최근 2020년부터 본격적으로 유행한 코로나19를 예방하기 위해 발열 체크, 마스크 착용 유무를 확인하는 곳이 많아졌다. 그러나 마스크 착용과 발열 체크는 일반적으로 사람이 직접 측정하거나 한명씩 기계 앞에 서서 측정하는 방식이 대부분이며 일반적으로 발열 체크시 피부의 최고 온도를 측정하므로 정확도가 떨어지고 대량의 인원 측정시 병목이 나타날 수 있다. 따라서 본 연구에서는 마스크 미착용자와 발열자를 일반 카메라와 열화상 카메라, 인공지능 알고리즘을 통하여 실시간으로 정확하게 자동 분류하고 표시하여 전염병 확산을 막는 방법에 대하여 제안하고자 한다.
본 연구는 사회적 상호작용에서 필수적인 얼굴 인상형성 과정 중 가장 대표적이라고 할 수 있는 매력도와 신뢰성을 평가할 때 시각적 주의에서의 차이가 나타나는지를 관찰하기 위해 고안되었다. 실험 1에서는 참가자들이 얼굴 신뢰성과 매력도를 평가하는 동안 안구추적기(eye-tracker)를 사용하여 사람들의 시선움직임을 측정하고, 이 후 히트맵(heatmap) 분석을 통해 평가과제 간 차이를 관찰하였다. 그 결과, 사람들은 매력도를 평가할 때와 비교하여 신뢰성을 평가할 때, 얼굴의 주요요소라 할 수 있는 눈과 코 부위에서 더 많은 시선응시가 일어나는 것을 관찰하였다. 또한, 실험 2에서는 참가자들이 실험 1과 동일한 얼굴 평가과제를 수행하는 동안 얼굴의 각 요소에 단어를 짧게 제시하였다. 실험종료 후 실시된 회상검사 결과, 신뢰성 평가과제 시 코부위에 제시되었던 단어의 회상률이 매력도 평가과제 시와 비교하여 유의미하게 높은 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 얼굴 신뢰성 판단은 시각적인 주의적 자원(attentional resources)의 할당과 관련된 측면에서 얼굴 매력도와는 구분되는 정보처리과정을 거치는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 AI 카메라를 활용한 공공도서관 이용자의 공간이용행태를 분석하는 것이다. AI 카메라의 얼굴 인식 및 추적 기술을 활용하여 이용자의 성별과 연령을 식별하였고 초단위 영상 데이터를 수집·정제하여 이용자의 이동 동선을 파악하였다. 분석 결과, 여성 이용자가 남성 이용자보다 조금 더 많았고 연령대는 30대가 가장 많았다. 이용자 수는 화요일부터 금요일까지 증가하다가 토요일과 일요일에 감소하는 경향성을 보였고 오후 14시부터 15시 사이에 이용자 수가 가장 많은 것으로 나타났다. 이용자들은 1개 또는 2개 공간만을 주로 이용하였는데 이 때에는 안내데스크를 이용하거나 휴게공간을 이용하는 것으로 나타났다. 주제분야 서가를 이용하지 않는 경우가 주제분야 서가를 이용하는 경우보다 약 2배 정도 많았다. 이용자들은 철학(100), 종교(200), 사회과학(300), 순수과학(400), 기술과학(500), 문학(800) 분야들을 주로 이용하였고 이중 문학(800)은 다른 모든 주제분야들과의 연결성이 가장 높게 나타났다. 이용자들을 체류공간의 유사성에 따라 5개 군집으로 묶어본 결과, 군집 간에 이용 목적과 관심 주제분야에 차이가 있어 향후 도서관 서비스 기획에 중요한 단서가 될 수 있음을 확인하였다. 그리고 향후 도서관에서 AI 카메라를 활용한 이용자의 공간이용행태 분석이 활성화되기 위해서는 높은 비용 및 개인정보 보호 문제의 해결이 필요함을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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