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유사이미지 검색에 대해서 한번에 다 다룰 자신은 없지만 조금씩 정리해보려고 합니다.
유사 이미지 검색의 개념
유사 이미지 검색은 사용자가 입력한 이미지와 시각적으로 유사한 이미지를 데이터베이스에서 찾아주는 기술입니다. 이는 전통적인 텍스트 기반 검색과 달리, 이미지의 색상, 형태, 질감 등 시각적 특징을 분석하여 유사도를 판단합니다. 예를 들어, 사용자가 특정 상품의 이미지를 입력하면, 해당 상품과 유사한 디자인이나 색상의 다른 상품 이미지를 추천해주는 방식입니다.
유사 이미지 검색의 원리와 작동 방식
유사 이미지 검색은 주로 다음과 같은 단계로 이루어집니다.
특징 추출: 입력된 이미지에서 색상, 형태, 질감 등의 시각적 특징을 추출합니다. 이를 위해 딥러닝 기반의 신경망 모델이 주로 사용됩니다.
임베딩 생성: 추출된 특징을 고차원 벡터 공간의 임베딩으로 변환합니다. 이러한 임베딩은 이미지 간의 유사도를 수치적으로 비교할 수 있게 해줍니다.
데이터베이스 저장: 생성된 임베딩을 데이터베이스에 저장합니다. 이때, 효율적인 검색을 위해 벡터 검색을 지원하는 데이터베이스를 사용합니다.
유사도 계산 및 검색: 사용자가 새로운 이미지를 입력하면, 해당 이미지의 임베딩을 생성하고, 데이터베이스 내의 임베딩들과의 유사도를 계산하여 가장 유사한 이미지를 반환합니다.
일반적인 인프라 구성
유사 이미지 검색 시스템의 일반적인 인프라 구성은 다음과 같습니다.
데이터 저장소: 원본 이미지와 해당 임베딩을 저장하는 스토리지 시스템이 필요합니다.
특징 추출 및 임베딩 생성 모듈: 이미지에서 특징을 추출하고 임베딩을 생성하는 딥러닝 모델이 포함됩니다.
벡터 검색 엔진: 임베딩 간의 유사도를 효율적으로 계산하고 검색할 수 있는 엔진이 필요합니다.
API 레이어: 사용자 요청을 처리하고 검색 결과를 반환하는 인터페이스를 제공합니다.
AWS를 활용한 구체적인 구현 방법
AWS는 유사 이미지 검색 시스템을 구축하기 위한 다양한 서비스를 제공합니다.
데이터 저장소:
- Amazon S3: 원본 이미지를 안전하게 저장하고 관리할 수 있는 객체 스토리지 서비스입니다.
특징 추출 및 임베딩 생성:
- Amazon SageMaker: 딥러닝 모델을 학습하고 배포할 수 있는 완전관리형 서비스로, 이미지 특징 추출 및 임베딩 생성을 위한 모델을 구축하고 호스팅할 수 있습니다.
벡터 검색 엔진:
- Amazon OpenSearch Service: k-NN(k-Nearest Neighbors) 기능을 통해 벡터 기반의 유사도 검색을 지원합니다. 이미지 임베딩을 저장하고, 유사도 계산을 통해 유사 이미지를 효율적으로 검색할 수 있습니다.
API 레이어:
AWS Lambda: 서버리스 컴퓨팅 서비스로, 이미지 업로드 시 자동으로 트리거되어 임베딩 생성 및 OpenSearch에 저장하는 작업을 수행할 수 있습니다.
Amazon API Gateway: 사용자 요청을 처리하고, Lambda 함수를 호출하여 OpenSearch에서 유사 이미지 검색 결과를 반환하는 API를 구축할 수 있습니다.
구현 흐름:
이미지 업로드: 사용자가 이미지를 업로드하면, 해당 이미지는 Amazon S3에 저장됩니다.
임베딩 생성: S3에 이미지가 저장되면, AWS Lambda가 트리거되어 SageMaker에서 호스팅 중인 딥러닝 모델을 호출하여 이미지의 임베딩을 생성합니다.
임베딩 저장: 생성된 임베딩은 Amazon OpenSearch Service에 저장됩니다.
유사 이미지 검색: 사용자가 새로운 이미지를 업로드하여 검색을 요청하면, 동일한 과정을 통해 임베딩을 생성하고, OpenSearch의 k-NN 기능을 활용하여 가장 유사한 이미지를 검색하여 반환합니다.
이러한 AWS 서비스를 활용하면 확장성과 효율성을 갖춘 유사 이미지 검색 시스템을 구축할 수 있습니다. 또한, 서버리스 아키텍처를 도입함으로써 운영 부담을 줄이고, 비용 효율적인 시스템을 구현할 수 있습니다.
참고 자료:
이러한 자료를 참고하여 AWS를 활용한 유사 이미지 검색 시스템 구축에 대한 이해를 높일 수 있습니다.