기술 설명
2022년 09월 07일 2023-10-26 14:27기술 설명
AI 기반
반려동물 생체정보
취득 자동화 / 식별 기술
실시간 반려동물
검출 및 종(種) 분류
스마트폰 카메라로 촬영하는 영상에는 다양한 물체가 함께 찍힙니다.
반려동물을 찍는 도중 함께 거주하는 다른 사람과 생활 환경이
함께 촬영될 수 있습니다.
펫나우가 보유 중인 인공지능 객체 인식 기술을 바탕으로
영상에서 반려동물을 정확하게 찾아내며, 자동으로 종(種)을 분류합니다.
이를 바탕으로 반려견 및 반려묘를 찾아 정확하게 등록할 수 있습니다.
자동으로 반려동물의 종을 분류하므로, 하나의 과정으로 다양한
종류의 반려동물 등록을 지원합니다.
인공지능 품질평가로
개체 식별 성능 개선
어두운 곳에서 찍은 사진이 흔들리듯, 모든 데이터가 완벽할 수는 없습니다.
지속해서 움직이는 반려동물의 데이터 또한 모두 완벽하지는 않습니다.
본 기술은 독자적인 머신 러닝 기술을 이용하여, 촬영된 사진의 품질을 즉석에서 평가하고, 품질이 떨어지는 데이터는 과감하게 버리고
재취득을 시도합니다.
이러한 과정을 통하여 높은 품질의 생체 정보만을 선택함으로써
높은 인식률을 얻을 수 있습니다.
카메라 자동 제어
당사의 생체 정보 데이터 취득 경험을 바탕으로,
최적의 카메라 자동 제어 기술을 반영합니다.
반려묘의 얼굴, 반려견의 코에 자동으로 초점을 맞추고,
주변 환경에 따라 자동으로 화질을 조정하며, 품질 평가 결과에 따라
더욱 적극적으로 카메라를 제어하여 고품질 데이터를 취득합니다.
사용자 개입 최소화
카메라로 촬영되는 영상에서 반려동물을 찾아내 반려견과
반려묘를 분류해내고, 또한 생체 정보의 품질이 좋은지 검사합니다.
그 결과에 따라 카메라를 자동으로 제어하여, 지속해서
취득되는 데이터의 품질을 향상합니다.
이러한 모든 과정이 머신 러닝 및 인공지능 기술을 활용하여
자동화되어 있으며 또한 실시간으로 처리됩니다.
사용자는 단지 휴대폰에서 앱을 실행시키고,
카메라로 반려동물의 얼굴을 비추는 것만으로 손쉽게
고품질의 생체 정보를 취득할 수 있습니다.
AI 기반
반려동물 신원 식별 기술
반려견 신원 식별에 최적화된
인공지능 신경망
지난 수십년간 생체 인식 기반의 신원 식별 기술은 인간을 주 대상으로 진행되어 왔습니다.
동물에 대해서는 식별 태그 부착 또는 식별 번호 문신(축산업), 식별용 IC칩 삽입(반려동물) 등의 방법을 사용하였습니다.
펫나우의 독자적인 연구 기술력과 산학 협동 연구를 바탕으로 반려견 신원 식별에 최적화된 인공지능 신경망을 새롭게 설계하였습니다.
사람 얼굴이나 지문과는 완연히 다른 강아지 비문에 특화된 인공지능 기술을 바탕으로 98% 이상의 높은 식별 성공률을 달성하였으며,
이러한 연구 개발 결과는 국제 학술지(IEEE Access)에 출판되어 동료 연구자들의 객관적인 평가를 성공적으로 통과하였습니다.
반려묘 얼굴 인식에 최적화된
인공지능 신경망
반려묘의 행동 특성에 맞추어 인공지능 신경망을
새롭게 설계하고 인공지능을 학습시켰습니다.
사람 얼굴과 다른 고양이만의 특성에 맞추어 독자적인 연구개발을 수행,
고양이 얼굴 인식률 99%를 달성하는 등 높은 인식률을 달성하였습니다.
이러한 연구 성과는 공인된 평가를 위하여 국제 학술지에 출판 및
지적재산권 출원이 진행 중입니다.
성능평가
* 서로 같은 색의 점은 같은 반려동물이며, 가깝게 모여 있을 수록 식별 성능이 좋음
* 서로 다른 색의 점은 다른 반려동물이며, 멀리 떨어져 있을 수록 식별 성능이 좋음
Google Inception Module에서는 약 90% 인식 성공율을 보임
자사 심층신경망에서는 약 98% 인식 성공율을 보임
(IEEE Access 논문 게재 : Dog Nose-Print Identification Using Deep Neural Networks. DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3068517)
병렬 처리를 활용한
고속 검색 기능
신원 식별을 위하여 검색에 최적화 된 신경망을 설계하며, 동시에 최신의 병렬 분산 처리 기법을 접목하여 수백만 건의 비문 정보를 순식간에 검색할 수 있습니다
발전하는 인공지능 신경망
인공지능 신경망은 현재 상태에 안주하지 않습니다.
데이터가 쌓일 수록 재학습을 통하여 성능이 향상되며,
또한 차세대 인공지능 신경망 기술을 설계할 수 있습니다.
더욱 편리한 인식 기술과 사람 신원 식별 기술을 뛰어넘는 성능을 목표로 지속적으로 연구 개발을 수행하고 있습니다.
데이터 보호
인공지능 신경망의 처리 결과의 경우, 사람은 이해할 수 없는 숫자 값이며 한 번 처리된 결과값으로 생체 정보(비문)을 복원하는 것은 불가능합니다.
처리가 완료 된 비문 사진은 클라우드 스토리지에 안전하게 암호화되어 저장됩니다.
