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황보경 기자 (HBK_P@skkuw.com)
앞서 설명했듯 개미 알고리즘을 이용하면 몇몇 장소를 경유해 목적지에 도달하는 가장 빠른 방법을 알아
에지검색 알고리즘은 영상처리에 가장 활발히 적용되고 있는 분야다. 이는 영상에서 에지, 즉 경계선을 추출해내는 것이다. 일반적인 영상은 그 속의 경계선이 정확히 나뉘지 않고 서서히 변화한다. 에지검색 알고리즘은 이러한 특성과 무작위로 발생하는 개미의 페로몬 정보를 결합해낸 것이다. 화면 속 경계선을 찾아내는 과정을 통해 얼굴·문자 인식이나 문서 분류를 가능하게 만드는 것이다.
이에 대해 경기대학교 대학원 건축공학과 강권용 석사는 자신의 논문에서 “에지검색은 모든 영상처리 분야에서 사용하는 매우 중요한 영역”이라고 평했다. 이어 그는 “이러한 개미 알고리즘이 앞으로 영상처리를 수행하는 많은 분야에서 영향을 미칠 것”이라 예상했다.
에지검색과 함께 자주 등장하는 차량경로탐색은 노선이 정해지지 않은 차량이 특정 장소를 들러 최초 출발한 곳으로 되돌아올 때, 운행한 총 거리와 시간을 최소화하는 알고리즘이다. 따라서 이는 주로 택배시스템에 적용된다.
한국산업정보학회에서는 이 알고리즘을 이용해 실제로 경로탐색 시스템을 개발해냈다. 학회 논문지를 통해 발표된 바에 따르면 시스템은 프로그래밍을 가능하게 만드는 소프트웨어를 이용해 만들어졌다. 이 프로그램을 이용해 거리에 대한 정보와 특정 마을에 관한 데이터를 불러들이면 그에 따라 필요한 개미와 경로가 생성된다. 각각의 개미는 경로에 따라 모든 마을을 방문하게 되는데 모든 경로에 사용된 페로몬 양을 통해 이동 경로의 총거리가 도출된다. 이 때 총거리의 값이 현재까지 나온 최솟값보다 작으면 그 값을 이 새로운 최솟값으로 대체하는 과정이 반복된다. 결국 반복할 수 있는 최대 횟수에 도달할 때까지 이 과정을 반복하면 최단 경로값이 출력되는 것이다.
이를 기반으로 한 시스템은 “숙련된 택배기사는 물론 초보 택배기사도 배송 경로 선정 및 배송시간을 예측”할 수 있게 해준다. 따라서 논문지는 이를 “택배회사가 경쟁력을 갖게 하고 고객에게 신뢰를 심어줘 궁극적으로는 이익 창출에 크게 기여”할 것이라고 밝혔다.
이렇듯 개미알고리즘은 우리와 동떨어진 어딘가가 아닌 우리 삶에 밀접한 곳에서 적용되고 있다. 에지검색 알고리즘은 키워드가 아닌 영상 자체로 영상을 검색하는 방향으로 발전하고 있으며 경로탐색 알고리즘은 바코드 혹은 GPS와의 연계를 통한 발전을 꾀하고 있다. 단순히 개미들이 움직이는 방법에서 도출한 알고리즘이 우리의 삶을 점차 바꿔나가는 것이다. 인간은 진정 ‘개미에게서 답을 묻는다.’