MIT 컴퓨터과학인공지능연구소가 마이크로소프트 연구 그룹과 메트로폴리탄 미술관 그림과 암스테르담국립미술관에 소장되어 있는 그림 사이의 숨겨진 연결 고리를 발견하는 알고리즘을 만들었다.
회화는 수백 수천 점 작품 정보에서 유사점을 찾으려면 상당 시간이 필요하다. 작품에 담긴 주제와 구도는 알기 쉬운 힌트가 없는 경우 유사점을 찾기 상당히 어렵다. 연구팀은 프로세스를 간소화하기 위해 인간의 직감에 가까운 특성을 갖는 알고리즘을 구축했다. 이 알고리즘은 KNN트리라는 이미지를 트리 모양 구조로 그룹화해 검색 데이터 구조와 함께 방대한 회화 작품 중 색상과 스타일 뿐 아니라 그림에 담긴 의미와 테마가 비슷한 작품을 빠르게 찾는 시스템 모자익(MosAIc)을 만들어냈다.
이 시스템은 이미지를 스캔하고 신경망을 이용해 분석을 실시해 기존 분석 시스템에선 어려웠던 작품간 숨겨진 관계를 찾을 수 있다. 예를 들어 모자익이 유사성을 찾아낸 작품으로는 프란시스코 데 수르바란의 성 세라피온의 순교(The Martyrdom of Saint Serapion)와 얀 아셀 레인의 위협받은 백조(the threatened Swan)를 들 수 있다. 이들은 사람과 백조라는 전혀 다른 대상이 그려져 있으며 제작 시대도 다르지만 모두 비슷한 구도 작품으로 깊은 이타성을 담고 있다.
연구팀에 따르면 사람의 직관에 가까운 특성을 갖는 검색 시스템은 예술 뿐 아니라 인문학, 사회과학, 의학 등 분야에서도 도움이 될 수 있다. 이 시스템은 다른 분야에서도 응용할 경우 지금까지 간과해온 뜻밖의 정보를 발굴할 것으로 기대된다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.