이미지 바운딩 "AI 우리아이 스마트 케어시스템"

이미지 바운딩 'AI 우리아이 스마트 케어시스템'

오늘은 우리 아이의 건강과 안전을 지켜주는 인공지능의 스마트 케어시스템과 AI 학습에 어떤 데이터 작업이 필요한지에 대하여 함께 알아보는 시간을 가지도록 하겠습니다.

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얼굴 랜드마크 "디지털 가상인물 AI 아바타"

얼굴 랜드마크 "디지털 가상인물 AI 아바타"

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인공지능 스마트케어 시스템 

우리 주변에는 아기를 키우거나 연로하신 부모님들을 간병하거나 또는 장애우들을 보살피는 가족이나 보호자들이 케어에 정말 많은 어려움을 겪고 있습니다. 어린 영유아들은 우유나  이유식을 먹고 토하거나 갑자기 열이 나기도 하고 불편함을 울음이나 몸동작 등 여러 가지 형태로 표현을 합니다. 치매로 간병이 필요한 어르신들은 갑자기 집을 나가거나 기억을 상실하여 집을 찾지 못하여 가족들을 애타게 만들기도 합니다. 이런 모든 사람들의 어려움을 한 번에 해결해 줄 인공지능 스마트케어 시스템이 나왔습니다. 스마디안 김민후 대표가 개발한 아이나니는 양육과 관련된 다양한 데이터를 복합적으로 분석하여 스마트한 케어 서비스를 제공하는 인공지능입니다. 특히 '아이나니'는 안전하고 건강하고 행복하게 육아를 도와주는 AI 서비스입니다. 안전 모니터링을 통해 아기가 뒤집히거나 구토, 안전구역을 이탈한 경우 감지하여 부모에게 알려주며 체온을 자동으로 측정하여 알람을 해줍니다. 또한 기침이나 황달의심 상황이 감지된 경우 알림을 해주어 부모가 제때에 아기를 치료할 수 있도록 도와줍니다. 뿐만 아니라 아기의 표정을 자동으로 감지하여 웃는 표정은 저장하거나 부모에게 전달하는 등 행복 모니터링도 합니다. 이렇게 아기를 키우는 과정에 일어날 위험 상황들과 건강상태를 모니터링하고 체크하여 부모에게 전달함으로써 부모는 밖에서 일하면서 스마트폰에 전송된 자료를 보고 바로 조치를 취할 수 있게 됩니다.

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데이터 라벨링 "아기 신체 바운딩" 하는 방법

영유아를 케어하는 인공지능 시스템 데이터 라벨링에는 대표적으로 라벨링과 바운딩, 랜드마킹의 과정이 필요한데요, 아기가 어떤 자세로 있는지, 또 어떤 표정을 짓고 있는지, 울고 있는지, 웃고 있는지, 무표정인지, 눈을 감고 있는지, 또한 입가에 구토를 한 흔적이 있는지, 등 다양한 상황을 체크하는 라벨링 과정이 있습니다. 그중 가장 중요한 아기 신체를 학습할 수 있도록 데이터를 만드는 과정을 알아보도록 하겠습니다. 

바운딩 대상

아기 머리 : 아기 이미지에서 아기 얼굴과 옆머리, 뒤통수를 바운딩합니다. 머리카락은 바운딩에 포함시키지 말고 머리통 윤곽을 기준으로 합니다. 아기 머리의 기준은 턱이 끝나는 부분까지입니다. 이때 머리옆면에 있는 귀가 머리 바운딩에 함께 포함되게 됩니다. 안에 들어가는 귀를 먼저 바운딩 한 다음 머리를 하는 게 좋습니다.

아기 귀 : 귀는 보이는 부분만 하고 안 보이면 바운딩 대상이 아니므로 하지 않습니다. 아기 귀는 이미지에서 보이는 부분만 하면 되고 안 보이는 부분을 상상으로 하면 안 됩니다.

아기 몸 : 아기 몸은 머리끝부터 발끝까지 보이는 부분까지 바운딩합니다. 몸을 바운딩할 때 아기가 입고 있는 옷도 바운딩 범위에 속합니다.

태깅

바운딩이 끝나면 각 바운딩 후 태깅을 해주고 저장을 한 다음 바운딩으로 작업을 진행합니다. 태깅을 하지 않고 저장하면 작업이 반려되니 주의해야 합니다.

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오늘은 이렇게 우리 주변에서 영유아나 돌봄이 필요한 사람들에게 인공지능이 어떤 서비스를 진행하는지, 아기 돌봄 인공지능에 필요한 데이터는 어떻게 가공하는지에 대하여 알아보았습니다.