[인더스트리뉴스 최정훈 기자] 플리어(FLIR)의 머신비전이 마스크를 잘못 착용한 사람들을 자동으로 색출하는데 유용하게 쓰이고 있다. 

현재까지 코로나19 확산을 막는 최적의 대안은 안면 마스크이다. 곳곳의 이동 제한 조치가 완화되면서 상점 및 기업 등의 근무자들은 마스크를 필수적으로 착용하고 있다. 하지만 소비자들에게 일일이 마스크 착용을 강제하고 불응자를 파악해 조치하는 것은 여전히 만만치 않은 수고를 들여야 하는 일이다.  

플리어의 딥 러링 기반의 솔루션은 안면 마스크 지침을 위반한 사람을 정확하고 신속하게 색출함으로써 이러한 기업들의 부담을 덜어 주고 있다.

딥 러닝은 입출력 노드 간 다수의 ‘깊은’ 층을 통해 신경망을 사용하는 기계학습의 한 형태이다. 대용량 데이터 세트의 네트워크를 학습함으로써 보이지 않는 데이터를 기반으로 정확한 예측을 위해 사용할 수 있는 모델을 생성한다. 

이렇듯 마스크의 착용 여부뿐만 아니라 마스크를 올바르게 착용했는지 여부도 감지 할 수 있다. 

이와 같은 시스템은 기존 머신비전으로 빠르게 구현할 수 있다. 플리어는 FLIR Firefly DL 카메라를 활용해 마스크 상태를 확인하고 개인보호장구(PPE) 지침 위반 여부를 인지·기록하는 시스템을 개발했다. 마스크 감지 데이터 세트는 1,000개 이상의 이미지가 있는 두 개의 공개 라이브러리를 사용해 다양한 환경에서 마스크를 잘못 착용한 예를 보여주고 있다. 이에 부합하는 또 다른 머신비전 카메라로는 FLIR Blackfly S GigE가 있다.

마스크 데이터 세트의 각 이미지에는 대상의 위치를 표시하는 바운딩 박스 및 마스크를 착용한 얼굴, 미착용한 얼굴, 제대로 착용했는지 여부를 나타내는 분류 라벨이 표시돼 있다. 

딥 러닝 개발자 및 솔루션 관련 업체들은 이 솔루션을 확장해 더 복잡하고 강력한 기능으로 실제 방역 환경에 적용할 수 있다. 일례로 신경망을 훈련해 병원이나 공항과 같은 통행량이 많은 환경에서 마스크, 가운, 장갑 등 PPE들을 감지하는데 유용하다. 

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