지금 산업계 전반에서 언택트가 화두로 떠오르고 있다. 언택트를 가능하게 하는 딥러닝 이미지 분석 기술의 그 중요성도 높아지고 있다.

예를 들어, 최근 보험업계에서는 사고차량의 사진만으로 통해 자동차 종류, 손상도 등을 인공지능이 스스로 판독해 예상수리비를 자동으로 산출해주는 시스템을 개발하거나 보험 가액 등을 판단하는 서비스를 제공하는 사례도 생겼다.

학습된 딥러닝 알고리즘을 기반으로 원거리에서도 이미지를 통해 상황을 분석할 수 있어, 다양한 분야에서 딥러닝 비전 소프트웨어를 활용해 언택트 시대에 빠르게 적응하는 모습을 보이고 있다.

또한 유통업계에서 스마트 카메라 등을 활용해 무인형 매장을 선보이는 경우도 있다. 딥러닝 비전 소프트웨어를 활용한다면 개인 매장에서 이를 현실화하는 것도 어려운 일은 아니다. 판매 아이템 이미지들을 소프트웨어에서 학습 시키고, 손쉬운 GUI를 통해 이를 분류할 수 있는 딥러닝 모델을 만들면 고객들이 계산하고 싶은 품목의 이미지를 인식하고 분류해줄 수 있다.

물류업계에서는 보통 패키징 검수를 자동화하고자 하는 요구가 많다. 제품의 개수나 종류가 완벽하게 패키지에 포함되었는지 확인하는 부분은 물류에서 필수적인 부분 중 하나이지만, 사람이 직접 확인하고 조치를 취해주는 경우가 많다.

하지만, 딥러닝 비전 소프트웨어를 통해 다양한 제품들의 이미지들을 미리 학습시켜 둔다면, 여러 환경을 감안하여 제품을 인식할 수 있어 물류 검수 자동화를 기대할 수 있다.

여기에 AI 스타트업 뉴로클은 다양한 산업의 요구에 맞게 개별 적용할 수 있는 범용 딥러닝 비전 소프트웨어 뉴로티&뉴로알(Neuro-T & Neuro-R)를 선보이며, 언택트 시대에 여러 산업에서 딥러닝 비전 기술을 적용하여 대응할 수 있는 방안들을 제시하고 있다.

출입게이트나 위험구역 등에서 카메라로 출입자나 위험요소를 인지하고, 딥러닝 비전 기술로 학습된 내용과 비교하여 분석해주는 서비스를 제공하는 경우도 심심찮게 등장한다. 언택트의 확산으로 인해, 굳이 보안구역이 아니더라도 비대면 상태에서 상황을 파악하고자 하는 경우가 더 확대되고 있어, 딥러닝 비전 소프트웨어의 활용 빈도가 더욱 높아질 것으로 보인다.

예를 들어, 기찻길 근처에 사람, 동물, 사물 등이 등장해 다양한 위험 상황이 발생할 수 있는데, 시간이나 날씨 등에 따라 배경이 변하는 등 외부요인이 많아 기존에 기계가 일괄적으로 판단하기 어려운 분야였다. 하지만, 카메라를 통해 얻어진 이미지를 딥러닝 소프트웨어에 학습시키면 다양한 광학 조건이나 달라지는 배경에도 쉽게 위험 요인을 자동으로 확인할 수 있다.

AI 딥러닝 스타트업 뉴로클 이홍석 대표는 “더 다양한 산업군에서 딥러닝 이미지 분석을 활용하게 될 것”이라며, “딥러닝 이미지 분석 기술을 활용하기 위해서는 딥러닝 전문가가 필요한데, 이를 연구하기보다는 각 사업의 목적에 맞게 비전문가도 자유롭게 사용이 가능한 범용 소프트웨어를 활용하는 것이 효율적인 방법”이라고 말했다. 실제로 최근 언택트 시대에 대응하기 위해 이미지를 분석하고 싶어하는 의료, 교육, 보험 등 다양한 분야에서 기술을 사업에 접목하기 위해 문의를 주고 있다고도 전했다.