Unsupervised Clustering of Visual Styles in Tie-Dye Images Using Multiple Feature Representations
본 연구는 컬러 모먼트(Color Moments)가 타이다이(tie-dye) 이미지의 비지도 클러스터링에서 다른 다섯 가지 특징 표현보다 우수한 성능을 보이며, 다양한 클러스터 크기와 평가 지표에 걸쳐 가장 일관되고 안정적이며 강건한 그룹화 결과를 제공한다는 것을 입증한다.
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홀치기 염색(Tie-dye)은 천을 접고, 묶고, 꿰매고, 집게로 고정한 뒤 염료에 담그는 방식의, 인류의 독창성만큼이나 오래된 공예입니다. 그 결과물인 직물은 경계가 흐릿하고 색상의 전이가 부드러우며, 딱딱하게 고정되어 있기보다는 살아 숨 쉬는 듯한 패턴을 보여줍니다. 수 세기 동안 이러한 직물들은 지역의 역사와 장인의 손길을 담아낸 문화적 보물로서 소중히 여겨져 왔습니다. 그러나 현대 사회에서 박물관과 기록관들은 수천 점의 이러한 이미지들을 보유하고 있음에도 불구하고, 특정 양식이나 기원, 혹은 제작에 사용된 정확한 기법을 설명하는 명확한 라벨이 없는 경우가 많습니다. 컬렉션이 육안으로 분류하기에는 너무 커지고, 범주를 미리 정의하기에는 너무 모호할 때, 연구자들은 질서를 찾는 데 도움을 줄 컴퓨터로 눈을 돌립니다. 이것이 바로 비지도 학습 클러스터링(unsupervised clustering)의 영역입니다. 이는 알고리즘이 이미지 그룹을 살펴보고, 그 그룹의 이름을 무엇이라 불러야 할지 지시받지 않은 상태에서, 보이는 것을 바탕으로 스스로 그룹화하는 방식입니다. 과제는 컴퓨터에게 무엇을 찾아야 하는지 가르치는 데 있습니다. 이미지는 색상, 형태, 질감, 또는 수백만 개의 다른 사진으로부터 기계가 학습한 복잡한 패턴으로 묘사될 수 있습니다. 하지만 염료의 부드러운 흐름과 경계의 유연함으로 정의되는 직물의 경우, 이러한 묘사 중 어떤 것이 가장 잘 작동할지는 명확하지 않습니다.
강남대학교와 난통 홀치기 염색 박물관의 연구팀은 이 구체적인 수수께끼를 해결하기 위해 나섰습니다. 그들은 다양한 색상과 패턴을 대표하도록 신중하게 선별된 240장의 고품질 홀치기 염색 샘로 사진을 수집하였으며, 흐릿하거나 중복된 이미지는 제거하였습니다. 그들의 목표는 이 직물들을 알려진 역사적 범주로 분류하는 것이 아니라, 컴퓨터가 자연스럽게 시각적으로 유사한 가족 단위로 그룹화할 수 있는지 확인하는 것이었습니다. 이를 위해 그들은 각 사진을 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자 집합으로 변환하는 다섯 가지 서로 다른 방법을 테스트했습니다. 두 가지 방법은 색상 통계에 집중하여, 이미지 내 색상의 전반적인 분포와 형태를 측정했습니다. 한 가지 방법은 직물의 구조를 살펴 패턴의 가장자리와 방향을 추적했습니다. 마지막 두 가지 방법은 일반적인 세상의 사물을 인식하도록 학습된 강력한 사전 훈련된 인공지능 모델을 사용하여, 이 모델들이 홀치기 염색의 미묘한 예술 또한 이해할 수 있기를 기대했습니다.
연구진은 240장의 사진을 다섯 개의 뚜렷한 더미로 분류하도록 컴퓨터에 표준적인 그룹화 과정을 실행하게 했습니다. 그런 다음 그 더미들이 얼마나 잘 결합되어 있는지를 측정했습니다. 결과는 명확하고도 놀라웠습니다. 현대 이미지 분석의 주된 선택지인 복잡한 딥러닝 모델에 의존한 방법들은 성능이 저조했습니다. 그 모델들은 홀치기 염색 이미지를 일관된 방식으로 그룹화하는 데 어려움을 겪었으며, 컴퓨터가 다시 시도할 때마다 종종 서로 다른 결과를 만들어냈습니다. 패턴의 구조적 가장자리를 살피는 방법은 더 나은 성과를 보였으나, 여전히 직물 사이의 미묘한 연결 고리를 놓쳤습니다. 승자는 가장 단순한 접근법이었습니다. 바로 이미지의 전반적인 색상 형태와 확산을 묘사하는 방법이었습니다. '색상 모멘트(color moments)'라고 알려진 이 기술은 색상의 균형과 톤의 관계가 유사한 직물들이 패턴의 종류와 상관없이 자연스럽게 함께 속하게 된다는 것을 일관되게 보여주었습니다.
연구진이 이 색상 중심의 방법을 통해 생성된 그룹들을 조사했을 때, 그 결과는 인간의 눈으로 보기에도 타당했습니다. 한 그룹에는 날카로운 방사형 패턴을 가진 어둡고 대비가 강한 직물들이 포함되었습니다. 다른 그룹에는 부드럽고 확산된 전이를 가진 밝고 연한 직물들이 있었습니다. 세 번째 그룹은 반복적인 띠 모양을 가진 어두운 톤을 특징으로 했으며, 또 다른 그룹들은 방향성이 있는 선과 함께 차분한 다색의 액센트를 보여주었습니다. 컴퓨터는 염료가 안착하는 방식과 색상이 상호작용하는 방식을 바탕으로 시각적 가족을 성공적으로 식려해 냈습니다. 더욱이 이 방법은 매우 안정적이었습니다. 연구진이 약간씩 다른 시작점에서 동일한 작업을 20번 수행하도록 요청했을 때, 컴퓨터는 매번 거의 동일한 그룹화를 만들어냈습니다. 반면, 더 복잡한 딥러닝 모델들은 실행할 때마다 판이하게 다른 답을 내놓았는데, 이는 해당 모델들이 데이터의 진정한 밑바탕 구조를 찾는 것이 아니라 무작위 노이즈에 반응하고 있음을 시사했습니다.
연구진은 또한 그룹의 수를 3개에서 7개까지 다르게 요청했을 때도 이러한 결과가 유지되는지 테스트했습니다. 색상 기반 방법은 모든 범위에서 최고의 성능을 유지하며, 지속적으로 가장 논리적이고 안정적인 클러스터를 생성했습니다. 이는 홀치기 염색의 경우, 시각적 스타일이 날카로운 가장자리나 특정 사물의 형태보다는 색상의 전반적인 관계와 전이의 부드러움에 의해 정의되기 때문에, 단순한 색상 분포 묘사가 가장 효과적인 도구임을 시사합니다. 연구진은 새로운 역사적 분류 체계를 발견했거나 모든 홀치기 패턴의 미스터리를 풀었다고 주장하지 않았습니다. 대신, 라벨이 누락되었을 때 이러한 컬렉션을 정리할 수 있는 신뢰할 수 있고 재현 가능한 방법을 제시했습니다. 그들은 이 특정 유형의 예술에 있어서는, 아주 작은 세부 사항을 분석하거나 다른 목적을 위해 훈련된 모델을 사용하는 것보다, 색상의 큰 그림을 보는 것이 더 효과적이라는 것을 보여주었습니다.
이 연구는 박물관과 기록관들에게 실질적인 경로를 제공합니다. 이 간단한 색상 기반 접근 방식을 사용함으로써, 큐레이터들은 자칫 숨겨질 수 있는 시각적으로 유사한 작품들을 찾아내며 대규모 컬렉션을 탐색할 수 있습니다. 이는 이미지를 경직되고 미리 정의된 틀에 강제로 밀어 넣지 않고도 컬렉션의 다양성을 탐구할 수 있게 해줍니다. 본 연구는 최선의 도구는 작업의 성격에 달려 있다는 것을 확인시켜 줍니다. 유동적이고 색상 중심적인 홀치기 염색의 세계에서, 가장 강력한 렌즈는 가장 복잡한 렌즈가 아니라, 직물 위를 가로지르는 염료의 여정을 가장 잘 포착하는 렌즈입니다.
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