코넬대학교(Cornell University) 컴퓨터 과학자들은 유사한 패션 감각과 관심사를 가진 지역으로 도시를 정확하게 분할하는 '언더그라운드 맵(Underground Map)'을 자동으로 작성하는 새로운 인공지능 프레임워크를 개발했다.

한 지역에서 사람들이 옷을 입는 방식은 그곳에서 어떤 일이 일어나는지 또는 특정 시간에 일어나고 있는지에 대해 많은 것을 알 수 있으며, 그 지역의 패션 감각을 아는 것은 방문객, 새 거주자, 심지어 인류학자에게도 매우 유용한 도구가 될 수 있다.

코넬대학교 컴퓨터 공학과 교수이자 코넬 앤 S. 바워스Cornell Ann S. Bowers) 컴퓨팅 및 정보 과학 대학 카비타 발라(Kavita Bala) 학장이 주도한 이번 연구는 지리 공간 이벤트를 식별하고 패션 트렌드를 예측할 수 있는 인공지능(AI) 플랫폼 지오스타일(GeoStyle-다운)을 개발한 발라 교수 연구실의 이전 연구를 기반으로 했다.

카비타 발라 교수는 “자신에 대해 게시하는 이미지를 통해 사람들은 그 이미지를 보고 대해 배울 수 있는 것이 너무 많습니다. 그들의 문화, 스타일, 사람들과 상호 작용하는 방법, 그리고 그들에게 중요한 것이 무엇인지 배우게 됩니다"라며, "사람들이 옷을 입는 방식에서 개인의 개성이 많이 나타나기 때문에 전 세계의 패션을 분석하는 것이 우리의 첫 번째 목표 중 하나였습니다"라고 말했다.

연구팀은 37개 대도시의 지리적 위치를 파악한 사진에 대한 패션 인식 AI 알고리즘을 사용하여 도시 별 의류 스타일을 감지한 다음, 지정된 반경 내에서 스타일의 일반적인 조합을 감지할 수 있었다. 그런 다음, 인공지능을 사용하여 공간적으로나 스타일적으로 일관된 도시의 특성을 식별할 수 있었다.

연구팀은 인간 중심의 두 가지 벤치마크 프로그램인 후드맵(HoodMaps-보기)과 오픈스트리트맵(OpenStreetMap-보기)을 사용하여 방법의 정확도를 계산하고 연구에서 선택한 도시의 실제 거주자를 조사했다. 모든 경우에서 연구팀의 언더그라운드 매핑은 기존 방법보다 특성을 더 잘 포착했다고 한다.

카비타 발라 교수는 "이 방법은 새로운 이민자에게 도시에 대한 내부 지식을 제공하는 것 외에도 연구팀의 언더그라운드 매핑 도구가 과학 및 연구에 도움이 될 수 있다"며, “인류학자들이 문화를 연구하는 방식은 해당 장소에 가서 현지인과 인터뷰를 하고 관찰하는 것입니다” 라고 그녀는 말했다.

이어 “이와 같은 자동화 도구는 더 많은 일을 할 수 있게 해줍니다. 그것은 그들이 알지 못했던 새로운 현상을 발견하는 데 도움이 될 수 있으며, 이 현상(도시 특성)이 존재하는 이유에 대한 분석에서 더 깊이 파고들 수 있습니다”라고 덧붙였다.

한편, 이 연구 결과는 지난달 4일부터 8일까지 하와이 와이콜로아에서 열린 '컴퓨터 비전 응용 윈터 컨퍼런스 2022 (Winter Conference on Applications of Computer Vision)'에서 '패션에서 언더그라운드 지도 발견하기(Discovering Underground Maps from Fashion-다운)'이란 제목으로 발표됐다.