스탠포드대학 컴퓨테이셔널이미징랩(Computational Imaging Lab)이 진행한 새로운 연구에 따르면 벽에 뚫은 작은 구멍에 레이저 빔을 통과시키는 기술을 이용하면 방에 뭐가 있는지 알고 있다는 걸 시사한 바 있지만 이로부터 1개월 뒤에 이번에는 MIT 연구팀이 해당 기술을 이용하면 방안이 보이지 않는 상태에서 무슨 일이 일어나고 있는지 알 수 있다고 발표했다.
깜깜한 방에 빛이 들어가면 육안으로도 어둠 속에서 뭔가가 움직이고 정지하고 있는지 혹은 뭐가 둥글고 각도가 있는지 알 수 있다. 하지만 빛 일부 지역에선 거의 어두워져 아무 것도 보이지 않을 것이다. 그런데 신경망을 이용한 새로운 연구는 단지 벽을 촬영한 영상에서 몇 명이 어떤 작업을 하고 있는지 알 수 있다는 것이다.
MIT 연구에선 먼저 저조명에 성능 뛰어난 고해상도 카메라를 이용해 흰 벽을 촬영하고 해당 영상에서 사람 움직임 그림자를 지우고 가구 등 정지하고 있는 걸 확인해 아무도 없는 방 상태를 가정한다.
같은 일을 다른 방 다른 벽에서도 실시하지만 이번에는 특정 사람이 특정 행동을 하는 상황을 설정한다. 이런 정보를 신경망에 학습시키면 방에 있는 인원은 94.4%, 특정 움직임은 97.3% 정확도로 밝힐 수 있었다고 한다.
그림자에서 여러 정보를 알 수 있다면 당장 커튼과 덧문을 닫으면 된다고 생각할 수 있다. 물론 신경망을 이용한 모든 접근이 인간 모든 동작을 시스템에 학습시키는 건 거의 불가능하다. 하지만 특정 불법 행위에 대해 특정하도록 학습시키는 건 가능하다. 한편 예를 들어 누군가가 건네준 서류 가방에 들어있는 뇌물 뭉치인지 여부를 식별할 수 있는 건 다른 문제다.
또 촛불이나 TV 등 빛이 깜박인 상태에서 사람 움직임에 의해 생긴 그림자와 빛 깜박임에 읳해 움직이는 그림자를 구분하기 어려워지기 때문에 완전하게 작동하지 않을 것이라고 한다. 또 어두운 방에서도 카메라 성능 한계로 정확도가 떨어진다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.