[Tech Planet 참관기 (2)] 테크놀로지와 O2O 커머스가 만나면?

• 지난주에 게재한 Tech Planet 참관기 1부에서 이어지는 내용입니다. 1부 내용은 여기를 눌러서 확인하세요. 

Deep Learning 기반 모바일 신용카드 번호 자동 인식기 (최찬규/ 매니저, SK Planet)

이 세션에서는 결제 편의성을 높이기 위해 신용카드번호 자동 인식기가 만들어진 사례가 소개됐는데, 기존 OCR 방식의 인식 기술을 활용한 신용카드 번호 인식에는 오류가 많이 발생하기 때문에 딥 러닝 방식을 적용하여 인식률을 높인 사례에 포커스가 맞춰졌다. 기존 방식의 경우 카드 표면의 숫자 위치를 검출하여 특징을 추출하고 숫자를 분류해 내는 과정을 거치게 된다. 하지만 신용카드마다 각기 다른 배경 이미지를 채택하고 있으며, 숫자 부분이 마모되는 등 훼손 된 부분이 있는 경우 인식률이 현저히 떨어질 수밖에 없다. 또한 어떠한 화질의 카메라로 어떠한 조명 상태에서 촬영하느냐에 따라 동일한 카드도 인식률이 제각기 다르게 나타나는 경우가 발생한다.

여기서 딥 러닝 방식이 적용 된 사례를 설명하기 이전에, 딥 러닝 자체가 무엇인지에 대한 이해를 먼저 할 필요가 있다. 딥 러닝이란 Artificial Neural Network라는 컴퓨터의 인공 신경망을 좀 더 깊게 만들어서 학습 시키는 것을 의미한다. 이렇게 학습을 시키기 위해서는 많은 데이터가 필요하게 되며, 딥 러닝의 종류도 여러 가지가 존재하지만 SK Planet이 개발 한 신용카드 번호 자동 인식기에는 CNN(Convolution Neural Network)라는 방식이 적용되었다고 한다. 이 방식에서는 영상의 특징을 먼저 추출해주는 Convolution과정과, 영상의 크기를 줄여주는 Pooling 과정을 거치면서 번호 영역을 검출하고 인식하게 된다.

인식률이 향상 된 결과를 놓고 볼 때 기존 방식 대비 오류가 발생할 확률을 현저하게 감소시킨 것으로 나타났다. 45% 이상 육박하던 Error Rate이 5% 미만으로 줄어들었으며,  Global 사업자들의 상용 라이브러리와 비교할 경우에도 APK 파일의 용량 측면이나 인식률 측면에서 가장 효과적인 것으로 나타났다고 한다.

기술적인 내용에 대한 접근이 많았기 때문에 100% 이해가 되지는 않았으나, 딥 러닝이라는 기법이 어떤 식으로 서비스에 적용되는지를 가시적으로 보여준 부분이 상당히 흥미로운 세션이었다.

T-AR Platform & Google Project Tango (강상철/ 매니저, SK Telecom)

VR과 AR이 시장에서 다시 부각되고 있는 것이 사실이다. Google Glass가 나오고 Google이 Magic Leap에 투자하는 등 일련의 움직임들로 인해서 그 어느 때보다 AR시장에 대한 관심이 높아지고 있으며, VR의 경우 Facebook이 Oculus를 인수하면서 본격적으로 관심이 고조되기 시작했다고 볼 수 있다.

아래 이미지에 정리되어 있는 것처럼 주요 Big Player라고 할 수 있는 Facebook, Google,  Apple이 상당히 많은 수의 AR/VR 업체를 인수하고 있음을 확인할 수 있다. 특히 난이도가 높은 Tracking 기술 확보에 가장 많은 공을 들이고 있다고 한다. 이미지 상에서 하단에 빨갛게 T자가 표시 된 업체들이 Tracking (Motion Tracking 등) 기술 관련 업체들이다.

AR과 VR의 성장성 등 시장 전망을 놓고 보면, VR이 AR보다 더 큰 시장을 형성할 것으로 전망되고 있다. 실질적으로 AR이 더욱 어려운 기술임에도 시장이 더욱 커질 것으로 기대되는 이유는, VR이 제한된 환경과 목적(ex. 엔터테인먼트)에 쓰이고, AR은 일상 환경 및 다양한 목적을 위해 두루 활용 가능한 점 (ex. 교육, 여행, 광고 등) 등을 꼽아볼 수 있다. 쉽게 생각하면 VR의 경우 HMD를 착용하고 현실과 완전히 구분 된 가상의 공간을 경험하게 되기 때문에 착용하고 있는 동안 Mobility가 떨어지는 반면, AR은 착용하고도 어디든 돌아다닐 수 있는 차이이다. 실제로 이러한 관점에서 AR 디바이스의 경우 차세대 스마트 디바이스 카테고리로 성장할 수 있는 가능성을  인정받고 있기도 하다.

이러한 측면에서 SK Telecom은 AR의 성장 가능성에 주목하고 T-AR 플랫폼을 개발하여 제공 중인 상태이다. T-AR 플랫폼에서는 AR 브라우저를 비롯하여 AR 콘텐츠 개발을 지원하는 Authoring Tool, 서버 등이 제공된다.

Google의 Project Tango와 함께 한 T-AR for Tango 등이 소개되기도 했다.

IPS(Indoor Positioning System) 패널 토론/ IPS 현재와 미래 - 기술 & Use Case를 중심으로

O2O 관점에서 실내 측위 기술에 대한 패널 토론이 이어졌다. 먼저 각 기술의 비교가 이루어졌는데 UWB의 경우 Asset Tracking, Sports Tracking 등의 목적으로 활용되고, WiFi의 경우 삼각측량법이나, Fingerprinting 수집법 등을 통해 실내 위치를 측정하게 된다. 최근 많이 회자된 바 있는 BLE의 경우 Apple의 iBeacon이나 Google의 Eddystone이 대표적인데, Eddystone은 Beacon 자체가 URL을 가지고 있어서 매장 방문시부터 검색이 시작된다는 차별성을 지닌다.

각 기술이 가지는 장단점을 살펴보면 우선 WiFi의 경우 인프라 구축이 어느정도 되어 있다는 게 장점이지만, WiFi 스캔에 오랜 시간이 걸린다는 점이 단점으로 지적되고 있다. UWB의 경우 1m 이내로 측정의 정확성을 가진다는게 장점이나, 결정적으로 UWB 칩이 아직 일반 단말에 탑재되어 있지 않기 때문에 특수 목적을 가지는 B2B 영역에 적합하다는 점이 한계점이다.

한편 WiFi와 BLE가 융합되어서 Co-location 하는 방식 등이 주목받고 있는데, 어떠한 IPS 기술도 모든 것을  포괄할 수 없다는 점, 즉 비용과 정확도 간의 상충관계가 존재하므로 WiFi와 BLE를 융합하려는 시도가 나타나고 있다. 가령 100m 가량의 넓은 구간에서는 WiFi를, 20m 가량 작은 구간에서는 BLE를 사용하도록 하는게 기본 골자이나, 두 가지를 활용 할때 주파수 간섭이 발생한다는 단점이 발생하게 된다.

중요한 점은 커머스 관점에서 IPS의 향후 방향성이 과연 어떻게 될 것인가 하는 점이다. 활성화를 위해서는 기술적인 허들 이외에도 일반인들이 인지할 수 있을 만큼 더욱 많은 장소에 IPS가 구축되어야 하는 당연한 이슈가 존재할 수 있다. 예를 들어 코엑스 몰 같은 한정 된 공간에만 적용이 되기 마련인데. 유저들이 일년에 코엑스에 방문하는 횟수가 많지 않으므로 그만큼 사람들의 뇌리에서 쉽게 잊혀지게 된다는 문제가 있다. 또한 Map 상의 정보가 실시간으로 업데이트 되지 않으면 유용한 정보를 제공하기 어렵다는 점도 활성화를 위해 해결되어야 할 과제이다.

• 전반적으로 흥미로운 주제들이 다뤄졌던 이번 세미나 참관기는 여기까지입니다.  세미나 참석 후 한 가지 아쉬운 점이 있었다면 일부 세션의 경우 O2O 커머스와의 연결고리가 마땅히 다뤄지지 않고 넘어간 부분들이 있다는 점이었습니다. 그렇지만 1만원이라는 저렴한 가격 대비 매우 훌륭한 세미나였던 것 같습니다.
• SK Planet이 직접 운영하는 기술 블로그에 강의자료가 올라와 있습니다. 필요하신 분들은 여기를 방문하시면 됩니다.