누구도 긴 줄을 서는 것은 좋아하지 않습니다. 특히 마트, 슈퍼마켓, 푸드코트 앞 계산대의 긴 줄은 지긋지긋하지요. 인공지능(AI) 전문 스타트업인 IMAGR와 매시진(Mashgin)이 개발한 기술은 이 끊임없는 줄서기로부터의 해방을 가져다 줄 것으로 보입니다. 이들의 기술은 소비자들이 마트나 회사 내 카페테리아 결제를 “공원에서 산책하듯” 여유롭게 할 수 있도록 만들고 있습니다.
많은 슈퍼마켓은 고객의 대기 시간을 줄이기 위한 셀프 계산대(self-checkout)를 제공합니다. IMAGR의 설립자인 윌리엄 촘리(William Chomley)는 여기서 더 나아가, 고객들이 장보기를 마치는 즉시 매장을 바로 떠날 수 있는 방안을 모색했습니다. 미국 시애틀 시내에서 이미 시범 운영 중인 아마존 고(Amazon Go)와 유사한 이 아이디어는 고객들이 계산대에 들를 필요도 없이 장을 볼 수 있도록 만들자는 것이었습니다.
IMAGR는 일반 쇼핑 카트에 AI 컴퓨팅 비디오 카메라를 장착한 스마트카트(SmartCart)를 제작하는 기업입니다. 스마트카트는 카트 속에 담긴 상품을 추적하여 고객이 점포 내에서 움직이는 동안 합산을 하고, 고객의 휴대폰 정보를 통해 결제를 마칩니다.
“IMAGR는 사람들이 평소처럼 장보기를 하되, 계산대를 그냥 지나쳐 매장을 나갈 수 있는 기회를 제공하고자 합니다”라고 촘리 설립자는 말합니다.
계산대 줄에서 보내는 황금 같은 점심 시간
산타클라라(Santa Clara)의 엔비디아 메인 카페에 있는 nth Street에서 식사를 할 때, 엔비디아 직원들은 줄을 서서 기다릴 필요가 없습니다. 매시진이라는 매끄러운 자동 결제 시스템 덕분입니다.
엔비디아를 비롯하여 몇몇 실리콘밸리 회사의 카페테리아에 설치되어 있는 매시진은 소중한 점심 시간을 동료와의 담소보다 계산대에서 줄을 서며 허비하는 답답한 현실에서 착안되었습니다. 이 시스템은 GPU 딥 러닝과 컴퓨터 비전을 사용하여 자주 이용되는 테이크 아웃 용기 상단에 있는 필기 코드를 인식합니다. 코드가 눈깜짝할 사이에 수프, 샐러드, 음료수 등을 구별해 내지요.
세련된 매시진 셀프 계산대는 아주 간단한 사용자 인터페이스를 갖추고 있는데요. 구매할 점심을 기기에 놓으면, 3D 카메라 5대가 각기 다른 각도에서 판독하고 품목별 가격을 인식합니다. 지불은 신용카드로 간단하게 해결되지요.
위 애니메이션은 매시진 AI 카페테리아 계산대의 미래 버전이라고 할 수 있습니다. 현재, 매시진은 포장 상품, 수프, 샐러드, 포장 용기를 인식할 수 있는 단계에 있습니다. 한편 접시 위 음식을 인식하기 위한 트레이닝은 계속 진행되고 있습니다.
애니메이션 제공: 매시진
매시진은 CUDA 병렬 컴퓨팅 플랫폼, 엔비디아 지포스(GeForce) GTX 1080 GPU, 카페(Caffe) 딥 러닝 프레임워크 기반 cuDNN를 사용해 일반적인 카페테리아 상품에 대한 데이터세트로 시스템 트레이닝을 했습니다.
매시진은 각 고객사의 카페테리아에 따라 맞춤형 시스템을 제공하기 때문에 이 기기의 딥 러닝 알고리즘은 사람들이 사용하면 할수록 새로운 아이템을 배우게 되지요.
무굴 단카르(Mukul Dhankhar)와 함께 매시진을 공동 창립한 아비나이 스리바스타바(Abhinai Srivastava)는 “시장성이 아주 큽니다. 누구나 12시에 점심을 먹고 싶어하지요”라고 말했습니다.
점심 시간에도 햇빛을 즐긴다는 것
윌리엄 촘리 IMAGR 설립자는 햇빛 볼 시간이 충분치 않아 스마트카트를 개발했습니다. 과거에 그는 투자 펀드에서 근무하면서 컴퓨터 앞에만 있는지라 점심 시간만큼은 몇 분만이라도 햇빛 아래에서 보내고 싶었지만 사무실 근처 마트 계산 줄이 항상 너무 길어서 점심 시간을 다 빼앗기고 말았다고 합니다.
촘리 설립자는 투자회사를 그만두고 창업을 해서 지금의 스마트카트를 만들어냈습니다. 시행착오를 거치는 과정에서 회사를 유지하기 위해 가구를 나르는 일까지 한 적도 있다고 하는데요. 그를 비롯한 IMAGR 팀은 딥 러닝과 컴퓨터 비전에 사활을 걸고 스마트카트를 만들어 냈답니다.
IMAGR는 우선 타이탄 엑스(TITAN X) GPU와 텐서플로우(TensorFlow) 딥 러닝 프레임워크를 사용해 슈퍼마켓 제품 이미지에 대한 알고리즘 트레이닝을 시작했습니다. 그 다음에, 스마트카트 비디오 카메라를 사용해 카트에 담거나 꺼낸 제품을 인식하는 법을 트레이닝했습니다. 사람들은 언제든 초콜릿칩 아이스크림을 빼고, 케일 한 단을 더 사기로 마음을 바꿀 수 있으니까요. 마지막으로, IMAGR 팀은 가격을 익히기 위해 바코드에 대한 알고리즘 트레이닝을 시켰습니다.
IMAGR는 뉴질랜드에서 향후 2-3달 이내에 스마트카트 소규모 시범 사업을 할 예정입니다. 촘리 설립자에 따르면 세계적인 대형 슈퍼마켓 체인점들이 스마트카트에 관심을 보이고 있다고 합니다.
그는 “끝없는 줄을 서고 싶은 사람은 없습니다. 누구나 가게에 들어가서 쇼핑을 한 후 바로 나오길 원합니다” 라고 설명합니다.
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