스티커사진의 유래

스티커사진의 시작은 1995년 일본에서 탄생한 "프리클럽(プリクラ)"에서 비롯되었어요! 프리클럽은 '프린트 클럽'의 줄임말로, 친구들이랑 찍은 사진에 다양한 스티커와 필터를 붙여서 꾸밀 수 있는 기계랍니다. 일본의 게임 회사 아틀러스(Atlus)와 세가(Sega)가 공동으로 개발한 이 기계는 순식간에 젊은 층 사이에서 인기 폭발! 🌟

_참조

한국으로의 도입

1990년대 후반, 드디어 스티커사진 기계가 한국에 상륙했어요! 10대와 20대 사이에서 엄청난 유행을 타고, 놀이공원, 쇼핑몰, 게임센터 등 어디서든 볼 수 있게 되었죠. 친구들과 모여 사진 찍고, 스티커로 꾸며서 소장하거나 교환하는 문화가 생겨났어요. 📸💕

스티커사진의 기술적 진화

시간이 흐르면서 스티커사진 기계도 점점 업그레이드되었어요. 처음에는 단순한 흑백 사진이었지만, 나중에는 컬러 사진, 다양한 배경 선택, 디지털 필터 등 여러 기능이 추가되었죠. 사용자들은 사진을 찍고, 꾸미고, 원하는 대로 출력할 수 있는 자유를 누리게 되었답니다! 🌈

인생네컷의 등장

근래에는 '인생네컷'이라는 새로운 스티커사진부터, 다양한 브랜드의 포토부스가 등장했어요.👀 전통적인 스티커사진의 개념을 현대적으로 재해석한 것으로, 작은 부스에서 간편하게 사진 찍고 다양한 필터와 스티커로 꾸밀 수 있어요. 특히 요즘의 포토부스들은 SNS와 바로 연결되어 찍은 사진을 즉시 공유할 수 있다는 점이 매력적이쥬! 📱✨

스티커사진의 사회적 영향

스티커사진은 단순한 사진 촬영을 넘어, 사회적 상호작용의 중요한 도구가 되었어요. 친구나 연인과 함께 추억을 남기고, 이를 통해 관계를 강화하는 역할을 하죠. 또한, 스티커사진을 통해 자신의 개성과 창의성을 마음껏 표현할 수 있는 기회를 제공하기도 해요. 🌟

BURI도 우리 연구소의 못난이들과 자주 찍습니다.🤟

요즘에는 Y2K 로 다시 "스티커사진"의 부스도 늘고 있죠.

하지만 중요한 것은 뭐다?

자연스러운 보정...

2. 최초의 뽀샵은 달 분화구🌝

내 눈을 키워주지 않으면 찍지 않겠다.👁️👃👁️

요즘에는 자연스러운 보정 넘나 필수... 알죠..? 다들 알지..?

그런데 이 보정, 셀카 찍을 때 필터!😎 나의 눈이 갑자기 예쁘고 좀 반짝이게 나오는 거👀, 나의 콧대가 조금 세워진 거👃, 나의 여드름이 살짝 지워진 거..🤭

모두 다 인공지능 기술이라는 거 알고 계셨?

사진에 보정이라는 것이 생기기 시작하고,

BURI가 셀카를 즐기기 시작하고,

인공지능이 도입된 것은 언제부터 일까요🧐?

먼저, 달의 여드름 뽀샵부터!

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NASA 와 디지털 이미지 처리의 시작

1960년대는 인류가 우주로 나아가려는 시도가 본격적으로 이루어지던 시대였어요. NASA는 달 탐사를 준비하며 우주선에서 보내오는 이미지를 더 정확하고 효율적으로 분석할 필요가 있었죠🤔. 이 때 탄생한 것이 바로 디지털 이미지 처리 기술이에요. 🌔

• 달 탐사와 이미지 처리: NASA는 아폴로 미션을 통해 달에서 찍은 사진을 지구로 전송했어요. 하지만 이 사진들은 여러 가지 문제를 가지고 있었죠. 예를 들어, 우주에서 촬영된 사진은 지구 환경과는 달라서 해상도가 낮거나, 노이즈가 많이 포함되어 있었어요.😰 이 문제를 해결하기 위해 NASA는 디지털 이미지 처리 기술을 개발했어요. 📡

• 이미지 보정 기술의 첫 걸음: 당시의 디지털 이미지 처리 기술은 사진을 디지털화하고, 컴퓨터를 이용해 노이즈를 제거하거나 해상도를 높이는 등의 작업을 포함했어요. 이 과정은 오늘날 우리가 스마트폰에서 몇 번의 터치로 하는 보정과는 달리, 매우 복잡하고 시간이 많이 걸리는 작업이었답니다. ⏳

_참조

3. AI가 세워주는 나의 콧대 👃

그럼, BURI 의 갸름한 턱선..?

셀카 필터와 자동 사진 보정이 어떻게 AI 기술을 활용하는지.. 궁금하쥬?

그거슨 다 노가다의 기술입니다. 엣헴!

발전에 발전을 거친 보정기술...자세하게 설명해줄게용. GO GO!

AI 기반 사진 보정 기술의 발전

다들 아실거예요. 포.토.샵.🙏

1980년대에 Adobe Photoshop이 등장하면서 사진 보정 기술에 진짜 진짜 혁명이 일어났어요🙄 포토샵은 사진을 자유롭게 편집할 수 있는 다양한 도구를 제공해 사진가들과 디자이너들에게 필수적인 도구가 되었죠. 또한 1990년대에는 디지털 카메라가 보급되면서 누구나 사진을 찍고 즉시 확인하며 수정할 수 있게 되었어요. 📷

AI와 머신러닝 기술의 도입

2010년대에 들어서 AI와 머신러닝 기술이 급격히 발전하면서, 사진 보정 기술에도 적용되기 시작했어요. AI는 이미지를 분석하고 자동으로 보정하는 능력을 갖추게 되었죠. 예를 들어, Adobe의 Sensei AI는 Photoshop과 Lightroom에서 자동으로 색상, 노출, 구도 등을 보정하는 기능을 제공해요. 🤖

최초의 AI 기반 셀카 필터 출현

두둥, 드디어 셀카에 필터가 나오기 시작합니다. 👏

2010년대 초반, 스마트폰 제조사들은 카메라 성능을 개선하고, 기본 카메라 앱에 간단한 필터와 보정 기능을 추가하기 시작했어요. 초기에는 기본적인 필터와 조정 기능이 주를 이루었지만, 이는 AI와 결합되면서 더욱 강력해졌죠.

머신러닝(Machine Learning) /딥러닝(Deep Learning)  🤔

러닝 러닝, 모르겠다고요? 그래서 BURI도 찾아보았죠.

🤷‍♂️ 머신러닝 : 머신러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고도 데이터를 통해 학습하고 예측할 수 있도록 하는 인공지능(AI)의 한 분야

🤷‍♂️ 딥러닝 : 딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로, 다층 신경망(Deep Neural Network)을 사용하여 복잡한 패턴을 학습

모르겠죠...?

AI린이 BURI도 어렵네요.

쉽게 설명해보았쥐!!

머신러닝(Machine Learning)

머신러닝은 컴퓨터가 데이터에서 배우는 기술! 마치 우리가 예습 복습하면서 시험 공부하는 것처럼요.

• 쉽게 말하면?: 컴퓨터에게 고양이 사진 천 장을 보여주고, 고양이가 어떻게 생겼는지 배우게 하는 거예요. 그래서 나중에 고양이 사진을 보여주면, "이건 고양이야!"라고 말할 수 있게 되는 거죠. 🐱

딥러닝(Deep Learning)

딥러닝은 머신러닝의 업그레이드 버전이라고 생각하면 돼요. 뇌처럼 작동하는 인공 신경망을 사용해서 더 깊이 배우는 거예요.

• 쉽게 말하면?: 딥러닝은 고양이 사진뿐만 아니라, 고양이 울음소리, 고양이 움직임까지 배울 수 있어요. 그래서 고양이가 울고 있거나, 움직이고 있어도 "이건 고양이야!"라고 더 정확하게 알아낼 수 있어요. 🧠

더더 MORE MORE 이해하기 쉬운 비유👉

• 머신러닝: 초등학생이 예습 복습하면서 공부하는 것
• 딥러닝: 대학생이 여러 전공을 깊이 있게 공부하는 것

• 자동 보정: 셀카 찍을 때 AI가 얼굴을 자동으로 예쁘게 보정해주는 것도 머신러닝과 딥러닝 덕분! 📸
• 자율 주행: 자율 주행 자동차가 길을 잘! 찾아가고, 장애물을 잘! 피하는 것도 이 기술 덕분! 🚗

어때용, 이해가 아주 쏙쏙 이쥬?

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