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AI / 소매|유통 / 애플리케이션

“가속기 칩 판매 촉진할 것” 엔비디아, 소매용 손실 방지 SW 출시

2023.01.13 Peter Sayer  |  CIO
엔비디아(Nvidia)가 소매 기업을 위한 3가지 새로운 AI 워크플로우를 선보였다. 기업용 소프트웨어 오퍼링을 확장하는 한편 하드웨어 가속기 판매도 촉진되리라 기대한다고 회사 측은 밝혔다. 

이 워크플로우는 엔비디아의 기존 AI 기술 플랫폼을 기반으로 한다. 첫 번째는 캐셔 없는 매장 시스템용 빌딩 블록으로, 여러 카메라 뷰에서 고객과 객체를 추적한다. 두 번째는 셀프 서비스 계산대에서 부정행위 및 도난을 방지하는 것이다. 마지막은 감시 카메라 영상에서 애널리틱스 대시보드를 구축하는 것이다. 
 
ⓒGetty Images Bank

단, 엔비디아는 이러한 워크플로우를 기성 애플리케이션으로 패키징하지 않는다. 대신 기업이 자체적으로 통합하거나 스타트업 또는 서드파티 SI가 개발한 대규모 시스템의 일부로 구매할 수 있도록 할 계획이다. 이 회사의 소매 부문 부사장 아지타 마틴은 “이런 종류의 솔루션을 성공적으로 개발한 기업이 여럿 있다. 엔비디아에서는 더 많은 소프트웨어 회사와 SI가 솔루션을 쉽게 구축할 수 있도록 하고 있다”라고 말했다.

이어 그는 해당 소프트웨어 수요가 엔비디아 가속기 칩을 탑재한 엣지 컴퓨팅 제품 판매를 촉진하리라 예상된다면서, “지연 문제로 캐셔리스 및 셀프 계산 시스템의 알고리즘이 [멀리 떨어진 데이터센터가 아니라] 계산대 근처에서 실행돼야 하기 때문”이라고 전했다. 

마틴에 따르면 멀티 카메라 시스템은 누가 어떤 물건을 매장 밖으로 가지고 나가는지 추적하는 것 외에 물건이 잘못된 선반에 놓일 때도 인식해 이를 제자리에 두도록 직원에게 알림을 줄 수 있고, 진열대 재고 부족을 방지할 수도 있다. 

한편 엔비디아는 캐셔리스 매장 시장에서 아마존과 경쟁하게 된다. 아마존은 아마존 고 및 아마존 프레시 매장에서 사용하기 위해 저스트 워크 아웃(Just Walk Out) 기술을 개발했지만 이제는 타사 소매 기업에도 제공하고 있기 때문이다. 해당 기술을 사용하는 최초의 비-아마존 슈퍼마켓이 지난 2022년 12월 미국 캔자스 시티에 문을 열었다. 

셀프 계산대에서의 부정행위 및 도난을 방지하는 기능은 카메라를 탑재한 셀프 서비스 POS 단말기와 통합돼 스캔 중인 제품을 식별하고 바코드와 일치하는지 확인한다. 마틴은 “가장 많이 도난되는 실제 상품(예: 스테이크, 세제, 맥주, 면도기 등)을 사서 알고리즘을 학습시켰다”라고 전했다. 

물론 엔비디아는 옴니버스(Omniverse) 시뮬레이션 플랫폼도 사용했다고 밝히면서, “모든 크기 및 패키지의 세제와 맥주를 구매하진 않았다. 옴니버스를 활용해 합성 데이터를 만들어 알고리즘을 더 높은 정확도로 학습시켰다”라고 그는 설명했다. 예를 들면 맥주는 특정 이벤트에 따른 한정판 패키지로 나오는 경우가 많기 때문에 이미지 인식 시스템에 도전 과제를 제시한다. 하지만 [엔비디아의] 시스템은 계산대에서 캡처한 이미지로 새 제품 모양이나 패키지를 계속 학습한다고 마틴은 전했다. 

엔비디아는 알고리즘이 높은 정확도를 자랑하지만 실제 배포 환경에서 어떻게 작동할지는 두고 봐야 한다고 언급했다. 그는 “이러한 알고리즘은 도난을 감지하고 방지하는 데 98%의 정확도를 제공할 것”이라고 말했다. 

미국소매협회(National Retail Federation)의 2022년 보고서에서 재고 축소(inventory shrink)가 수익의 1.44%에 달했으며, 2021년에는 축소로 인한 손실이 1,000억 달러에 육박했다고 추정했다. 전체 설문조사 응답자의 26%는 프로세스 또는 관리 실패, 29%는 직원 또는 내부 절도, 37%는 외부 절도 때문이라고 말했다. 

엔비디아는 자사의 손실 방지 기술이 이러한 재고 수축 문제의 30%를 제거할 수 있다고 주장했다. 정확하게는 외부 절도의 4/5를 예방할 수 있다는 의미다. 마틴은 “잠재 수익은 매장 규모, 카메라 수, 매장 수에 따라 달라지는 기술 배포 비용과 비교해야 한다”라고 덧붙였다. 

아울러 엔비디아는 가장 인기 있는 진열대의 히트맵 그리고 고객 수 및 체류 시간의 시간별 추세를 포함하여 소매 애널리틱스 대시보드를 생성할 수 있는 AI 워크플로우도 제공하고 있다. 그는 “이 모든 것은 머천다이징, 매장 배치 방식, 제품 판매 위치, 추가 수익을 창출할 진열대 등을 최적화하는 데 매우 중요하다”라고 전했다. ciokr@idg.co.kr
 
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