컴퓨터 비전은 길지 않은 시간동안 너무나 빨리, 광범위한 영역에 걸쳐 발전을 이뤘다. 오랜 기간동안 컴퓨터 비전 분야에 몸담은 경험을 바탕으로 이론적인 내용과 수학적인 원리, 응용을 꼼꼼히 파고든다. 5판은 모션 분석이나 딥러닝 등 최신 내용을 충실히 반영했다. 컴퓨터 비전을 깊게 이해하고 싶은 독자들에게 이 책은 좋은 길잡이가 되어줄 것이다.

컴퓨터 비전의 가능성을 믿는 사람들이라면 이 분야가 실제로 얼마나 흥미진진한지 알고 있을 것이다. 인간의 시각부터 전자적 하드웨어, 컴퓨터, 여러 컴퓨터 소프트웨어를 필요로 하는 머신 비전까지 다양한 방면에 걸쳐 있기 때문이다. 이 책은 이 모든 것을 탁월하게 설명한다.
5판에서 달라진 주된 점을 꼽자면 딥러닝의 등장이라 할 수 있다. 사실 컴퓨터 비전과 패턴 인식에 있어 이는 엄청난 변화였다. 컴퓨팅 파워와 메모리 가격 하락으로 인해 이 기법을 더 복잡하게 적용할 수 있었으며, 덕분에 ‘빅데이터’의 분석에 충분히 활용할 정도가 됐다. 이제는 딥러닝 및 합성곱 신경망의 성능을 무시할 수 없을 것이다. 혹은 유명 국제 학회의 프로그램 책자만 읽어봐도 연구자들 사이에서 그 혁명적인 기술의 반향을 엿볼 수 있다. 물론 아직은 초기 단계이긴 하지만 어느 정도의 방향을 제시하는 것은 필요하다. 인공지능 시스템에서 성능 문제는 언제나 고찰의 대상이며, 이를 풀어내기 위해서는 그 구조와 기반을 깊이 살펴볼 필요가 있다. 결국 교재의 역할이란 연구와 실제 측면에서 핵심적인 내용을 적절하게 요약해 소개하는 데 있다. 5판에서 딥러닝 내용을 포함한 것은 대담하지만 꼭 필요한 결정이라 생각한다.
나는 5판이 내 책꽂이에 꽂혀 있는 4판을 대신하게 될 때를 기대하고 있다. 학생들의 책꽂이도 그렇게 될 것이라 믿어 의심치 않는다. 언제나 나에게 이 책은 필요한 정보를 찾기 위해 뒤적이는 교재 중 하나였다. 인터넷에 떠돌아다니는 단편적인 지식과 달리, 이 책을 통하면 맥락에 맞는 정보를 얻고 다른 자료로 안내받을 수 있다. 교재란 원래 그런 역할을 하는 것이다. 그리고 나는 이 5판이 그 역할을 충실히 할 것이라 확신한다.
─ 마크 닉슨(Mark S. Nixon)/ 사우샘프턴대학교

◆ 머신러닝 관련 주제의 발전사
◆ ‘기본적인 분류 개념’과 ‘확률론 모델’
◆ 딥러닝 네트워크의 원리와 컴퓨터 비전에 이 주제가 끼친 영향
◆ ‘물체 분할’과 ‘형태 모델’에 대한 머신러닝 방법론과 실제 응용 방식
◆ 기하 변형, EM 알고리듬, 부스팅, 시맨틱 분할, 얼굴 전면화, RNN 등 핵심적인 주제에 대한 심화 논의
◆ 비스킷, 이물질, 얼굴, 눈, 차선, 차량, 보행자의 위치 및 감시 등의 응용과 그 예제들을 통한 현실 비전 시스템의 발전 과정과 그 실제 구현
◆ 수학 및 이론에 대한 상세한 설명과 예제
◆ 각 장의 '최근 연구' 절로 학생 및 관련 종사자에게 최신 정보 전달
◆ 주제에 맞춘 프로그래밍 예제: 코드, 방법론, 그림, 문제, 힌트, 해답(MATLAB과 C++ 중심)

전자공학 및 컴퓨터과학 학부 졸업학기 과목에서 이 책을 사용한다면 일반적으로 1~13장 및 16장에 더해, 필요에 따라 다른 장의 일부를 학습할 필요가 있다. 석사 및 박사 학위 과정에서는 3부와 4부를 깊게 다루고, 이미지 분석 시스템에 대한 여러 실용적인 예제와 함께 5부 중 일부 장을 다루도록 강의를 구성하는 것이 적절하다(부록에서 다룬 강건 통계의 경우 학부 수준 밖에 있긴 하지만, 깊은 수준으로 들어가기 위해서는 반드시 거쳐갈 필요가 있는 내용이다). 후자의 경우 구체적인 내용은 대상이 되는 학생이 어떤 분야를 연구하는지에 따라 달라진다. 즉, 어느 수준을 넘어서면 이 책은 연구를 위한 핸드북 역할이 더 강해지며, 실제로 책을 서술한 목적 중 하나는 이 중요한 분야의 연구자와 실무자가 핸드북으로 사용할 수 있도록 하는 것이다.

확률론적 방법론의 경우 수학적인 내용을 다루는 수준을 구성하는 데 있어 주의를 기울여야 한다. 너무 얕게 다루면 내용이 부실해져 실질적으로 전달되는 것이 없는 것과 마찬가지다. 너무 깊이 다루면 많은 독자가 내용을 따라가는 것이 불가능해진다. 어느 쪽이든 독자가 (수학적) 실제를 파악하는 데 적합하지 않다. 따라서 14장에서는 사용되는 방법론을 전체적으로 개괄하되, 최소한 처음 읽을 때는 약간의 수학적 복잡함을 느낄 수 있을 정도로 서술했다. 상대적으로 어려운 14장에 이어, 15장 및 21장은 사례 연구를 크게 두 부류로 나누어 설명한다. 전자는 딥러닝 네트워크에 대한 주요한 발전이 이뤄지던 기간(2012~2015년)에 해당하는 내용을, 후자는 비슷한 시기이지만(2013~2016년) 딥러닝이 얼굴 검출 및 인식에 초점을 맞춰서 주목할 만한 성과를 보인 내용을 다룬다. 그뿐 아니라, 새롭게 추가된 내용을 반영해 책의 제목 역시 수정했다. 아울러 책의 구성을 변경해, 응용 분야를 다룬 3개 장을 모아 새롭게 5부 ‘컴퓨터 비전의 응용’으로 묶었다.
현재 컴퓨터 비전은 엄밀함, 신뢰도, 일반성, (매우 강력한 GPU 등 향상된 하드웨어 구현을 통한) 실시간 성능 등의 측면에서 충분한 수준의 성숙도를 보이고 있다. 이는 연구자들이 이전보다 더 깊은 수준으로 이를 응용하고 있으며, 실제적인 어려움이 더 줄어들었음을 뜻한다. 이에 따라 5판에서는 이러한 새롭고 흥미로운 상황을 기초적인 수준에서부터 다뤘다.

이 책은 1990년에 초판이 나왔으며, 많은 연구자와 실무자에게 사랑을 받았다. 그러나 이후 20년의 시간이 흐르는 동안 이 분야가 발전하는 속도는 점점 빨라졌으며, 초판에서는 거의 언급하지 못했던 분야에 대한 내용을 점점 판을 거듭하며 더해왔다. 예를 들어 특징 검출, 수학적 모폴로지, 텍스처 분석, 감시, 인공신경망, 3차원 비전, 불변성, 모션 분석, 물체 추적, 강건 통계 등 새롭고 중요한 내용을 추가했다. 4판에서는 더 넓은 범위의 응용 분야를 살펴보고자 했으며, 특히 감시 및 차량 내 비전 시스템을 다루는 2개 장을 추가했다. 그렇지만 컴퓨터 비전 분야는 계속해서 움직이고 있다. 최근 4~5년간 딥 신경망에 대한 연구가 폭발적으로 이뤄지기 시작했으며, 이를 실제로 접목한 결과가 불완전하게나마 점차 발표되고 있다. 그러므로 5판에서는 이 급격한 발전에 대한 이론적인 설명과 실제 응용 측면을 모두 반영할 필요가 있었다. 이에 따라 이 책에서는 새로운 부(3부 ‘머신러닝과 딥러닝 네트워크’)를 추가했으며, 제목에서 유추할 수 있듯이 (기존의 ‘인공신경망’에서 더 멀리 나아간) ‘딥러닝’에 대한 내용과 더불어, 엄밀한 확률론적 방법론에 따른 패턴 인식 접근법도 함께 다뤘다.

E.R. 데이비스(E.R. Davies)

영국 런던대학교 로열 홀로웨이의 머신 비전 분야 명예교수다. 특징 검출, 노이즈 저감, 강건 패턴 매칭, 실시간 비전 응용 등 다양한 비전 분야에서 연구해왔다. 관심사는 자동 시각 검출, 감시, 차량 안내, 범죄 추적 등 다양하다. 200편 이상의 논문과 세 권의 책 『Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities』(1990), 『Electronics, Noise and Signal Recovery』(1993), 『Image Processing for the Food Industry』(2000)를 썼다. 첫 번째 책은 여러 나라에서 25년 이상 사용돼 왔으며, 이 책은 그 내용을 대폭 보강한 5판이다. IoP와 IET의 펠로우이자 IEEE의 시니어 멤버이기도 하며, 「Pattern Recognition Letters」, 「Real-Time Image Processing」, 「Imaging Science」, 「IET Image Processing」의 편집위원이다. 런던대학교에서 이학박사 학위를, 2005년에는 ‘BMVA Distinguished Fellow’를, 2008년에는 ‘Fellow of the International Association of Pattern Recognition’을 받았다.

저자의 말처럼 컴퓨터 비전은 비교적 짧은 시간 동안 굉장히 빠르고 광범위하게 발전해왔으며 수많은 분야에서 활용되고 있습니다. 이 책은 과거에서 현재까지 컴퓨터 비전이 어떻게 발전해왔는지를 보여주고, 이론, 원리, 응용 분야를 가능한 한 모두 설명해 책을 읽는 사람들이 더 깊이 그리고 멀리 나아갈 수 있도록 길잡이 역할을 자처하고 있습니다. 저자 자신이 컴퓨터 비전 분야의 긴 여정을 오랫동안 걸어왔기 때문에, 이 책의 신뢰도는 높다고 할 수 있겠습니다. 요컨대 컴퓨터 비전에 관심을 갖고 이것으로 무언가 해보고 싶은 독자에게 이 책은 기반을 단단하게 다지고 어디로든 갈 수 있도록 도와줄 것입니다.
이 방대한 책을 번역하는 것은 쉽지 않은 일이었습니다. 그중 가장 높은 장벽으로 다가왔던 부분은 수많은 용어들을 어떻게 한국어로 옮길지에 관한 것이었습니다. 컴퓨터 비전은 그 특성상 수학과 컴퓨터의 중간에서 양쪽의 언어를 동시에 사용하며 학술적인 성격과 실무적인 성격을 동시에 띠기 때문에, 용어를 번역하기가 다소 까다로웠습니다. 이 책을 번역하면서 두 가지 원칙을 세우고 그 원칙에 따라 용어를 옮기려 노력했습니다. 첫째, 원어에 대응하는 역어를 찾았고, 만일 존재한다면 가급적 이를 사용했습니다. 한국수학회(https://www.kms.or.kr/mathdict/list.html)나 텀즈(http://www.terms.co.kr/) 등의 목록에서 많은 도움을 받았습니다. 둘째, 제안된 역어가 원어의 뉘앙스를 제대로 반영하기 어려운 경우에는 용어를 그대로 읽어 음역하는 방식을 취했습니다. 가능하다면 적절한 선택을 하려 노력했지만, 실수나 오해가 없을 것이라 확신하기는 어렵습니다. 어색한 부분이나 더 적절한 제안이 있다면 이메일 등으로 피드백 주시길 부탁드립니다.
이 책의 전체를, 그리고 컴퓨터 비전을 꿰뚫는 가장 핵심적인 문장은 1장에서 저자가 제시한 원칙이라 생각합니다. “눈이 할 수 있는 것은 기계도 할 수 있다.” 모든 독자가 책을 통해 이 원칙을 확인할 수 있기를 바랍니다.

전성빈

기계공학과에서 광공학과 이미지 처리를 세부전공으로 박사학위를 받았다. 지식의 시각화와 구조화에 꾸준한 관심을 기울이고 있다. 에이콘출판사에서 출간한 『파이썬 네트워킹 마스터 2/e』(2019), 『HLSL 프로그래밍』(2016) 등을 번역했다.