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ICT/정보통신 엣지 컴퓨팅 주요 사례 - 얼굴인식과 이미지분석

  • 관리자 (irsglobal1)
  • 2018-08-03 15:52:00
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“엣지 컴퓨팅”은 현장에 설치된 엣지층에서 센서 데이터의 수집뿐만 아니라 가공과 분석을 실시하는 것으로, 클라우드로 전송되는 데이터의 양을 최적화하고, 현장의 데이터를 실시간으로 확보하는 것이 가능하다. 또한 클라우드의 처리 집중을 피하기 위한 클라우드층의 IT 자원 최적화 및 가용성 향상을 도모할 수 있다.

 

여기에서는 일본 NEC의 엣지 컴퓨팅의 솔루션 사례를 통하여, 현장에서 엣지가 담당하는 역할과 제공하는 기능을 구체적으로 소개한다.

 

1. 얼굴 인식을 활용한 솔루션 - walk through 얼굴 인식 장치

 

NEC는 얼굴인식 정밀도 세계 No.1 기술을 보유하고 있으며, “NeoFace” 등의 상품을 전개하고 있다. 앞으로도 확대하고 있는 얼굴 인식을 활용한 비즈니스를 지원하기 위해 게이트 및 도어 컨트롤러와의 연계를 목적으로 한 테마 솔루션 제품으로 walk through 얼굴인식 장치의 개발을 진행하고 있다.

 

아직까지 일반적으로 보안 게이트에서는 IC 카드를 이용한 개인 인증을 실시하고 있지만, IC 카드의 분실이나 대여 문제가 발생하여 보안 수준이 떨어진다. 따라서 개인의 생체 정보 인증이 필요하지만, 지문, 정맥 등 생체 정보를 얻기 위해서는 전용 장비가 필요하며, 인증시에도 판독기에 대한 인증 작업이 요구된다.

 

이에 비해 얼굴 인증은 쉽게 사용할 수 있는 화상촬영으로부터 생체 정보를 얻는 것이 가능하고, 인증시도 설치하고 있는 카메라로 얼굴을 쉽제 포착할 수 있기 때문에 특별한 조치가 필요없이 “walk through”만으로 모든 것이 완료된다.

 

<그림1> 사전 enroll 처리 개요

 

walk through 얼굴 인식을 수행하기 위해서는 (1) 통과한 시점에서 인증 대상을 포착하고, (2) 걷고 통과하는 짧은 시간 속에서 인증 처리를 완료하고, (3) 적절한 대응을 할 필요가 있다. 동사는 “사전 enroll 처리”라고 새로운 얼굴 인증 기법을 고안하여 제공하고 있다.

 

사전 enroll 처리는 인증 대상이 설정 영역에 들어와서 인증을 할 때까지 촬영한 이미지를 사용하여 인증을 실시하는 방법으로, 자연스러운 움직임 속에서도 높은 인증 정밀도를 기대할 수 있고, 또한 인증에 걸리는 부하를 분산할 수 있어 저비용화에 기여한다.

 

NEC는 본 처리 기법을 “리얼테크 JAPAN 2017”에 출전하여 4일 동안 1,400명 이상 얼굴 인증을 체험을 시연하면서 호평을 얻을 수 있었다.

 

또한, 본 장치를 얼굴 인증 클라우드 엣지로써 대응시킬 계획도 예정하고 있으며, 고객의 요구에 맞게 폭 넓은 용도로 활용될수 있을 것으로 기대하고 있다.

 

2. 이미지 분석 기술을 활용한 인물 행동 분석 서비스

 

기존 소매점에서 내방자의 구매 행동을 얻기 위해서는 POS 데이터의 구매 실적 및 육안에 의한 정보 수집 밖에 없었다. 따라서 내방자가 구매에 이르기까지의 행동이나 아무것도 사지 않고 돌아가는 非구매자 행동 분석은 점포 운영자의 과제였다. 그래서 카메라 영상에서 인물을 검색하고 추적하며 동선을 추출하는 이미지 분석 기술을 활용하고 매장에 설치한 카메라 영상에서 내방자가 매장에서의 구매 행동의 가시화를 실현했다.

 

먼저 매장의 카메라 영상을 매장에 설치한 엣지 컴퓨터로 가져온다. 컴퓨터에 탑재하는 분석 엔진은 카메라 영상에서 움직임 영역의 인식과 두부(頭部) 영역을 매칭하여 인물을 카메라 영상에서 추출, 또한 인물의 움직임 예측을 추적하고 있다.

또한, 분석 엔진은 컴퓨터의 임시 메모리(RAM)에서 이러한 작업을 처리하고, 가져온 카메라 영상과 분석 엔진이 도중에 만든 데이터는 즉시 파기하여 추출한 인물의 좌표 데이터만 저장 하고 있다. 따라서 개인 식별 데이터가 남지 않는 것이 특징이다.

 

또한, 만든 인물의 좌표는 카메라마다 클라우드에 통합하여 클라우드에서 여러 카메라 간의 좌표 데이터를 연결하여 인물 동선이라고 설명하고 있다. 또한, NEC는 한꺼번에 “매장의 인물의 체류 상황을 나타내는 열지도”, “시간대별 매장 통로의 통과 인원수”, “매장 선반 전에 통과 시간의 비율을 나타내는 컨버전”이라는 형태로 분석 결과를 제시한다. 이러한 정보는 클라우드에 있으므로, 점포 운영자는 사무실이나 이동 등 장소를 가리지 않고, Web을 통해 매장내 내방자의 행동을 파악할 수 있게 된다.

 

더불어 성별ㆍ연령대 자동 추정 시스템 Field Analyst와도 연계하여 매장에 설치한 카메라 영상에서 “내방자의 내점 인원수, 시간대별 성별ㆍ나이」를 추출한 결과도 클라우드에 통합하여 볼 수 있다.

 

<그림2> 인물 행동 분석 서비스 구도

 

 

[엣지 컴퓨팅 기반 산업 및 기술개발 동향과 핵심 활용 분야별 시장분석] 

http://www.irsglobal.com/shop_goods/goods_view.htm?category=02000000&goods_idx=82147&goods_bu_id=

 

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