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[공모전] 마스크 미착용자 탐지 서비스, KOMO (2020포스트코로나AI챌린지)Project 2020. 5. 27. 14:23728x90
공모전 소개
- 응모 기간 : 2020.4.6 ~ 2020.5.10
- 주최 : 과학기술정보통신부, NIA 한국정보화진흥원, KT
- 주제 : 감염병으로부터 국민안전에 기여할 수 있는 서비스 제안
- 평가방식 : 자율적인 아이디어를 기반으로 상용화 개발 가능한 아이디어
- 대상, 최우수상 수상작 중 유의미한 상용화 아이디어는 개발지원 검토 진행
- 운영국에서 수립한 내부기준에 의해 출품작을 내부 및 외부 전문심사위원단이 심사
- 부문별 본선과 결선 심사로 진행되며, 결선 진출자(팀)에 한하여 개별 연락
- 최종 등수는 결선 진출자(팀)의 공모작에 대한 프리젠테이션 심사를 통해 선정
프로젝트 발표 순서
- KOMO ?
- 주요 기능
- 필요성
- 시스템 구성도
- 기대 효과
- 앞으로의 계획
1. KOMO ?
- KOMO는 ‘Keep On, Mask On’의 약자로, ‘마스크를 계속 착용하라’라는 의미가 담겨져 있습니다.
- AI 기술을 이용하여, 건물 출입구 또는 내부의 마스크 미착용자를 탐지하고, 관리자에게 알림 메시지 전송 등의 기능을 하는 서비스입니다.
2. 주요 기능
- 주요 기능은 4가지 입니다.
- 첫 번째, AI기반 객체 탐지 기술과 연동된 카메라는, 마스크를 착용한 사람과 착용하지 않은 사람을 구별할 수 있습니다.
- 두 번째, 건물의 관리자는 스마트폰 어플리케이션을 통해 설치한 카메라에 연결된 서버와 통신할 수 있습니다.
- 세 번째, 마스크 미착용자를 탐지하는 경우, 지정된 관리자의 스마트폰에게 알림 메시지를 보낼 수 있습니다. 이 때, 알림 메시지에는, 미착용자의 탐지에 대한 사실과 탐지한 곳의 위치, 탐지 순간의 스크린 캡쳐 이미지를 포함합니다.
- 네 번째, 카메라가 설치된 위치의 특성에 따라, “마스크를 착용해주시기 바랍니다.”와 같은 경고 메시지를 스피커를 통해 바로 출력할 수도 있습니다.
3. 필요성
- 마스크를 착용하는 것은 호흡기로 인한 전염병의 전파를 차단하는 방법 중 가장 직접적이고, 간단한 방법이라고 볼 수 있습니다. 이번 코로나 바이러스(COVID-19) 역시 호흡기를 통한 감염이 이루어질 수 있기 때문에, 국내에 확진자가 나온 초기부터 마스크 착용이 강조되었습니다.
- 코로나바이러스 발생 초기에 마스크 착용을 권고한 나라와, 그렇지 않은 나라의 전염 속도를 비교한 통계 자료입니다. 초기에 마스크 착용을 권했던, 파란색 영역에 속하는 나라들은, 마스크 착용을 권하지 않았던, 빨간색 영역에 속하는 나라들보다 전염 속도가 현저히 느린 것을 알 수 있습니다. 이는 마스크 착용이 바이러스의 감염을 예방하는 데에 매우 중요한 역할을 한다고 볼 수 있습니다.
- 마스크 착용은 특히나 집단 감염의 우려가 있는 밀폐된 공간에서 더욱 중요합니다. 국내에서도 집단 감염으로 인해 많은 확진자가 생겨난 사례가 있습니다. 그중 한 예시로 얼마전 집단 감염이 발생되었던 ‘서울시 구로구 콜센터’의 좌석 배치도를 보면, 밀폐된 공간에서의 집단 감염의 영향력이 얼마나 큰지 알 수 있습니다.
- 다음은, 최근 여러 건물의 입구에서 쉽게 찾아 볼 수 있는 모습입니다. 마스크 착용을 권고하는 문구를 배치하고,별도의 인력을 통해, 일일이 마스크 착용 유무와, 체온 측정을 진행하고 있습니다.
- 이러한 노력은, 최근 정부의 정책에서도 찾아볼 수 있습니다. 최근 서울시와 인천시는, 대중교통 이용 시, 마스크 착용을 의무화 하였습니다. 역무원이 곳곳에 배치되어, 미착용자를 찾으면 착용을 권고하고, 만약 마스크가 없다면, 근처 마스크 판매 자판기로 안내하고 있습니다.
- 하지만, 이러한 정부와, 관계자들의 노력이 무색하게, 최근 마스크를 쓰지 않은 사람들을 쉽게 찾아볼 수 있습니다. 정은경 질병관리본부장은 최근 바이러스 사태의 진정세에 따라 마스크를 착용하지 않는 사람들이 늘고 있다며, 마스크 착용의 중요함을 다시 한번 강조하였습니다.
- 이러한 상황을 종합하였을 때, 마스크 착용 권고에 대한 새로운 접근 방식이 필요하다고 느꼈고, KOMO 서비스는 바로 이에 대한 해답이 될 수 있다고 생각합니다.
4. 시스템 구성도
- KOMO의 시스템 구성도는 다음과 같습니다.
- 먼저, 카메라를 통해 실시간으로 촬영을 하게 되고, 연결된 단말기로부터 마스크 미착용자 탐지 기능을 제공 받아 수행합니다.
- 이러한 탐지 기능은, 사전에 학습된 학습 파일과, 음성 출력을 위한 파일, 그리고 기능을 구현하는 코드로 구성되었으며, KOMO 홈 페이지를 통해 제공받을 수 있습니다.
- 미착용자가 탐지된 경우, 단말기는 웹 서버에 탐지 데이터를 전송하고, 웹 서버에서는 연결된 스마트폰 어플리케이션에 이를 전달하게 됩니다.
- KOMO 서비스의 미착용자 탐지에 대한 동작 예시입니다.
5. 기대 효과
- KOMO 서비스의 기대 효과를 4가지로 정리하였습니다.
- 첫 번째, 인력을 최소화할 수 있습니다. 건물 입구, 또는 사람이 많은 지역마다 배치해야 했던 인력을 KOMO 서비스로 대신함으로써, 전체 인력을 줄일 수 있고, 관리자를 고용하기 위해 필요했던 인건비 역시, 절약할 수 있습니다.
- 두 번째, 기존의 마스크 미착용자를 찾아내는 방식은, 불특정 다수와의 직접적인 접촉이 불가피 합니다. 하지만 KOMO 서비스를 이용한다면, 관리자들은 이러한 접촉을 최소화할 수 있기 때문에, 더욱 안전한 근무 환경을 보장받을 수 있습니다.
- 세 번째, 활용 방안이 다양합니다. KOMO 서비스와 열 화상 카메라가 함께 동작한다면, 마스크 착용 여부와 체온을 동시에 파악할 수 있을 것이고, 적외선 카메라와 함께 동작한다면, 어두운 실내에서도 마스크 미착용자에 대한 탐지를 수행할 수 있을 것입니다. 또한, KOMO 서비스를 건물의 게이트나, 지하철의 개찰구 등 출입에 제한을 둘 수 있는 시스템과 연동한다면, 마스크 미착용자에게 게이트를 개방하지 않는 방식도 가능할 것입니다. 놀이공원이나 대형 매장 등, 공간이 너무 넓어서 미착용자를 발견했다 해도 관리자가 직접 접근하는 데에 한계가 있다면, 카메라와 스피커를 함께 배치하여 발견 즉시, 안내 메시지를 출력하는 방식도 가능할 것입니다.
- 네 번째, 효과적인 마스크 착용 문화를 만들 수 있습니다. 지하철이나, 카페 등 밀폐된 공간에서, 마스크를 착용하지 않은 타인으로 인해 불안해 했던 경험이 대부분 있을 것으로 생각됩니다. 저 역시 지하철에서 옆 사람이 마스크를 쓰지 않아 자리를 피했던 경험이 있습니다. 실제로, 마스크를 쓰지 않은 사람을 보면 불안하다는 의견이 점점 늘어나고 있고, 심지어는 마스크 착용에 대한 갈등으로 인해 폭행 사건까지 발생하기도 했습니다. 타인에게 마스크 착용을 직접 권하는 것은 쉽지 않지만 KOMO 서비스를 통한다면, 미착용자는 본인의 행동이 남들에게 피해가 되고 있다는 것을 불쾌감 없이 인지할 수 있고, 주변에 있던 사람들은 이러한 조치를 통해 불안을 쉽게 해소할 것입니다.
6. 앞으로의 계획
- KOMO 서비스의 현실화를 위한 보완점은 두 가지가 있습니다.
- 탐지 성능의 향상입니다. 여러 객체 탐지 알고리즘을 비교 및 분석하여 최적의 알고리즘을 적용하고, 색상, 착용 방식 등, 마스크 착용 판단 기준을 세분화 한다면, 더욱 정확한 탐지가 가능할 것이라 생각됩니다.
- 사람들을 계속해서 촬영해야 하기 때문에, 개인정보 및 프라이버시 침해와 관련한 우려가 있다는 것입니다. 이는, KOMO 서비스가 배치되는 장소에 촬영 사실과 범위, 용도 등을 명확히 명시한 공지문을 반드시 포함시킵니다. 특히 캡쳐 사진의 경우, 얼굴을 모자이크하는 등의 변형을 거친 후, 서버에 전송하도록 하고 관리자의 조치 이후, 즉시 삭제됨을 알린다면 이와 같은 우려를 해결할 수 있을 것으로 예상합니다.
- 마지막으로, KOMO 서비스의 동작 매커니즘을 응용한다면, 마스크 이외에, 또 다른 분야로도 확장될 수 있다고 생각합니다. 예를 들어, 한 방향 걷기를 시행중인 산책로에서, 다른 방향으로 걷는 사람을 탐지한다거나, 사회적 거리두기 를 위해, 사람들이 밀집되어 있는 장소를 탐지하여, 관리자에게 알리는 방식 등, 다방면으로 확장이 가능할 것이라고 생각합니다.
소감
코로나19 바이러스와 관련된 새로운 서비스를 만들겠다고 생각한 이유는 크게 두 가지이다. 첫 번째는 아버지께서 보건소에서 일하시기 때문에, 남들보다 좀 더 자세히 현장의 상황을 들을 수 있었다. 직급과 직무에 관계없이, 현장에서 노력하는 수많은 공무원과 의료진들의 노력에 도움이 되고 싶었다. 두 번째는, 코로나19 바이러스 초기에, 바이러스 확진자의 동선을 지도를 통해 알려주는 코로나맵을 개발한 대학생들을 보고, 나도 저들처럼 전공을 살려서 새로운 서비스를 만들고 싶다고 생각했다.
아이디어를 기획하고 프로토타입을 만들 때에는, 유튜브의 '조코딩' 채널을 참고하였다. 여기서, teachable machine을 이용하여 학습파일을 만들고 활용하는 것을 응용하였다. 보고서와 발표 자료, 그리고 예상 질문지를 만드는 과정은 팀원의 도움이 컸다. 옆에서 진행 과정에 대해 피드백을 해주는 등 많은 도움이 되었다.
보고서를 제출할 때까지만 해도, 결과에 대해 큰 기대를 하지 않았다. 스스로는 좋은 아이디어이자 좋은 서비스라고 생각하지만, 그것이 심사위원에게 전달될지 확신하지 못했다. 결선 진출 확답을 받고, 발표 자료를 준비하면서 심사위원들이 나의 아이디어에 공감할 수 있도록 하기 위해 많이 노력하였다. 진행 과정 중, KT에서 제공해준 developing program을 통해, 코치님들의 도움을 받고, 학교의 전공과목 교수님께도 피드백을 받았다. 결과적으로 최우수상을 받게 되었다. 좋은 아이디어에, 주변 사람들의 도움이 더해져 이러한 결과를 만들 수 있었다고 생각한다.
전공과 관련하여 무엇 하나 제대로 인정받아보지 못하였다고 생각했는데, 이번 기회에 인정받게 되어 스스로에게 매우 뿌듯했다. 평소에 블로그를 통해, 새로운 서비스나 아이디어에 대해 정리해둔 것이 큰 도움이 되었다. 공모전 이후, KOMO가 주최 측의 지원을 통해 현실화가 되는 그런 상상을 하며 소감을 마친다.
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