어)로 보더라고요 ㅎㅎ




네번째 그 림은?

아보카도를 그려라 였는데요~ 알겠어요! 를 누르고 동일하게 



아보카도 역시 막상 머릿속에서 떠올리고 그 림을 그리려니 쉽지가 않더라고요.

그냥 동그라미에 점하나를 그렸더니 인공지능은 '감자', '물고기'로 보더라고요 ㅎㅎ 결국 문제를 맞추지 못했습니다. 




다섯번째 미션은?

생일 케이크 를 그려라 여서 '알겠어요!' 를 클릭 후 도전을 해봤습니다.



케익 미션을 받아서

막상 케익을 떠올리고 그림으로 그리려고 보니, 쉽지가 않더라고요, 삼각형을 넣고 겉을 표현해야하는데 시간은 20초로 짧고, 그래서 완성된 그.림 입니다. 인공지능이 인식하기를 (손톱, 망치)로 보더라고요 ^^;;



마지막 구글 퀵드로우 여섯번째 그 림 미션으로는?

양파를 그리는 것이었는데요~ 도전을 해봤습니다.



양파는 제대로 그렸는지 인공지능이 문제를 맞췄습니다.

그래서 결과를 따로 화면으로 이렇게 보여주는데요~ 신경망이 낙서 1개를 맞췄습니다. 하지만 5개는 알아보지 못했어요. 낙서를 선택하여 신경망이 무엇으로 인식했는지 알아보세요. 라고 해서 궁금해서 하나하나 클릭을 해봤습니다.



머그잔 을 제가 그린것이 제일 꼭대기에 있는것이고, 두번째가 인공지능이 가장 비슷한 그림을 연상해낸 것입니다. (연못, 빵, 신발) 인줄 알았나보더라고요 ^^; 그리고 세번째 섹션에는? 다른 사람들이 그린 그 림들이 나옵니다. 완성된 그 림을 가지고 인공지능이 학습을 한다고 하더라고요.



두번째 주제 발을 그렸더니

신경망은 그림이 다음과 더 닮았다고 생각을 했다고 합니다 ^^;; 병마개, 구불구불한 선, 신발.. 세번째 섹션에 다른분들이 그린 그 림은 정말 멋집니다. 도안을 보는것 같습니다. 제 드로잉 실력이 없다는 것이.. 여기서 드러나네요 ㅎㅎ



세번째 드로잉 주제로는?

지갑이었는데요~ 위와 같이 그 렸더니, 코뿔소, 악어, 개 로 인공신경망이 인 식을 해더라고요 ^^;; 참 웃깁니다. 정말 궁금한 것은 피카소 그림을 그려넣는다면 무엇으로 볼지 ㅋㅋㅋ 있다가 한번 해봐야겟습니다. 



네번째 드로잉 주제였던 '아보카도' 입니다.

제가 그린 그림으로는 감자, 물고기, 연못을 연상해냈네요. 세번째 다른 사용자분들이 그 려주신 퍼펙트한 아보카도 그 림을 보고 학습을 했다고 합니다.




구글 퀵드로우 다섯번째 드로잉 주제였던

생일 케이크 그 림에서 첫번째는 손톱을 가장 비슷하다고 인식을 했는데요, 조금 이해가 안가더라고요, 못 같이 생겻는데 말이죠 ㅎㅎ 두번째는 망치, 세번째는 정원용 호스를 연상했다고 합니다. 세번째 섹션의 다른 분들의 드로잉 실력이 상당함을 알 수 있었습니다. ^^; 



구글 퀵드로우 마지막 여섯번째 주제인 양파는 제가 그린 그림을 인공신경망이 맞췄습니다.

맞추게되면 위와 같이 '이 그림을 그리셔서 신경망이 인식했어요.' 라고 나오더라고요. 신경망이 유사한 이미지를 연상해낸 것을 보니 (양파, 수박, 농구공)으로 인식을 했었는데 다른 사용자들이 그려진 자료를 가지고 조금 더 가까운 것을 맞춰낸 것 같습니다. 



구글 퀵드로우 에 다시 도전을 해봤는데요~

결과는 처참하네요. 한개도 인공지능이 못맞췄습니다. 제 그 림 이 이상해서 이겟죠 ㅎㅎ? 무엇으로 인식을 했는지 하나하나 클릭을 해보겠습니다.



무지개 를 그려라 주제였는데요~

드로잉 실력이 별루라, 조개 처럼 나타낸것 같습니다 ^^; 인공신경망이 인식하기를 (수박, 입, 하프) 같다고 생각했나보더라고요.. 




다음 미션은 가위 였는데요~

20초안에 표현하기가 정말 쉽지 않더라고요. 제 이미지를 보고는? 재킷, 도끼, 스웨터로 생각을 한 것 같습니다^^; 다른 온라인에서 능력자분들의 드로잉 실력을 한번 겠습니다. 정말 가위같네요.



구글 퀵드로우 의 다음 미션은? 다람쥐 그림 이었는데요~

위와 같이 그렸더니, 쥐, 개구리, 개미로 인식을 했습니다. ^^; 다람쥐 나타내기 쉽지 않은것 같습니다. 세번째 섹션에 도토리까지 그리신 분은 정말 능력자이신 것 같습니다. 20초안에 그려넣기 정말 힘들거든요.



구글 퀵드로우 또다른 미션으로는?

양을 그려라 였는데요~ 위와 같이 표현했더니 인공신경망이 인식하기로는 (개구리, 바다거북, 비행접시)로 인식했습니다 ^^;



계단 미션에서 위와 같이 나타냈더니

신발, 모루, 드럼으로 인식을 했습니다^^;



마지막 미션에서는 악아를 표현하라고 해서

위와 같이 물고기 처럼 나타냈더니, 비행접시, 게, 연못 으로 인식을 하더군요^^; 세번째 섹션을 보면서 다른 분들이 드로잉 솜씨에 정말 빠져드네요 ㅎㅎ 이상 지금까지 자투리 시간에 학교 등에서 책상이나 공책이 아닌 스마트폰으로 낙서를 하기 딱 좋은 '구글 퀵드로우' 사이트 이용하는 방법에 대해 알아봤습니다. 오늘 내용 도움이 되셨나요? 글을 읽어주셔서 감사합니다. 

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