얼굴 인식에 적절한 IPC를 구축하는 방법
FaceMe®
< All Articles

얼굴 인식에 적절한 IPC를 구축하는 방법

2021/02/08

이 문서에서는 에지에서 얼굴 인식을 위한 산업용 PC(x86 기반) 즉, IPC를 최적의 상태로 구축하기 위한 주요 고려사항에 대해 자세히 살펴봅니다.

산업용 PC란?

먼저, IPC(산업용 PC)부터 정의해 보겠습니다. IPC는 가혹한 작업 환경에서 뛰어난 회복력을 발휘하는 내구성이 뛰어난 컴퓨터입니다. IPC는 먼지, 액체, 고온 및 저온 등에 노출되어도 끄떡 없으며 연중무휴 24시간 가동할 수 있습니다. IPC는 다양한 유사 업종 또는 사용 사례에 대한 요구사항을 충족하기 위해 확장 가능하고 사용자 지정 가능하도록 설계되어 있습니다. 즉, 새로운 기능을 쉽게 수행할 수 있습니다. 또한 HDMI, D Sub, USB, 직렬 IO, GPIO와 호환 가능한 다양한 인터페이스를 갖추고 있습니다.

* Source: Advantech

IPC와 얼굴 인식

산업계 전반에서 IPC는 일반적으로 얼굴 인식 작업을 수행합니다. 모든 시나리오에는 한 대 이상의 카메라(웹캠 또는 IP 캠)와 IPC 간에 지속적인 통신이 이루어집니다. IPC에서는 얼굴 인식 및 작동 규칙을 관리하기 위한 소프트웨어 및 알고리즘을 실행합니다. 다음은 오늘날 가장 보편적인 사용 사례 중 일부입니다.

산업 플랜트, 공장 및 창고

얼굴 인식은 제조 산업 전반에서 운영, 보안 및 안전성에 여러 가지 이점을 제공합니다. 직원 출입문에 설치된 카메라는 직원의 출/퇴근 시간을 자동으로 기록할 수 있습니다. 또한 직원들이 마스크 착용 지침을 준수하는지 확인하거나 식별되지 않거나 권한이 없는 사람이 시설 내에 들어온 경우 보안 팀에 메시지를 보낼 수 있습니다. 또한 이 기술은 장비에 대한 접근에 활용하여 권한이 있는 사람만 특정 장비를 조작하도록 하고 자세한 로그를 보관할 수 있습니다. 창고 또는 공장 전체에서 이와 같이 다양한 얼굴 인식 응용 분야에서 항상 가동 중이고 엄청난 양의 데이터 로그를 관리할 수 있는 IPC는 최적 도구입니다.

산업용 패널 PC 또는 셀프 서비스 키오스크

얼굴 인식을 위해 장착된 패널 PC 또는 셀프 서비스 키오스크는 여러 비즈니스 환경에서 찾아볼 수 있습니다. 이러한 예에는 동의한 고객만 얼굴 인식을 사용하여 맞춤화된 품목 추천을 받을 수 있는 백화점의 터치스크린 키오스크가 있습니다. 또 다른 예에는 얼굴 인식을 통해 동의한 고객을 식별하여 충성도 멤버십 포인트 및 혜택에 연결해 주고, 결제 정보가 저장된 경우에는 즉시 결제를 진행하는 디지털 메뉴를 갖춘 패스트푸드 또는 패스트 캐주얼 주문이 있습니다.

리테일

리테일의 경우 얼굴 인식 기능을 탑재한 IPC는 계산대를 관리하는 직원을 식별하는 데 유용합니다. 결제 카운터를 열 준비가 되면 직원이 얼굴 인식을 통해 장치에 로그인할 수 있습니다.

금융 서비스 및 뱅킹

eKYC(electronic Know Your Customer)와 같은 생체 기술은 다양한 사용 사례에서 금융 서비스에 점점 더 널리 사용되고 있으며, 그 중 하나가 ATM 인증입니다. 이 경우 작동 방식은 다음과 같습니다. 사전에 등록된 고객이 ATM으로 걸어오면 실제로 캡처한 얼굴 및 ID 및 PIN이 확인되고 IPC에서 관리하는 데이터베이스와 비교를 거친 후 접근 권한이 부여되어 거래를 수행할 수 있습니다.

얼굴 인식에 대한 전반적인 내용과 IPC 사용 사례는 에지 기반 얼굴 인식 - 상세 가이드를 살펴보십시오.

얼굴 인식을 위해 IPC를 설계하는 경우 고려사항

지금까지 주요 사용 사례를 살펴보았으므로 얼굴 인식을 위해 IPC를 설계하는 경우 주요 고려사항에 대해 논의해 보아야 합니다. IPC는 완전히 사용자 지정 가능하고, 성능 요구사항, 비용, 전력 사용량 등과 같은 요소를 모두 고려해야 합니다.

컴퓨팅 성능

얼굴 인식용 IPC에 필요한 컴퓨팅 성능을 파악하기 위해서는 먼저 지정된 기간 내에 감지 및 인식해야 하는 얼굴 수와 얼굴 인식 프로세스가 얼마나 빨리 완료되어야 하는지를 알아야 합니다. 분당 얼굴 감지 및 인식 작업 수가 적은 경우에는 성능이 낮은 IPC를 고려할 수 있습니다. 매초 여러 개의 얼굴을 감지해 인식해야 하는 경우에는 고성능 컴퓨터가 필요합니다. 뛰어난 성능이 필요한 경우에는 NVIDIA GPU 칩셋이 적당합니다.

비용

다음으로 고려해야 할 항목은 비용입니다. 높은 성능을 발휘하기 이해서는 NVIDIA GPU 칩셋 등과 같은 고가의 프로세서가 필요할 수 있습니다. Intel Movidius 등과 같은 기타 솔루션은 보다 합리적인 가격으로 좋은 성능을 제공합니다.

전력 사용량

예상대로, 높은 컴퓨팅 성능이 필요할수록 장치에서 사용하는 전력량이 늘어납니다. NVIDIA GPU는 전력 사용량이 많은 프로세서 중 하나로, 정말 많은 분야에서 뛰어난 칩셋입니다.

폼 팩터

폼 팩터에 대해 생각해 보아야 할 사항은 모양과 크기입니다. IPC를 설치할 위치와 해당 위치의 모든 크기 고려사항을 생각해야 합니다.

확장 가능성

다음으로 중요한 고려사항은 확장 가능성입니다. 일회용 솔루션을 여러 번 사용할 수 있는 다중 채널 솔루션으로 확장할 필요가 있는 경우 확장 가능성이 뛰어난 솔루션 즉, 잠재적으로 더욱 강력한 IPC 또는 모듈식 배포 아키텍처가 필요합니다.

유연성

마지막으로 고려해야 할 사항은 유연성입니다. IPC에서 얼굴 인식 이외에 다른 소프트웨어 및 애플리케이션을 실행하려는 경우 더욱 뛰어나고 유연한 CPU가 필요합니다. Intel Core는 강력하고 유연한 솔루션입니다.

가장 널리 사용되는 5가지 얼굴 인식용 IPC 구성

다음은 얼굴 인식을 위한 가장 일반적인 5가지 IPC 구성으로, 성능 및 비용이 가장 낮은 것부터 높은 순으로 정렬되어 있습니다.

  1. Intel Atom CPU x6000E

    성능: 기준
    비용: 어느 정도 낮음

    가장 경제적이고 튼튼한 구성입니다. Atom CPU는 Windows OS와 다양한 x64 기반 소프트웨어 애플리케이션 또는 하위 시스템과 호환 가능합니다. 11세대 Atom CPU(x6000E)에는 OpenVINO DLBoost 및 VNNI가 탑재되어 있어 얼굴 인식과 같은 딥러닝 알고리즘이 허용 가능한 성능 수준에서 작동하도록 합니다. 이 CPU는 얼굴 인식 작업을 2배 빠르게 수행합니다. IPC가 얼굴 인식 이외에 다른 애플리케이션을 실행해야 하는 경우 더욱 뛰어난 컴퓨팅 능력을 갖춘 강력한 CPU가 필요합니다. Atom은 많은 열이 발생하지 않고 팬리스(Fan-Less) 시스템에서 실행할 수 있어 전력 사용량이 줄고 진동이 발생하지 않습니다.

  2. Intel Celeron CPU

    성능: 중간
    비용: 중간

    Intel Celeron CPU는 성능 및 비용 측면에서 훌륭한 중급 솔루션으로, Atom처럼 팬리스(Fan-Less) CPU입니다. 처리 가능한 성능 요구사항은 Atom보다는 높지만 Core i3(아래 설명 참조)보다는 낮습니다. 얼굴 인식 작업의 경우 Celeron은 Atom보다 초당 더 많은 얼굴 인식 프레임을 처리할 수 있습니다. 또한 실행하려는 다른 소프트웨어 및 애플리케이션도 처리할 수 있는 반면에 Atom은 처리할 수 없습니다. 예를 들어, 디지털 디스플레이 솔루션에는 콘텐츠 관리 애플리케이션 및 광고 실행을 위한 미디어 플레이어가 필요합니다. 대화식 키오스크의 사용자 인터페이스에는 내장된 비디오, 사진 및 애니메이션 효과를 표시하기 위해 적절한 양의 처리 역량이 필요할 수 있습니다.

    Atom과 Celeron은 둘 다 폼 팩터(모양 및 크기)가 유사합니다. 그러나 Celeron의 전력 사용량이 Atom보다 많습니다. 약 20~30 와트가 필요한데, 이는 Atom 전력 사용량의 약 2~3배입니다.

  3. Intel Core i3 CPU

    성능: 어느 정도 높음
    비용: 어느 정도 높음

    Core i3 CPU는 Celeron 및 Atom보다 훨씬 더 높은 컴퓨팅 및 성능 요구사항을 처리할 수 있습니다. 따라서 전력 필요량이 높고, 발생하는 열이 많으며, 비용이 더 비쌀 수 있습니다. 여러 애플리케이션을 원활하게 실행할 수 있는 IPC가 필요한 경우 Core i3은 강력한 솔루션이자 가격이 아깝지 않은 옵션입니다.

  4. Movidius VPU 가속화 카드가 탑재된 Intel Celeron

    성능: 어느 정도 높음
    비용: 어느 정도 높음

    Celeron에 Movidius VPU를 탑재하여 AI 알고리즘을 실행할 수 있는 전용 처리 장치가 제공됩니다. 이러한 조합 덕분에 처리 역량을 크게 소모하지 않고 얼굴 인식을 위한 비디오 입력을 비롯하여 여러 애플리케이션을 원활하게 실행할 수 있습니다. 이 VPU는 전력 사용량이 매우 낮은 것으로 잘 알려져 있습니다. Movidius VPU는 Intel Celeron 칩셋 이외의 추가 구성요소임에도 불구하고 크기가 매우 작습니다(8mm x 9mm). 따라서 IPC의 최종 폼 팩터에 크게 영향을 미치지 않습니다.

    CyberLink는 UH(Ultra High) 모델에서 실행 중인 Intel Celeron J3355 CPU 및 Intel Movidius Myriad X VPU에서 AI 기반 얼굴 인식 알고리즘인 FaceMe®를 테스트했습니다. UH 모델은 뛰어난 컴퓨팅 역량을 필요로 합니다. 테스트에서는 얼굴 인식 엔진이 CPU에 비해 VPU에서 17배 더 빠르게 실행되었습니다. 이는 AI 알고리즘이 CPU가 아니라 VPU에서 전적으로 실행되기 때문입니다.

  5. NVIDIA Quadro RTX 4000/5000 GPU가 탑재된 Intel Core i

    성능: 매우 높음
    비용: 매우 높음

    Intel Core i와 NV Quadro GPU의 결합은 가장 뛰어난 성능을 자랑하는 IPC 솔루션 중 하나를 구성합니다. GPU 칩셋 덕분에 여러 비디오 채널과 함께 다양한 애플리케이션을 전부 동시에 실행할 수 있습니다. 테스트에서 비디오 채널을 20개 이상 지원했는데, 각 채널에서는 시간당 걸어 들어 오는 500명이 넘는 사람을 캡처합니다. 성능이 높기 때문에 전력 사용량이 많고 가격이 비쌀 뿐만 아니라 폼 팩터의 크기도 커집니다. 그러나 대규모 환경 및 시나리오에서 효율적으로 실행할 수 있는 솔루션이 필요하다면 최적의 솔루션입니다.

    시장에는 NVIDIA Quadro RTX 4000/5000 시리즈를 지원하는, Core i 또는 Xeon CPU가 탑재된 Advantech Air 300을 비롯하여 NVIDIA 그래픽 카드를 지원하는 여러 IPC가 출시되어 있습니다.

FaceMe®의 얼굴 인식 성능

FaceMe®는 현재 출시되어 있는 가장 유연한 최고의 얼굴 인식 도구입니다. FaceMe®는 가장 뛰어난 성능을 발휘하기 위해 최적화된 시스템 아키텍처와 함께 위에서 설명한 구성을 비롯하여 업계에서 가장 포괄적인 칩셋 지원을 제공합니다. 아래에서는 FaceMe®의 VH(Very High) 모델을 사용하여 주요 구성요소(CPU, GPU, VPU)에 대한 얼굴 인식 성능을 확인합니다. CyberLink의 정밀도 모델에 대해 알아보려면 에지에서의 얼굴 인식 - 상세 가이드의 3.4 섹션을 참조하십시오.

이름
성능
Intel Atom CPU
FaceMe®는 Atom x6000E에서 아직 테스트되지 않았지만 FaceMe® VH 모델의 경우 영상당 얼굴 1개에 대해 720p의 저해상도에서 약 10fps의 프레임 속도로 실행할 수 있을 것으로 예측합니다.
Intel Celeron CPU
FaceMe®는 Celeron G4920에서 테스트되었으며, FaceMe® VH 모델의 경우 24fps를 지원합니다. 테스트한 영상은 해상도가 720p였으며, 각 영상 파일에는 얼굴이 1개씩 포함되어 있습니다.
Intel Core i3 CPU
Core i3은 Celeron에 비해 보다 강력한 컴퓨팅 역량을 발휘합니다. FaceMe®는 VH 모델의 경우 100fps 처리 프레임 속도에서 1080p의 더 높은 해상도를 보여주었으며, 10fps에서는 보다 복잡한 모델을 지원할 수 있습니다.
Intel Celeron 및 1x Movidius VPU
이 조합에 VPU를 추가하면 18~20fps의 프레임 속도에서 FaceMe® VH 모델을 실행할 수 있습니다. 테스트한 영상은 해상도가 1080p였으며, 각 영상 파일에는 얼굴이 1개씩 포함되어 있습니다.
NVIDIA Quadro GPU
Quadro 5000 GPU는 가장 강력한 옵션입니다. VH의 경우 270fps를 지원합니다. 100fps의 경우에는 보다 복잡한 UH 모델도 지원할 수 있습니다. 테스트한 영상은 해상도가 1080p였으며, 각 영상 파일에는 얼굴이 1개씩 포함되어 있습니다. 또한 Quadro GPU에는 전용 비디오 디코딩 엔진이 있어 AI 처리 성능에 영향을 미치지 않고 1080p 스트림을 여러 개 실행할 수 있습니다.

IPC 및 얼굴 인식용 운영체제

얼굴 인식용 IPC와 호환 가능한 기본 운영 체제 2가지는 Windows 및 Linux(Ubuntu)입니다. 어떤 OS가 적절한지 선택할 때 구체적인 사용 사례의 요구사항을 고려해야 합니다. FaceMe®는 가장 다재 다능한 얼굴 인식 엔진 중 하나로, Windows 및 Linux 둘 다와 광범위한 CPU, VPU 및 GPU 칩셋을 지원합니다. Windows와 Linux 간의 몇 가지 주요 차이점은 다음과 같습니다:

  • Windows: 더욱 뛰어난 확장성을 제공합니다. 또한 Linux보다 더 많은 상용 애플리케이션을 지원합니다. Microsoft 에코시스템에서는 수 많은 도구 및 GUI 프레임워크를 제공하여 새로운 소프트웨어 애플리케이션을 더욱 쉽게 개발할 수 있습니다.
  • Linux: Windows보다 뛰어난 안정성을 자랑하는 OS로, 전력 사용량이 적습니다. Linux는 오픈 소스로, 특정 필요에 맞춰 OS를 구성하고 필요 없는 요소를 제거하려는 개발자에게 보다 친화적입니다. Linux는 무료로 제공되는데, 이는 아주 중요한 이점 중 하나입니다.

적합한 IPC 구축

얼굴 인식을 위한 시스템을 구축할 때 엔지니어 및 개발자가 선택할 수 있는 IPC 구성이 많습니다. 그렇다고 해서 구성을 복잡하거나 버겁게 느낄 필요가 없습니다. 구성 옵션을 평가할 때 가장 먼저 사용 사례를 파악하는 것이 가장 중요합니다. 그런 다음 성능 요구사항, 폼 팩터, 확장성과 예산을 생각하면 됩니다.

사용 사례에 맞는 빌드 및 설계를 구성했다고 생각하면 실제로 사용하기 위해 애플리케이션을 설치하기 전에 POC(개념 증명) 프로젝트를 수행하는 것이 좋습니다. 그러면 완전히 실행하기 전에 필요한 개선 사항을 파악하고 적절하게 조정할 수 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.

세일즈팀에
연락하기

FaceMe® 자세히 보기

전문팀이 귀하의 문의 내용에 답변하고 제품을 시연해 드립니다. 연락해 주시면 무료 버전도 제공해 드립니다.

세일즈팀에 연락하기

FaceMe® 뉴스레터 구독