현재 딥 러닝 기술을 이용해서 모자이크를 제거했다는 내용의 야동들이 많이 돌아다니고 있습니다. 

복잡하게 설명하니까 뭔가 그럴듯 해보이고 뭔가 진짜 모자이크를 제거 했다는 환상까지 심어주는거 같아 

안타까운 마음에 글을 적어 봅니다. 

딥 러닝 기술 자체를 설명하기에는 내용이 너무 방대하고 통계학에 대한 이해도도 높아야 하기에 

현재 모자이크 제거 영상과 아주 유사한걸로 설명드리겠습니다. 

자동차 번호판이 있습니다.  56모9738 입니다. 근데 너무 사고가 많이 나서 

각각 숫자들이 너무 심하게 훼손되어서 각각 숫자들의 3분의1은 그냥 훼손되었습니다. 

하지만 나머지 3분의 2가 존재하기에 통계에 의한..   즉 딥러닝 기술에 의해 아주 깔끔한 숫자로 복원이 가능합니다. 

하지만 실제 원본은 3분의1이 사라진 3분의 2만 남아있는 글자가 바로 원본입니다. 

그렇다면 보지 모자이크 복원에 대해 설명드리겠습니다.

일단 먼저 털도 아주 지저분하게 나고 보지에 흉터도 난 보지가 있는데  모자이크 처리를 했습니다.  

모자이크 알고리즘을 아시는 분들은 아시겠지만 모자이크 하기전으로 복원한다는거는 희대의 개소리일뿐입니다. 

딥러닝 기술을 이용해 모자이크를 제거해보도록 하죠. 

원래 모자이크 하기전의 보지는   털도 아주 지저분하게 나고  보지에 흉측한 흉터도 있던 보지인데 

딥러닝 기술을 이용해 모자이크를 제거 해보면  아주 평범한 털을가진  평범한 보지 모양을 가진 보지로 복원이 됩니다. 

네 간단합니다.  수많은 보지들을 학습해서 대충 어울리는 보지로 형상화 한것 뿐이기 때문에  그냥 보지라는것만 같은 사실이고 

실제 원본 보지랑은 차이가 있습니다. 

다른 예로 들어보죠.     어떤 사람이 오른손에 아주 큰 흉터를 가진 손을 가지고 있고  왼쪽손은 아주 평범한 손을 가지고 있었습니다. 

그런데 교통사고로 오른손을 잃었습니다. 

딥러닝 기술을 이용해 영상으로 이사람의 손을 복원해보면   큰 흉터를 가지고 있는 실제 손이 아니라 

왼손과 같은 평범한 손으로 복원 해줍니다. 

모자이크 알고리즘을 아시는 분들은 아시겠지만 딥러닝 기술을 이용해 모자이크를 제거한다는건 애초에 말이 안되는 개소리이고 

그냥 단지 모자이크 하기전에는  이런 모양의 보지를 가지고 있었을것이다라는 추정치 모양의 보지를 그리는것 입니다. 

제발 모자이크 하기전의 원본 보지라고 오해하지 마시기 바랍니다. 

그리고 딥러닝 기술을 이용해 복원한 영상이 원본과 70~80% 같다면서 뭔가 환상을 부추기는 말씀을 하시는 분도 계시는데요.

이것의 실체는 이렇습니다. 

자 위에 언급했던것처럼 흉터가 많던 오른손을 딥러닝 기술을 이용해 복원했다고 칩시다. 

그러면 복원된 오른손과   원래 있던 흉터 많던 오른손의 닮음 정도가 어느 정도일까요???

일단 손가락이 다섯개라는 것과 손의 모양이라는거 이 두가지만으로도 원본과 70% 이상은 같습니다. 

보지도 마찬가집니다.   아무리 원본 보지에 털이 많고 보지가 못생겼다고 하더라도 

딥러닝 기술을 이용해 대충 추정치의 적당한 털에 적당히 생긴 보지를 그리면 원본과 싱크로율 70%는 넘습니다.