딥 러닝이 요리를 즐겁게 만드는 방법

by NVIDIA Korea

누구나 한 번쯤은 주방에서 도움을 절실히 필요로 한 적이 있었을 텐데요. 무엇을 먹을지 고민할 때, 혹은 근사한 통닭구이를 만들고 싶을 때, 딥 러닝이 있다면 요리의 즐거움이 더욱 배가됩니다.

딥 러닝 덕분에 조만간 요리책으로는 무언가 부족하다고 느껴졌던 부분이 채워질 전망입니다. 샌프란시스코 베이 지역(Bay Area)의 스타트업인 이닛(Innit)은 GPU 기반 딥 러닝으로 구동되는 일종의 주방 운영 시스템을 구축하고 있습니다.

엔비디아 GPU 테크놀로지 컨퍼런스(GPU Technology Conference)에서 진행된 프레젠테이션을 통해 이닛의 CTO인 흐리스토 보지노프(Hristo Bojinov)는 “이 시스템은 바로 고객들과 고객들의 음식, 매일 사용하는 주방용품, 그리고 음식을 함께 먹는 사람들로 구성되어 있습니다. 이닛은 음식에 목소리를 부여하고 있다고 말할 수 있습니다.”라고 밝말했습니다.

이닛의 목표는 연결성과 컴퓨터 비전을 통합해서 냉장고와 팬트리에 있는 식품을 최대한 활용하는 것인데요. 이닛이 현재 구축 중인 플랫폼에서는 쇼핑 기록, 레시피 데이터베이스, 시장 분석, 그리고 사용자의 행동 및 선호도 등 다양한 출처의 데이터를 활용해서 음식 준비를 능률적으로 하고자 합니다.

이닛은 소비자들이 무엇을 먹을지 고민하거나 장보기 및 조리 과정을 신경 쓰느라 허비하는 시간을 줄이고, 친구 또는 가족들과 더 많은 시간을 보낼 수 있길 바란다고 보지노프 CTO는 설명합니다.

이닛은 커넥티드 키친(connected kitchen)의 개념을 최대한 활용하는 것에서 출발합니다. 보지노프 CTO는 “오늘날 회자되는 “스마트 키친(smart kitchens)”은 그렇게 똑똑한 것은 아닙니다. 그러나 점차 연결성이 더 강화되고 있고, 이닛은 이러한 추세를 비즈니스에 활용하고 있습니다.”라고 말했습니다.

이닛은 주방의 재고 상태를 모니터링하고 쇼핑 기록을 활용해서 식품이 상하기 시작하는 시점을 확인하고자 합니다. 또한 현재 주방에 있는 식품과 레시피를 매치해서 가장 적절한 옵션을 파악하고, 주방용품의 작동을 적절히 조율해 레시피의 준비 작업을 간소화하고자 하지요. 이와 같은 기능을 제공하기 위해서는 딥 러닝 기반의 컴퓨터 비전이 꼭 필요합니다.

보지노프 CTO는 “이닛은 컴퓨터 비전을 사용자가 갖고 있는 제품뿐만 아니라 조리 과정 자체에 적용할 수도 있다고 파악하고 있습니다. 컴퓨터 비전이 동적인 가능성을 갖고 있기 때문이지요.”라고 말했습니다.

 

이닛의 핵심 사업인 “식품 인식 서비스(food recognition service)”는 일종의 오케스트레이션 엔진 역할을 하는데요. GPU와 CPU가 함께 실행되는 아마존 웹 서비스(Amazon Web Service) G2의 백엔드 인스턴스를 이용해서 프로세스를 처리합니다. 이닛의 컴퓨터 비전 파이프라인은 딥 뉴럴 네트워크를 활용해서 사물의 감지와 분류를 진행하고, GPU는 제품 매칭 프로세스에서 특징 추출을 처리하게 됩니다.

보지노프 CTO는 “사용자에게 보다 빠른 결과를 제공할 수 있다는 점, 그리고 가격적인 측면에서 GPU가 큰 역할을 했습니다”라고 전했습니다.

자세한 사항은 GPU 테크놀로지 컨퍼런스 현장에서 라이브로 진행된 보지노프와의 인터뷰를 통해 직접 확인하실 수 있습니다.

 

AI 팟캐스트: 샌프란시스코 거리를 강타한 음식 배달 로봇 

그리고 지난 주 엔비디아의 팟 캐스트를 놓쳤다면, 꼭 들어보세요. 엔비디아는 샌프란시스코의 미션 디스트릭트(Mission District)에서 인공지능이 음식을 배달하도록 만든 마블(Marble) 팀과 이야기했습니다.

이미지 출처: 자밀 윈터(Jameel Winter), 플리커

 

AI 팟캐스트 청취 방법

AI 팟캐스트아이튠즈(iTunes), 구글 플레이 뮤직(Google Play Music), 독캐처(DoggCatcher), 오버캐스트(Overcast), 팟베이(Podbay), 포켓 캐스트(Pocket Casts), 팟크런쳐(PodCruncher), 팟키커(PodKicker), 스티처(Stitcher) 및 사운드클라우드(Soundcloud)를 통해 청취하실 수 있습니다. 선호하는 팟캐스트 서비스가 따로 있는 경우, 아래 댓글로 남겨주세요.