Andrew Ng의 회사가 사회적 거리두기 경고 도구를 출시했습니다.

공공장소에서는 모든 사람에게 거리를 유지하도록 상기시키는 것이 교차 감염을 효과적으로 예방할 수 있습니다. 최근 앤드류 응(Andrew Ng)이 설립한 회사인 랜딩 AI(Landing AI)는 감시 영상을 통해 보행자 간 거리를 실시간으로 측정하고, 안전 거리를 벗어나면 알림을 주는 도구를 개발했습니다.

바이러스 확산을 막기 위해 공공장소에서 안전한 거리를 유지하는 것이 일반적인 관행입니다. WHO에서는 사람들이 서로 최소 3피트(0.9미터)의 거리를 유지할 것을 권고하는 반면, 우리나라에서는 감염 위험을 줄이기 위해 1.5~2미터의 거리를 유지할 것을 권고합니다.

얼마 전 이탈리아에서 한 남자가 극단적인 신체적 고립을 택해 커다란 둥근 접시를 들고 슈퍼마켓에서 쇼핑을 했습니다.

최근 앤드류 응이 설립한 인공지능 회사인 랜딩 AI(Landing AI)는 카메라의 실시간 영상을 분석하여 활동 중에 사람들이 안전한 거리를 유지하고 있는지 감지할 수 있는 사회적 거리두기 감지기(Social Distancing Detector)라는 도구를 개발했습니다.

실시간으로 사회적 거리를 측정하는 세 가지 단계

랜딩 AI는 공공 거리 보기 데이터 세트인 "옥스퍼드 타운 센터"를 사용하여 도구를 시연했습니다.

이를 통해 시스템이 영상 속 사람들의 움직임을 실시간으로 포착하고 서로 다른 사람들 간의 최소 거리를 측정할 수 있음을 알 수 있습니다.

문자 간의 거리가 안전 기준보다 짧을 경우, 문자 프레임이 녹색에서 빨간색으로 바뀌고 가장 짧은 거리의 연결선이 생성됩니다. 나중에 알람이나 다른 알림으로 전환할 수도 있습니다.

랜딩 AI 공식 블로그에서는 해당 툴을 만드는 기술적 원리가 공개되어 있습니다. 이는 감시 카메라의 데이터와 함께 보정, 감지, 거리 측정의 세 단계를 거쳐 달성할 수 있습니다.

1단계: 교정

비디오 입력은 여러 각도에서 들어올 수 있고, 각도에 따라 거리가 달라지므로 거리의 유효성을 보장하기 위해 고정된 평면으로 변환해야 합니다. 첫 번째 단계는 전체 그림을 위에서 아래로 보는 보기로 변환하는 것입니다.

가장 간단한 방법은 실제로 직사각형의 꼭짓점을 선택하여 상단 보기의 네 모서리에 매핑하는 것입니다. 실제 처리에서는 다양한 요소를 결합하여 실시간 매핑과 변환을 정확하게 완료해야 합니다.

결과의 정확성을 높이려면 위에서 본 모습의 크기도 고려해야 합니다. 예를 들어, 미국 일부 지역에서 권장하는 거리인 6피트에 해당하는 실제 픽셀 크기를 찾아야 합니다.

2단계: 감지

교정 후, 사진에서 사람을 감지하고 그 주위에 경계 상자를 그려야 합니다. 이 단계에서 Landing AI는 Faster R-CNN 아키텍처를 기반으로 한 오픈 소스 보행자 감지 네트워크를 사용했습니다.

블로그 게시물에서는 그들이 비최대 억제(NMS)와 여러 가지 규칙 기반 휴리스틱 알고리즘을 사용했다고 소개했습니다. 이 모델은 실제 상황에 따라 미세하게 조정되었습니다.

3단계: 거리 측정

마지막 단계는 사람들 사이의 거리를 측정하는 것입니다. 이 작업은 작업 감지 상자의 중심을 위쪽 보기로 투영하여 수행됩니다. 서로 다른 지점 사이의 거리는 서로 다른 사람 사이의 거리를 나타냅니다.

마지막으로, 교정 단계에서 결정된 척도를 기반으로 최종 실제 거리 계산이 수행됩니다.

이 세 가지 작업을 거치면 서로 다른 사람 사이의 가장 짧은 거리를 비디오에서 실시간으로 측정할 수 있습니다.

안전한 거리에서는 문자가 녹색 프레임으로 표시됩니다. 거리가 너무 가까워지고 안전한 값을 초과하면 빨간색 프레임으로 변환되고 거리를 나타내는 빨간색 선이 나타납니다. 위에서 보면 작은 녹색과 빨간색 점입니다.

다양한 산업 시나리오에 적합한 맞춤형 주문 제작

랜딩 AI 대변인은 해당 툴이 랜딩 AI가 고객 요구에 대응하여 프로덕션 환경에서 사용하는 중요한 솔루션이라고 말했습니다.

현재 시스템은 근로자가 출근해야 하는 제조 및 제약 회사와 같은 환경에서 근로자의 안전을 관리하고 상기시키는 데 사용될 수 있습니다.

예를 들어, 보호 장비를 생산하는 공장에서 기술자는 이 소프트웨어를 보안 카메라 시스템에 통합하여 간단한 보정 단계를 통해 작업 환경을 모니터링할 수 있습니다.

Landing AI는 최종 알림 방법에 대해 시스템이 아직 초기 단계에 있으며 알림을 처리하는 가장 좋은 방법을 모색 중이라고 밝혔습니다.

고려 중인 해결책은 다음과 같습니다. 감지된 거리가 안전 기준보다 짧을 경우 경보를 울리는 것입니다. 또는 관리자가 직원의 작업 영역을 재계획하는 데 도움이 되는 데이터를 집계합니다.

참신하고 편리하지만 일부 네티즌들의 의문 제기

사람들이 보호에 주의를 기울이도록 감독할 수 있는 것처럼 보이는 이 도구는 모든 사람이 좋아하는 것은 아닙니다.

Landing AI의 블로그 게시물에서는 시스템 사용에 대한 알 권리에 대해 설명하고 있으며, 이 시스템을 사용하는 모든 사람은 투명성을 유지해야 하며 정보에 입각한 동의를 받은 사람만 식별해야 한다고 주장합니다.

그럼에도 불구하고, 앤드류 응이 이 도구를 소개한 트위터 게시물에는 많은 의문점이 제기되었습니다.

예를 들어, 가장 많은 좋아요를 받은 댓글에는 "1984에 오신 것을 환영합니다"라고 명확하게 적혀 있었습니다.

격리 정책의 시행은 효과적인 전염병 예방 조치임이 입증되었습니다. 하지만 전염병 상황이 심각한 미국에서는 사람들마다 고립을 받아들이는 수준이 다릅니다.

최근 여러 주에서 격리에 대한 항의 시위가 벌어지고 있으며, 일부 시민들은 격리 해제와 생산 재개를 요구하고 있습니다.

이러한 문제의 근본적인 이유는 아마도 앤드류 응(Andrew Ng)과 다른 사람들이 단 하나나 두 개의 도구만으로 해결할 수 있는 문제가 아닐 것입니다.

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