IoT(사물인터넷)은 도시, 집 및 직장을 보다 똑똑하게 만들어 주는, 인터넷을 통해 연결된 장치를 통해 빠르게 전 세계에 퍼져나갔고 일상의 많은 부분에 조금씩 침투했습니다. IoT가 AI(인공 지능) 기술과 결합되면 AIoT(사물 지능)가 탄생합니다. AI가 칩셋 등과 같은 IoT 장치의 인프라에 내장되어 데이터 및 머신 러닝의 강점을 활용하게 되는 경우가 여기에 해당합니다. AIoT는 연결된 장치가 필요한 작업을 수행하도록 할 뿐만 아니라 머신 러닝을 통해 지속적으로 개선되도록 하여 더 커다란 가치를 제공하고, 그 결과, 작업이 더욱 지능적이고 효율적이 될 뿐만 아니라 사용자 경험이 크게 향상됩니다.
AIoT 탄생을 위한 머신 러닝과 IoT 간의 결합은 더욱 연결된 미래를 위한 다양한 혁신을 향한 길을 닦았습니다. AIoT에 결합되면 얼굴 인식은 업계 전반에서 기업 및 소비자를 위한 뛰어난 사용 사례를 만들어 냅니다.
AIoT는 전환적 기술입니다. 우리는 이 기술이 많은 기업에 얼마나 많은 수익을 가져다 줄지 과장해서 말할 수 없습니다. 여기서 오늘날 AIoT에 대한 가장 일반적인 몇 가지 응용 분야에 대해 살펴보겠지만, 앞으로 실현할 수 있는 잠재성이 훨씬 더 많습니다.
AIoT의 가장 널리 사용되는 사용 사례는 접근 통제인데, 문 또는 캐비닛 및 모바일 장치의 스마트 잠금 장치와 장비 로그인 등을 비롯한 다양한 수단 및 기술을 통해 구현할 수 있습니다. 스마트 잠금 장치 및 도어 액세스에서 AI 기술은 잠금 장치가 특정 규칙을 기억하도록 할 수 있습니다. 예를 들어, 코드 또는 생체 기술(예: 얼굴 인식)을 통해 허용된 사람만 들어올 수 있도록 허용하고 근무 시간 및 주중에 잠금 해제에 대해서만 규칙을 따르도록 할 수 있습니다.
AIoT가 널리 사용되는 또 다른 사용 사례는 디지털 사이니지 및 대화식 키오스크입니다. 대화식 키오스크는 코로나19 대유행으로 인해 도입하는 곳이 많이 늘었습니다. 예를 들어, 입구에 설치된 키오스크에서는 사용자에게 건강 관련 질문을 물어 매장 또는 레스토랑에 들어가기 전에 고객의 상태를 확인할 수 있습니다. 사용자의 응답에 따라 AIoT 장치가 다음 응답 및 적절한 조치를 표시합니다.
최근 몇 년 사이에 보안 및 보호를 강화하기 위해 주택 및 상용 시장 둘 다에서 엄청난 AIoT 기반 장치가 출시되고 있습니다. 공급자가 완전한 서비스 패키지를 통해 제공하는 형태이든(예: ADT) 최종 사용자가 설치해 wifi에 연결할 수 있는 장치의 형태이든 상관 없이 이러한 솔루션에는 이미 AI 기반 기능(예: 동작 또는 침입자 경고, 원격으로 프로그래밍 가능한 코드 등)이 통합되어 있습니다. 몇 시간 이내에 주택 또는 시설을 보호할 수 있고 강력한 가정 및 원거리 모니터링 기능을 제공할 수 있습니다.
위에서 언급한 AIoT 사용 사례에서 식별, 인증 및 접근 통제 작업을 수행할 때 비전 기술을 사용하면 확실한 이점을 누릴 수 있습니다. 비전 기술은 생체 기술이라고도 하며, 일반적으로 얼굴 인식, 지문 또는 홍채 판독 및 인증을 통해 적용됩니다.
홍채 인식은 개인 홍채의 고유한 패턴을 측정하여 신원을 확인하는 방식으로 작동합니다. 얼굴 인식 기술은 얼굴의 벡터 및 특징을 식별한 다음 개인과 맞춰보는 방식으로 작동합니다. 지문 인식은 지문 패턴을 수집한 다음 개인과 맞춰보도록 설계된 특정 센서를 통해 작동합니다.
홍채 인식과 관련된 주된 우려는 소수의 특정 카메라만 홍채 인식 작업을 수행하도록 설계되어 있다는 점이고, 이러한 카메라는 가격이 비쌉니다. 얼굴 인식의 경우 홍채 인식에 비해 얼굴 인식을 수행할 수 있는 카메라가 시장에 많이 출시되어 있습니다. 반면에 지문 인식의 경우 위생으로 인해 문제가 발생할 수 있습니다. 손가락이 더럽거나 기름기가 묻어 있는 경우에는 센서에서 인식할 수 없습니다. 더러움으로 인해 센서가 손상될 수도 있습니다.
이러한 3가지 방법 중에서 얼굴 인식 기술은 정확성, 유연성, 경제성 및 위생 측면에서 보다 뛰어난 것으로 인정받고 있습니다. 본 문서의 나머지 부분에서 어떻게 얼굴 인식 기술이 현재의 사용 사례를 더욱 개선하고 새로운 AIoT 사용 사례를 가능하게 만드는지 살펴보겠습니다.
얼굴 인식은 AIoT 장치 및 사용 사례의 가치를 높여 많은 곳에서 널리 도입하도록 만들 수 있습니다. 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.
앞에서 접근 통제에 AIoT가 사용되는 예에 대해 간단히 살펴보긴 했지만 어떻게 얼굴 인식 기술이 이러한 사용 사례를 개선하는 데 도움이 될 수 있는지 여기서 자세히 살펴보겠습니다.
얼굴 인식은 가정, 주거 단지 또는 상용 시설에 대한 접근 통제 및 모니터링 시스템을 바꿔 놓을 수 있습니다. 이 기술은 카메라 앞에서 개인의 신원을 즉각적으로 정확하게 확인할 수 있어 접촉 없이 권한이 있는 사람의 접근을 허용하거나 차단 목록에 등록된 사람 또는 침입자가 감지된 경우에는 바로 경고를 보낼 수 있습니다.
얼굴 인식 기술을 직원 시간 기록계 및 액세스 장치 또는 시스템에 통합하면 프로세스를 간소화하고, 오류를 줄이고, 직원이 액세스 카드를 공유할 위험을 줄이는 동시에 무단 입장 시도를 모니터링할 수 있습니다.
접근 통제 및 신원 확인은 주택 및 시설 보호에 그치지 않습니다. 제조 시설의 창고를 떠올려 보십시오. 장비의 대다수를 지정된 직원만 사용할 수 있어야 합니다. 일부 기계에는 실제 열쇠 또는 숫자 코드가 필요할 수 있지만 둘 다 도난 당하거나 분실할 수 있습니다. 하지만 기계에 얼굴 인식 기술이 탑재되어 지정된 직원에게만 접근 권한을 부여할 수 있다면 도난 또는 분실의 위험이 줄고 보안 및 통제 기능을 강화할 수 있습니다. 또한 창고 관리자가 근무 시간 중에만 기계를 작동할 수 있도록 규칙을 설정하고자 하면 특정 조건을 지정해 AIoT 장치를 프로그래밍할 수 있습니다.
얼굴 인식은 다양한 방식으로 고객 경험을 개선하는 데 사용할 수 있습니다.
이러한 예를 보여주는 좋은 사용 사례가 바로 소매점입니다. 소매업체에서 오프라인 매장 전체에 얼굴 인식 AIoT 장치를 설치하면 사전에 동의한 VIP 고객을 인식해 이들이 매장에 도착하며 개인적으로 인사하도록 직원에게 알릴 수 있습니다.
또한 AIoT 장치는 데이터 분석에도 사용할 수 있습니다. 동일한 소매업체 사용 사례에서 얼굴 인식 기능이 탑재된 AIoT 장치는 고객의 행동 및 인구통계 데이터를 캡처할 수 있습니다. 고객이 특정 통로에서 당황한 표정을 짓는 경우 또는 거울을 지나칠 때 더욱 미소를 짓는 경향이 있는 경우 등을 확인할 수 있습니다. 얼굴 인식 기술이 이러한 패턴을 캡처하면 AI가 분석합니다. 그러면 소매업체에서는 보다 긍정적인 경험을 선사하기 위한 조치를 취하거나 매장을 재배치할 수 있습니다.
빠른 속도로 널리 사용되고 있는 사이버 보안 사용 사례는 eKYC(electronic Know Your Customer) 인증입니다. 얼굴 인식은 지금까지 누군가의 신원을 확인하기 위한 가장 정확하고 편리한 기술을 제공하고 있으며, 은행 계좌 개설, 융자 신청, ATM 거래 또는 모바일 뱅킹, 보험 서비스 구입 및 안전한 원격 고객 서비스 사용 시 2차 인증을 제공합니다. 매우 뛰어난 확인 기능을 제공하는 동시에 진행 중 스캔하거나 이미 저장된 유효한 ID와 실제 얼굴 캡처 이미지를 비교하는 과정이 간단합니다.
얼굴 인식 및 관련 하드웨어를 통해 현재 진행 중인 혁신 덕분에 얼굴 인식 및 AIoT에 대한 잠재성은 엄청납니다. 이는 FaceMe®와 같은 에지 기반 얼굴 인식 솔루션에서 특히 더 그렇습니다.
에지 기반 얼굴 인식은 클라우드 처리를 수행할 필요 없이 얼굴 인식 기술이 IoT 장치에 내장된 경우를 말합니다. 여기에는 스마트 잠금 장치, 휴대폰, POS(Point-of-Sale) 시스템, 대화식 키오스크, 디지털 사이니지 등이 포함됩니다. 에지 기반 IoT 장치는 밀리초 이내에 매우 정확하게 얼굴 인식을 실행합니다. 프로세스 실행 속도가 놀라울 정도로 빠를 뿐만 아니라 클라우드 처리가 필요 없기 때문에 데이터 보안 문제가 해결되어 비용이 크게 절감됩니다.
최고의 에지 기반 얼굴 인식 AIoT 솔루션은 매우 정확하고, 이미지 및 카메라 피드를 빠르게 처리할 수 있고, 보안을 위해 데이터를 암호화하고, 하드웨어, 플랫폼 및 프로그램 간에 잘 작동합니다. 에지 기반 AI의 이점 및 잠재성을 정확히 파악한 하드웨어 제조업체에서는 이러한 솔루션에 맞춰 자체 기술을 빠르게 다시 설계해 보다 강력한 AI 칩의 개발에 앞서고 비용을 줄였습니다. 잘 알려진 뛰어난 일부 제조업체는 다음과 같습니다.
얼굴 인식 및 AIoT의 가장 흥미롭고 새로운 응용 분야는 이와 같이 점점 강력해지지만 경제적인 에지 기반 기술로 실현되었습니다.
코로나19가 대유행하기 시작한 이후 공공 장소와 사적인 장소에서 개인의 건강과 안전이 무엇보다 중요해졌습니다. 또한 마스크 착용이 일상화되었고, 많은 장소에서 입장하려면 허가를 받아야 합니다. 이러한 상황 덕분에 성공적인 헬스 키오스크를 위해 AIoT 및 얼굴 인식의 뛰어난 사용 사례가 적용되고 있습니다. 얼굴 인식 기능이 탑재된 키오스크는 카메라를 사용하여 개인이 마스크를 쓰고 있는지, 코와 입 전체를 적절하게 덮도록 마스크를 착용하고 있는지 감지할 수 있습니다. 이러한 키오스크에서는 열 스캔 기능을 탑재한 카메라를 사용하여 체온을 판독할 수 있습니다. 이는 고열이 나는 사람은 누구도 입장할 수 없도록 합니다. 또한 접근 권한을 부여하거나 필요한 조치를 취하도록 지정된 사람에게 경고를 보낼 수도 있습니다.
Sentry Health Kiosk와 FaceMe 간의 파트너십에 대해 자세히 알아보려면 여기를 참조하십시오.
앞에서 얼굴 인식과 AIoT가 어떻게 더욱 맞춤화된 고객 경험을 선사할 수 있는지에 대해 살펴보았습니다. 이제, 어떻게 이러한 솔루션이 대화식으로 작동하고 고객에게 훨씬 더 이득이 되는지 살펴보겠습니다.
많은 소매업체가 고객의 참여를 이끌고 매장에서 고객이 지내는 시간을 즐겁게 만들어야 한다는 과제에 직면해 있습니다. 디지털 사인은 쇼핑몰 및 소매점에서 점점 더 널리 사용되면서 콘텐츠 관리 시스템을 통해 새로고침할 수 있는 리치 미디어 콘텐츠를 제공합니다. 이제 저렴한 비용으로 사이니지에 얼굴 인식 기능을 내장해 사인을 보고 있는 개인의 성별, 연령 및 분위기 등과 같은 요인을 바탕으로 콘텐츠를 동적으로 표시할 수 있습니다. 보다 적절한 경우에는 (예를 들어, 로열티 프로그램에) 사전 동의한 고객에게 이전이 구매 패턴과 기타 수집된 데이터를 바탕으로 완전히 맞춤화된 콘텐츠를 표시할 수 있습니다.
제품 선택 및 결제 기능을 추가한 다음에는 대화식 셀프 서비스 키오스크로 디지털 사인이 바뀝니다. 사전 동의한 고객은 얼굴로 신원이 자동으로 확인되어 해당하는 경우 특별 혜택 및 가상 작용 서비스 등을 비롯한 완벽하게 맞춤화된 쇼핑 경험을 누릴 수 있습니다. 심지어 얼굴을 사용해 구매를 완료하고 완전한 비접촉 결제도 가능합니다.
AIoT는 의료 혁신의 주요 동인이며 스마트 의약 캐비넷은 미래의 방식입니다. 접근 통제를 위해 얼굴 인식 기능을 탑재하면 연결된 의약 캐비넷이 보호되는 물질에 대한 빠르고 위생적인 비대면 사용 인증 이외에 더욱 강화된 보안 및 통제 기능을 제공합니다. 얼굴 인식은 지정된 직원에게 허용된 경우에만 접근을 허가하기 위해 직원 업무 일정과 동기화하는 등의 기타 전통적인 보안 조치 이외에 AIoT 사용 사례에 상당한 가치를 더합니다.
FaceMe®는 이러한 사용 사례에 도움이 될 수 있는 훌륭한 에지 기반 얼굴 인식 솔루션의 아주 좋은 예입니다. 광범위한 장치 간에 쉽게 통합할 수 있어 시판 중인 제품 중 가장 포괄적인 칩셋 및 OS 지원을 제공합니다. FaceMe®의 정확한 AI 엔진은 NIST FRVT(얼굴 인식 벤더 테스트)에서 가장 뛰어난 평가를 받은 제품 중 하나입니다. FaceMe®는 보안, 접근 통제, 대중의 안전, 스마트 뱅킹, 스마트 리테일, 스마트 시티 및 주택 보호를 비롯한 광범위한 시나리오에 배포할 수 있습니다.
얼굴 인식은 AIoT 기술의 미래를 가능하게 만드는 최고의 요인일 수 있습니다. 얼굴 인식 기술은 AIoT 솔루션을 보다 안전하고 스마트하며 더욱 인간적으로 만듭니다.
그러나 잠재성이 완전히 꽃을 피우기 위해서는 여전히 문제가 남아 있습니다. 이러한 장벽 중 일부는 하드웨어 또는 기본적으로 가지고 있는 제한 등과 같이 물리적인 문제입니다. 그 외에는 개인정보 보호 및 데이터 보안에 대한 우려를 비롯한 사회적 문제가 있습니다.
먼저, 물리적 제한을 고려할 때 모든 경우에 다 맞는 솔루션은 없다는 점을 잊지 말아야 합니다. 기업은 저마다 필요와 가능한 예산이 다르기 때문에 상황에 맞는 솔루션을 찾아야 합니다. 최적의 얼굴 인식 솔루션은 기업의 구체적인 필요와 사용 사례에 맞춰 확장 또는 축소할 수 있어야 합니다.
또한 얼굴 인식 기술에 더 적절할 수 있는 정확성 및 제어 환경을 고려하는 것도 중요합니다. 즉, 조명, 카메라 위치 및 렌즈의 청결도 등 정확도를 저해할 수 있는 요인에 주의를 기울여야 합니다.
사회적 장벽 측면에서 얼굴 인식은 철저하게 검토 중이며 감시 및 편견을 조장한다는 점에서 비판을 받고 있습니다. 그렇다고 해서 얼굴 인식 기술을 포기해야 하는 것은 아닙니다. 오히려 보안, 편의 및 새롭고 더 나은 경험 제공 등과 같은 얼굴 인식의 여러 가지 이점을 설명하기 위한 노력이 있습니다. 또한 공공 및 민간 주체를 대상으로 윤리적 사용에 대한 교육을 진행하고 적절한 규제를 마련하는 것도 필요합니다.
얼굴 인식 기술이 세상을 위해 할 수 있고 해야 더 좋은 일이 정말 많이 있습니다. 이 기술에 대한 관심은 점점 커지고 있습니다. 많은 기술 공급업체가 코로나19 대유행이 이러한 유형의 생체 기술과 AIoT를 통한 생체 기술의 배포에 중요한 전환점이 되었다고 말하고 있습니다.
CyberLink는 얼굴 인식이 가진 잠재성에 큰 기대를 하고 있으며, 혁신을 위해 노력하고, 기업에 필요하고 소비자가 편하게 느끼는 솔루션을 개발하고, 안전한 비대면 환경과 놀랍도록 새로운 사용자 경험을 선사하는 데 기여하기 위해 노력하고 있습니다.
얼굴 인식의 작동 원리, 배포 방법과 이 기술에 대한 전반적인 내용을 살펴보려면 에지 기반 얼굴 인식 - 상세 가이드를 읽어보십시오.
2021에는 얼굴 인식이 어떻게 사용될지 궁금하다면 얼굴 인식 – 2021년에는 어떻게 사용됩니까?를 읽어보십시오.
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