최근 이미지 인식 기술을 이용하여 카메라에서 유통되는 상품을 인식하고 소매점의 결제를 간소화 시키거나 무인화를 위한 노력이 진행되고 있으나 기존의 이미지 인식 기술은 농산물 등의 자연물과 패키지 제품 등은 각 제품의 특성이 다르고 비정형으로 그 다양한 상품을 일률적으로 인식하는 어려움과 더불어 여러 상품을 동시에 인식하는 데는 더욱 어려운 과제였다.

일본 신용카드사이자 국제 카드 브랜드인 JCB를 관리하고 있는 여신 금융 업체인 JCB(Japan Credit Bureau)가 자사 카드 가맹점의 업무 효율화 지원과  매장 지원 솔루션의 일환으로 '인공지능(AI) 무인계산대' 실증 실험을 9 월 하순부터 JCB 다카다 노바바(Takadanobaba) 사무실 내에서 실시한다고 4일 밝혔다. 시스템은 사인 포스트(Signpost Corporation)가 개발한 AI가 탑재된 원더레지스터(Wonder Register)를 적용했다.

그러나 JCB와 사인 포스트는 관련 적용 솔루션과 세부적인 기술은 공개하지 않아, 지난 3월 공개된 NEC의 딥러닝과 특징점 매칭 기술로 농산물과 같이 개체마다 모양의 차이가 큰 자연물이나 비정형 상품에서부터 공산품까지 다양한 상품을 동시에 정확하게 인식하는 AI 다중 인식 기술을 들어본다.

NEC는 슈퍼나 편의점 등 소매점에서 결제시에 필요한 상품 읽기를 크게 간소화 하는 기술로 농산물에서 패키지 제품까지 모든 유통 상품을 인식하는 다양한 물체 인식 기술을 개발했으며, 이 기술로 소매점에서 결제 무인화에 기여할 것이라고 밝혔었다.(본지 기사 3월 8일, 인공지능(AI) 유통상품 인식 기술로 소매점 결제 무인화 앞당긴다.)

이 NEC 기술은 인공지능(AI) 딥러닝 기술과 특징점 매칭 기술을 융합시키는 것으로, 농산물과 같이 개체마다 모양의 차이가 큰 자연물이나 비정형 상품에서부터 공산품까지 다양한 상품을 정밀하게 인식한다. 또 개발된 상품 이미지 인식 기술은 바코드와 RFID를 필요로 하지 않고, 소매점에서 취급하는 다양한 제품 등을 정확하게 인식하고 고객이 계산대에서 다수의 구매 상품 가격을 동시에 정확히 정산한다.

한편 적용된 기술은 상품에 대해 딥러닝 기술 및 특징 매칭 기술을 각각 적용했을 때의 인식 정도를 추정하고 인식 정확도가 극대화 될 수 있도록 각 기술을 적용 배분율을 조정해 각 기술의 인식 결과를 통합한다. 청과물 등의 농산물과 같이 개체마다 모양의 차이가 큰 자연물에 대해서는 개체마다의 차이를 판별할 수 있는 딥러닝 기술을 적용하고 음료, 과자, 컵라면, 잡화 등의 패키지 물건처럼 디자인이 비슷한 공산품에 대해서는 각 디자인 차이를 상세하게 판별할 수 있는 특징점 매칭 기술이 적용됐다.