라이프 로깅, 24시간 카메라로 일상을 기록하는 취미
깊은학습방법 딥 러닝으로 타인의 일상활동 예측 가능
미래의 스마트 개인 비서, 사전범죄추적기 역할을 할 라이프 로깅 습관

라이프로깅은 라이프(life·삶)과 로깅(logging·일지, 기록)의 합성어로 소셜네트워크서비스와 전자기기를 활용해 일상 전체를 기록하는 행위를 의미한다. 라이프로깅에 대한 개념은 이미 1945년에 등장을 했고, 현재에 와서야 네트워크의 발전과 스마트 디바이스의 범용화 덕택에 과거보다 짧은 시간에 더 많은 정보가 공유되고 있다.

같은 사물을 봐도 사람마다 본 목적이 다르고, 같은 장소에 있어도 서로 경험한 것이 다르며, 같은 사람을 알고 있어도 서로 맺어진 관계가 다르다. 내가 보고 느끼고 행동하는 것들은 누군가 이미 봤고, 느꼈고, 행동했을 가능성이 크다. 설령, 내가 처음 하는것 이라해도 이것을 전파하여 누군가 볼 수 있게한다면, 동일한 상황에서 그 사람들은 좀 더 현명한 선택을 할 가능성이 크다. 이 의미는 공유를 통해 공유자간에 상호 발전될 가능성이 커진다는 의미가 된다. 자신의 눈과 귀와 행동을 효과적이고 쉽고 빠르게 공유할 수 있다면 현재 상황에서 나에게 주어진 문제를 좀 더 쉽게 해결할 수도 있을것이고(Decision Supporting), 내가 지나칠 뻔한 중요한 정보를 놓치게 되는 일이 줄어든다. 내가 가진 정보와 연결되면서 공통된 타인의 정보와의 연결로 새로운 정보와 지식, 나아가서 진화하는 지혜까지도 만들수 있다.

스마트폰과 Wifi가 대중화되면서 언제 어디서든지 인터넷에 접속하여 정보를 검색해 볼 수 있는 시대가 왔다. 이것에 힘입어 SNS(Social Network Service)를 통해서 자신의 일상을 스마트폰을 통해서 즉시 공유하며 소통한다. 이런 기반 산업과 문화가 점점 자리를 잡으려는때에, 우리는 이것을 기반으로 좀더 개방적으로 자신의 Life를 공유할 수 있는 서비스가 라이프로깅이다. ‘Life Logger’들이 많이 나오며 사생활 침해나 개인 정보 노출문제는 뒤따를 수 밖에 없고, 기술적으로 이런 보안문제를 최소화 해줄 수 있는 방법도 분명히 필요하다.

조지아기술연구소 연구원들이 하루 동안 사람들의 활동 추적용으로 착용하도록 스마트폰 카메라를 사용하는 딮러닝학습방법을 개발했다. 건강을 개선하기위한 보다 강력한 시리와 같은 개인비서 애플리케이션 도구가 개발된 것이다.

이 연구에서 카메라가 6개월에 걸쳐 40,000 개 이상의 사진을 찍었다. 모두 30-60초를 촬영하였는데, 연구진은 TV시청, 작업, 가족과 함께 시간을 보내는 사람들, 운전, 식사, 요리를 포함하여 19가지 활동을 하는 사람들의 라이프로깅을 사진으로 분류하기 위해 컴퓨터를 가르쳤다. 컴퓨터는 딥러닝을 통해 프라이버시보호가 필요한 화면은 삭제하고 각각의 사진에 주석을 달면서 실험 대상을 분석하였다.

이미지에 기초하여 선정된 사람들이 주어진 시간에 무엇을하고 있을지를 83% 정확성으로 판정 할 수 있었다. 연구자들은 인간의 행동과 특정한 인간들의 습관을 컴퓨터가 이 라이프로깅으로 "이해"할 수있는 딥리닝 학습방법을 알게되었고, 이는 라이프로깅을 통한 이미지 추적 등을 분석하여 타인들이 무엇을 할지 행동을 미리 예측할 수 있게 된 것이다.

연구진은 앞으로 10년간 인간이 하루종일 어떤 개인적인 선택을 통해 삶을 향상시킬 수있는 유비쿼터스장치를 개발할 수 있다고 생각한다.

"이 라이프로깅 장치는 그 사람이 다음에 무슨 일을 하며, 무엇을 배울 수 있는지 상상할 수 있고 예측할 수 있으며 대안을 제시할 수 있다."고 다니엘 카스토 박사는 말한다. 일본 오사카에서 UBICOMP 2015에서 이런 딥러닝 방법을 제시한 그는 컴퓨터과학 및 프로젝트를 통해 인간을 연구하고 인간이 무엇을 원하고 무엇을 하고 있는지를 보면서 미래의 스케줄을 작성하면서 인간행동 분석이 가능함을 알려주었다.

즉 한 운전자가 실시간 교통 및 도로정보를 지금 운전하는 사람들과 공유 할 수 있다. Waze 같은 스마트폰 앱의 미래 버전을 기반으로 할 수있다. 사람들의 행동을 조금 관찰하여서 그 사람이 좋아하는 뉴스나 관심사를 파악할 수 있다. 애플사는 최근 딥러닝학습방법을 사용하여, Perceptio, 스마트폰 영상인식시스템을 개발하던 회사를 인수했다.

대화형 컴퓨팅을 연구하는 조지아공대 로봇지능연구소에서 이런 연구를 하고 있으며, TechRepublic은 "더 많은 소비자가 착용 할 수있는 딥러닝 기술장치를 구입하고 무의식적으로 자신의 데이터를 축적하게된다. 잠재적인 보안이나 사생활 침해가 되거나 자신의 노출이되는 상황을 우리는 어떻게 해결해야하나 고려해봐야 한다고 커즈와일Ai가 보도한다.

"Web에 없는 라이프 로그 정보량은 Web 상의 정보보다 최소 1,000배 이상 많다. 수집된 라이프 로그를 철저히 익명화할 수 있는 알로리즘 개발과 관련 법규가 필요하다." 고 기쓰레가와 도쿄대 교수가 말했다. Life logging의 아이디어는 1945년 7월, 미국국가과학기술연구소 소장이었던 'Vannevar Bush'가 Atlantic Monthly에 기고한 "As we may think" 라는 기고문에서 처음 제시하였다.

이마에 부착하는 호두알 크기의 장치안에 카메라와 소형 녹음기를 포함하고 있어, 개인이 보고 듣고 말하는 것을 기록하는 개인 기록장치를 처음으로 제안했다. 이러한 장치를 통해 개인의 기억을 확장할 수 있는 가상의 원시 하이퍼텍스 컴퓨터 시스템인 메멕스(Memex, Memory Extender)를 소개하였다. 메멕스(Memex)의 개념은 IT기술의 발전과 더불어 점차 구현이 가능해지고 있으며, 대표적으로 Canada Toronto대학의 Steve Mann교수가 자신이 본 장면을 연속적으로 수집, 기록하고 검색할 수 있는 장치를 1980년대 이래로 개발하고 있다.

이렇게 Life logging을 할 수 있도록 만들어주는 시스템은 Steve Mann교수처럼 안경형 타입의 장치가 될 수도 있고, Microsoft에서 진행한 ‘MyLifeBits’라는 프로젝트에서 쓰인 ‘SenseCam’처럼 목걸이 형태도 있다. MyLifeBits라는 프로젝트는 Microsoft research의 Gordon Bell 이라는 사람에 의해 추진되는 프로젝트이다. 개인의 일상 정보들을 이 장치를 통해 기록하고 그 데이터를 데이터베이스화 하는 소프트웨어까지이다.

이처럼 라이프로깅이 다양한 방법으로 접근되어졌고, 이미 일부 기능에 대해서는 상용화가 진행된 것도 있다. 예를들면, 흔히 볼 수 있는 위치기반 로깅시스템도 아주 단순한 나의 일부정보지만 로깅을 해서 서버에 저장하거나 공유할 수 있는 서비스가 이미 등장했고 서비스중에 있다.

메이커의 시대 저자 박영숙 리붓
박영숙 유엔미래포럼대표 입력 : 2015.10.27 11:25 트위터 페이스북 구글 네이버블로그... 더보기