[아두이노/ESP32] 스마트시티 : 얼굴인식은 어떻게 할까?_Teachable Machine 편

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안녕하세요.

메이크잇나우(Make It Now) 입니다 :)

20회차 중 이제 2회차가 남았습니다. 지금까지 꾸준히 글을 보며 오셨다면 IoT는 충분히 다루실 수 있을거예요.

오늘부터는 최근 가장 핫 한 키워드로 떠오르는 AIoT에 대해 알아보려고 합니다.

처음에 배웠던 스마트시티의 방범빌딩이 기억나시는지 모르겠습니다. 모르시는 분들은 챕터5-6을 확인해 주세요.

[아두이노/ESP32] 스마트시티 : 창문 열림감지는 어떻게 할까?_마그네틱 센서편

 

방범빌딩의 시스템을 버튼을 통해서 켜고 끄게 기획을 했었는데요(챕터2 버튼편 참조) 보안이 많이 취약하겠죠?

그래서 얼굴인식을 통해 권한을 가진 사람만 보안시스템에 접근할 수 있도록 AI 학습모델을 적용해 보겠습니다.

 

 

■ STEP 1 : AI는 무엇인가요?

 

AI가 인공지능 이라는것은 누구나 다 알고있을 것입니다. 인간이 가지고 있는 학습능력 뿐만 아니라 추론이나 지각능력

까지 인공적으로 구현하려는 지능을 가진 컴퓨터를 흔히 AI 라고 말합니다. 

대표적으로는 흔히 알고 계시는 알파고, TESLA 나 최근 가장 핫하게 떠오르는 ChatGPT, AI면접 등도 모두 딥러닝과

머신러닝을 통해 학습된 데이터를 기반으로 결과를 도출해 내고 있죠. 이번시간에는 저희도 모델을 학습시키고, 학습된

모델을 바탕으로 결과를 도출해 보겠습니다.

 

 

■ STEP 2 : AI를 통한 보안 방식에는 무엇이 있을까?

 

보안 시스템을 구축하는데 있어 AI를 이용하는 경우는 매우 흔하게 찾아볼 수 있습니다. 그렇다면 AI를 어떻게 보안에

사용하는지 알아볼까요?

1. 지능형 및 모션감지 : AI기반 감시카메라를 통해 영상을 분석하고 침입자의 움직임, 지정된 지역에서의 벗어난 행동등을

                                     실시간 탐지하여 경고를 줄 수 있습니다.

2. 얼굴 인식 시스템 : AI를 활용하여 개인의 얼굴을 특정하고 이를 기반으로 식별하는 기능입니다.

3. 사이버 악성코드 탐지 : AI가 대량의 데이터를 분석하여 이상행위, 알려진 악성코드의 패턴등을 파악하여 사이버 위협을

                                   탐지하고 차단합니다.

4. 액세스 제어 : AI가 동작, 음성 등의 패턴을 통해 사용자의 신원을 인증하고 시스템을 통제합니다.

5. 예측 및 위협평가 : 빅데이터와 예측분석을 통해 이상행동을 탐지하고 보안 위협에 대한 실시간 경고 및 대응합니다.

 

이외에도 다양한 방식으로 접목이 될 수 있지만, 이번시간에는 얼굴인식을 통한 액세스제어 를 다뤄보겠습니다.

 

 

■ STEP 3 : 티쳐블머신 사용하기

 

티쳐블 머신은 사용자가 간단한 인터페이스를 통해 이미지, 음성 또는 동작과 같은 다양한 입력 데이터를 활용하여

자신만의 학습모델을 생성할 수 있는 도구로, 딥러닝이나 머신러닝 등에 대한 이해가 없어도 쉽게 사용할 수 있는

학습도구 입니다.

티쳐블 머신 사이트

티쳐블머신은 다양한 방식으로 학습을 시킬 수 있는데, 여기서는 이미지를 학습 시켜 데이터를 쌓아보도록 하겠습니다.

티쳐블머신 프로세스

티쳐블 머신을 사용하는 프로세스는 다음과 같습니다.

1. 각 CLASS 별로 학습시킬 이미지를 촬영합니다. (데이터가 많을수록 좋습니다.)

2. 촬영한 CLASS들을 모두 학습 시킵니다.

3. 학습이 끝나면 분석과 테스트를 통해 재학습 시키거나 혹은 모델을 사용할 수 있습니다.

 

▶ 1. CLASS별 이미지 촬영

망치와 콘 학습시키기

메이크잇나우 의 귀여운 케릭터 망치와 카카오프렌즈의 콘을 촬영하여 CLASS를 만들어 보았습니다. 

 

▶ 2. 모델 학습시키기

티쳐블머신 모델 학습시키기

CLASS 데이터를 바탕으로 모델을 학습시킵니다.

 

▶ 3. 분석 및 테스트

티쳐블머신 분석 및 테스트

망치를 인식 시켰더니 망치라고 잘 인식하는 것을 확인할 수 있습니다. 인식률 테스트를 통해 검증이 끝나면 학습된

데이터를 활용해야겠죠?? 

 

 

■ STEP 4 : 티쳐블머신 인식률을 높이려면 어떻게 해야할까?

 

AI에게 데이터를 학습시키고 이를 바탕으로 결과를 도출해 낼때 가장 중요한건 어떤 데이터를 학습시킬까 입니다.

A와 B라는 모델이 완벽히 다르다면 소수의 데이터만을 가지고도 판별할 수 있지만, 만약 쌍둥이라면 어떨까요?

분명 두 사람의 수많은 데이터들이 모여야 완벽하게 구분할 수 있을것 입니다.

컴퓨터는 이미지를 인식할 때 숫자와 픽셀의 패턴을 통해 인식하게 됩니다. 따라서 티쳐블 머신의 경우도 학습시켰던

이미지와 전혀 다른 이미지를 보여준다면 인식률이 분명 떨어질 것입니다. 해서 인식률을 더 높이기 위해서는

학습하는 개체의 각도, 크기, 색상, 밝기 등의 변화 가능한 많은 다양한 데이터를 학습 시키는 것이 좋습니다.

 

그렇다면 다음시간에는 학습한 모델을 어떻게 사용하는지에 대해 알려드리겠습니다. 모델을 학습하는것에서 끝나는게 

아니라 이를 통해 시스템을 통제할 수 있어야 겠죠?? 마지막 시간에는 AIoT를 구현해보도록 하겠습니다.

 

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