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'감시와 인증 사이에서' 사례로 본 안면인식의 현주소

2018.08.29 Brad Howarth  |  CMO


초기 vs. 주류 도입
아마존고(Amazon Go) 자동화 상점 등 특수 컴퓨팅 비전의 제한적인 적용이 헤드라인을 장식하고 있지만 반 더 머위는 마케팅 부문에서 컴퓨터 비전의 주된 활용도는 소매 부문과 기타 대규모 소비자 환경이며, 여기에서 사람들의 성별, 연력, 감정 상태 등의 속성을 익명으로 인식하기 위해 사용되고 있다.

이것이 다감각 분석 기업 아이옴니션트(iOmniscient)의 핵심 시장이 되었다. 그 기술은 알려진 범죄자, 레프트 오브젝트(Left Object), 반사회적인 행위를 감지하는 등 치안을 위해 사용되는 경우가 많지만 대기열의 길이를 모니터링 하거나 길을 찾기 위한 용도로 사용되어 사람들이 쇼핑센터와 공항 등의 복잡한 환경에서 이동할 수 있도록 도울 수 있다.

싱가포르의 선텍(Suntec) 소매 및 컨벤션 센터에서는 건물 내부에서 사람들의 동선을 익명으로 추적하기 위해 사용되고 있다.

아이옴니션트의 설립자 겸 CEO 러스텀 캉가는 "이해당사자가 누구인지에 따라 사용례가 많다"며 "이 시스템을 다양한 이해당사자가 자신만의 용도로 사용할 수 있다"고 말했다.

경쟁사인 코그니텍(Cognitec)도 치안 애플리케이션 부문에서 상당한 성공을 거두었다. 여기에는 소매 기업들이 매장 안으로 들어오려는 알려진 절도범들을 식별하도록 돕는 것과 도박 중독자들이 카지노에 입장하는 것을 방지하는 것이 포함된다.

코그니텍의 아시아 태평양 부사장 테리 하트만에 따르면, 상업 부문에서의 안전과 치안에 대한 인식 덕분에 VIP에 서비스를 제공하는 등 더욱 긍정적인 사용례로 이어지고 있다.

하트만은 "매장에 입장하는 사람들의 수, 연령 및 성별에 따른 비율 등의 인구 정보가 있다"며 "이것은 익명 안면인식이다. 그 사람들이 누구인지는 모르지만 이에 기초하여 마케팅 통계와 마케팅 정보를 얻고 있다"고 이야기했다.

하트만은 코그니텍의 시스템이 현재 90% 확실성으로 성별을 판단할 수 있으며 10년 이내에 연령에 대해서도 유사한 결과를 제공할 수 있다고 말했다. 이동에 따라 적외선 광선이 차단되는 것에 의존할 수 있는 전통적인 사람 계수 솔루션과는 달리 안면인식은 이중 계수 문제를 없애고 결과에서 직원의 얼굴을 빼는 용도로도 사용할 수 있다. 하지만 이 기술은 단순히 사람의 수는 세는 최신 솔루션이 아니다.

하트만은 "금융 서비스 등의 영역에서 입장하는 사람들에게 더 나은 고객 서비스를 제공하는 것에 대한 관심이 있다"며 "그들은 빈번하게 방문하는 고객과 VIP 고객에 더욱 개인적인 서비스를 제공하는 것에 집중하고 있다. 처음 방문하는 지점에서도 사람들이 이름을 부르며 반겨줄 수 있는 것이다"고 이야기했다.

하트만은 영상 분석 기술의 발전으로 고객들이 감시 목록 대비 80% 이상의 적중률을 기대할 수 있다. 하지만 그는 관심이 높은 반면에 고객들이 기술을 구입하도록 납득하기까지 시간이 좀 소요될 수 있다고 인정했다.

하트만은 "사람들에게 이 소프트웨어의 효과를 납득시키기 위해 개념 증명 단계에서 해야 할 일이 있다"며 "개념 증명이 성공하면 그 이후에는 꽤 쉬워진다"고 말했다.

안면인식의 한계 넓히기
많은 연구원이 고객 경험을 개선하기 위해 안면 기술을 활용할 수 있는 방법의 한계를 넓히기 위해 노력하고 있다. 멜버른대학교 경영대학원(Melbourne Business School) 경영 분석 센터(Centre for Business Analytics, CBA)의 이사 우잘 카얀데에 따르면, 컴퓨터 비전의 주요 이점 중 하나가 한 사람이 정말로 생각하고 있는 것에 대한 통찰을 제공하는 능력이다.

그는 인간이 자신의 선호도를 분명히 표현하는 데 어려움을 겪는다고 밝혔다. "우리는 이런 선호도를 반신반의하거나 이를 명확히 밝힐 의지가 없거나 모른다. 그리고 다른 방법보다 표정이 이를 감지하는데 훨씬 도움이 된다."

그는 펜실베니아 주립대학교(Penn State University)에서 거울 앞에 서 있는 사람들의 동영상에서 표정과 제스처 반응을 검토하는 자동화된 의류 추천 시스템을 개발한 시범 사례에 관해 언급했다.

카얀데는 "사람들이 의류를 만지는 곳을 보고 분석을 이용해 그 사람들의 선호도가 무엇인지 파악하여 매장에서 다른 의류를 추천할 수 있도록 했다"고 말했다.

"그들은 의류를 추천하는 방법이 사람들이 의류를 직접 고르는 대신에 추천된 옷을 고르는 측면에서 훨씬 가치가 높다는 것을 증명했다"고 카얀데는 덧붙였다.

결과가 유망하기는 했지만 카얀데는 2가지 주요 인자 때문에 이 기술의 도입이 저해되리라고 생각했다. 첫 번째는 인간의 감정 반응이었다.

그는 "사람들이 잘못된 예측에 대해 가질 수 있는 반응이 사람이 실수할 때보다 훨씬 격렬할 수 있다"며 "잘못 말하기보다는 예측하지 않는 편이 낫다"고 전했다.

두 번째는 이런 시스템을 위해 필요한 순수한 연산력이다. 하지만 카얀데는 이로 인해 단기적으로 도입이 제한되겠지만 이 한계가 3년 후에는 적용되지 않으리라 생각했다.

카얀데는 "미래에는 고객들도 몰랐던 요구를 파악하는 것이 중요하다"며 "안면인식을 통해 사람들의 표정을 보면서 이를 일부 파악할 수 있다"고 강조했다.

고객 구매
사람들이 컴퓨터 기반 인식에 대해 느끼는 불편이 현재 사용을 저해하는 핵심이지만, 시간이 지나면서 약화되리라는 조짐이 보인다. 반 더 머위는 안면인식을 이용해 최신 스마트폰의 잠금을 해제하는 활동이 다른 환경에서의 사용에 대한 사람들의 우려를 완화할 것이라고 주장했다.

반 더 머위는 "그 기술이 출시되기 전에는 사람들이 정말로 오싹하고 안전하지 않을 수 있다고 생각했었다. 하지만 지금은 휴대전화가 안면인식을 통해 얼굴을 스캔하여 개인 데이터에 대한 접근을 제공하는 것에 대해 만족해하고 있다"며 다음과 같이 말을 이었다.

"우리는 우리의 삶을 개선하고 편리하게 하며 '생각하는 수고'를 덜어주는 것에 빠르게 적응하며 실제로 많은 데이터를 포기하고 이전에는 소름 끼친다고 생각했던 것들을 할 수 있도록 허용할 의향이 있다".

이어서 반 더 머위는 "조직에서는 신뢰가 핵심이 될 것이다"고 덧붙였다. ciokr@idg.co.kr

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