사물의 행동을 감지하는 소프트웨어상품화
- 글쓴이
- 샌달한짝
- 등록일
- 2004-01-07 08:26
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사물의 행동을 감지하는 소프트웨어가 미국에서 상품화되었다.
Atlanta에 적을 둔 VistaScape Security Systems은 항구, 공항,
석유화학단지와 같이 위험도가 높은 설비를 감시하기 위해 비디오
테입 검사용 소프트웨어를 출시했다. VistaScape의 소프트 웨어는
사람, 배, 새등과 같은 물체의 일반적인 영상틀(image templete)을
이용하여 고객이 제공한 법규를 위반하는 행동을 색출한다. 예를 들면
어떤 법규는 사람들이 울타리에 올라타거나 특정한 지역에 출입하지
못하도록 할 수 있다.
New York 시에 자리한 Living Independently사는 최근 집에 홀로
사는 노인을 감시하고 만약 그들의 행동에 갑작스런 변화가 감지될
경우 가족이나 의료진에게 경고를 주는 시스템을 상품화했다.
적외선 센서로 한 개인의 행동 패턴 예를 들면 언제 일어나고 언제
음식조리대에 접근하는지, 언제 약장(medicine cabinet)을 여는지
언제 화장실에 들어 가는지를 감지한 뒤 수집된 자료를 무선으로
중계기에게 전달하고 중계기가 회사에 일반 전화선으로 정보를 중계한다.
회사의 독점 알고리즘은 현재 감지된 행동과 이전에 수집된 고객의
개별적인 정보로 시스템이 판단하기에 '정상적인' 행동을 비교하는데
행동상의 갑작스런 변화 예를 들면 빈번해진 야간 화장실 출입이나 약장을
여는 행위의 중단 등이 발견되면 시스템은 경고를 가족이나 의료진에게 날린다.
동작을 감지하는 소프트웨어의 핵심 기술은 컴퓨터가 한 동작을 적합한 계층에
분류하고 타당한 결정을 내리기에 충분한 통계적인 정보를 가짐과 동시에
가장 단순한 형태로 동작의 핵심요소를 표현할 수 있는 방법을 찾는 것이다.
한정된 범위에서 컴퓨터는 언제나 인간의 선택적인 행동을 이해한다고 볼 수 있다.
워드 프로세서로 예를 들면 워드 프로세서는 사람들이 언제 문단을 복사하거나
삭제하려는 지를 알아야 한다. 그러나 워드 프로세서를 사용할 때 사용자의 행위는
지극히 제한적이며 행위자체도 이미 결정되어져 예측가능한 상태이다. 동작측정
소프트웨어의 우수함은 전혀 예측불가능한 사용자의 동작도 간파할 수 있으며
이 동작이 사람 혹은 동물, 기계, 심지어는 이들 세 부류의 복합적인 행동으로
야기된다 하더라도 문제되지 않는다는 점이다. 개발자가 해야할 일이라고는 일정한
기간동안 몇몇 지정된 행동을 컴퓨터가 학습하게 하고는 이를 제어하기 쉬운
방법으로 측정하고 기술하는 것이다.
이미 수십년동안 인간이 움직임의 가장 필수적인 특징만을 빠르고 쉽게
간파한다는 점은 알려졌으나 어떤 정보가 가장 필수적인지 선택하고
어떻게 복잡한 양의 정보를 단순화 시킬 것인지가 그간의 난제였다.
따라서 불필요한 정보를 줄여나가는 과정이 필요한데 이스라엘의
Technion-Israel Institute of technology에서 진행된 한 연구 프로젝트가 좋은
예이다. 두명의 학생이 사람의 타자치는 모양새로 신원을 100% 식별하는
소프트웨어를 작성했다. 이들은 근 20년동안 글쇠를 누르는 순서와 타자를
치는 사람을 연결시키는 문제에 대해 연구했왔다고 하며 프로젝트 초기에는
사용자가 이미 지정된 순서의 글자를 타자하도록 했을 때만 높은 정확도를
보였으며 만약 정해진 순서에서 벗어난 행동을 했을 경우 정확도는 현저히
떨어졌다고 한다. 그들은 사람이 글자를 치는데 몇초가 걸리는지에 촛점을
맞춤으로써 글의 내용을 무시하고 정보의 양을 획기적으로줄일 수 있음을
발견했다. 연구팀은 타자치는 사람이 얼마나 빨리 글쇠를 눌렀다 떼는지를
점검하는 프로그램을 작성해 각각의 시간을 미묘한 차이를 고려하여 분류했다.
연구자들은 또한 한 특정 글쇠를 처리하는 것이 다음 글자를 치는 것에 영향을
준다는 점을 발견하였으며 한정된 수의 글쇠조합이 존재했기 때문에 각 사용자에
대해 개별적인 확률 모델을 만드는 기존의 알고리즘을 이용했다. 결국 자신의
확률 모델에 맞지않는 타이핑을 하는 사람은 자신임을 증명할 수 없었다.
핵심 부분은 해당 모델과 해당 개인의 적합성을 결정하는 것이었다.
이것을 단일 계층 식별 문제(single class indentification problem)라고 부르는데
개의 생김새만 아는 시스템에게 고양이를 보여주고 보여준 짐승이 개 인지를 묻는
것과 같다.
감지하고자 하는 행동에 따라 시스템의 목적이 틀려지기 때문에
감지대상이 되는 행동을 선별하기 위해 특정한 연구집단의 도움이 필요한데
Living Independently사의 경우 이를 위해 노인학자들의 협조를 받았다.
전략/연구/개발 담당 부회장 George Boyajian은 그들이 노인학자의
협조로 감시할만한 가치가 있는 행동을 지정했다고 말했다.
또한 시간에 따라 변화하는 사람의 행동패턴을 반영하기 위해 개별적으로
관찰이 진행되어야 하며 소프트웨어는 대략 10일을 단위로 개인의 통계적으로
'정상적인' 행동 기준을 변화시켜 나간다고 밝혔다.
<출처 : technical review http://http://www.techreview.com/ >
Atlanta에 적을 둔 VistaScape Security Systems은 항구, 공항,
석유화학단지와 같이 위험도가 높은 설비를 감시하기 위해 비디오
테입 검사용 소프트웨어를 출시했다. VistaScape의 소프트 웨어는
사람, 배, 새등과 같은 물체의 일반적인 영상틀(image templete)을
이용하여 고객이 제공한 법규를 위반하는 행동을 색출한다. 예를 들면
어떤 법규는 사람들이 울타리에 올라타거나 특정한 지역에 출입하지
못하도록 할 수 있다.
New York 시에 자리한 Living Independently사는 최근 집에 홀로
사는 노인을 감시하고 만약 그들의 행동에 갑작스런 변화가 감지될
경우 가족이나 의료진에게 경고를 주는 시스템을 상품화했다.
적외선 센서로 한 개인의 행동 패턴 예를 들면 언제 일어나고 언제
음식조리대에 접근하는지, 언제 약장(medicine cabinet)을 여는지
언제 화장실에 들어 가는지를 감지한 뒤 수집된 자료를 무선으로
중계기에게 전달하고 중계기가 회사에 일반 전화선으로 정보를 중계한다.
회사의 독점 알고리즘은 현재 감지된 행동과 이전에 수집된 고객의
개별적인 정보로 시스템이 판단하기에 '정상적인' 행동을 비교하는데
행동상의 갑작스런 변화 예를 들면 빈번해진 야간 화장실 출입이나 약장을
여는 행위의 중단 등이 발견되면 시스템은 경고를 가족이나 의료진에게 날린다.
동작을 감지하는 소프트웨어의 핵심 기술은 컴퓨터가 한 동작을 적합한 계층에
분류하고 타당한 결정을 내리기에 충분한 통계적인 정보를 가짐과 동시에
가장 단순한 형태로 동작의 핵심요소를 표현할 수 있는 방법을 찾는 것이다.
한정된 범위에서 컴퓨터는 언제나 인간의 선택적인 행동을 이해한다고 볼 수 있다.
워드 프로세서로 예를 들면 워드 프로세서는 사람들이 언제 문단을 복사하거나
삭제하려는 지를 알아야 한다. 그러나 워드 프로세서를 사용할 때 사용자의 행위는
지극히 제한적이며 행위자체도 이미 결정되어져 예측가능한 상태이다. 동작측정
소프트웨어의 우수함은 전혀 예측불가능한 사용자의 동작도 간파할 수 있으며
이 동작이 사람 혹은 동물, 기계, 심지어는 이들 세 부류의 복합적인 행동으로
야기된다 하더라도 문제되지 않는다는 점이다. 개발자가 해야할 일이라고는 일정한
기간동안 몇몇 지정된 행동을 컴퓨터가 학습하게 하고는 이를 제어하기 쉬운
방법으로 측정하고 기술하는 것이다.
이미 수십년동안 인간이 움직임의 가장 필수적인 특징만을 빠르고 쉽게
간파한다는 점은 알려졌으나 어떤 정보가 가장 필수적인지 선택하고
어떻게 복잡한 양의 정보를 단순화 시킬 것인지가 그간의 난제였다.
따라서 불필요한 정보를 줄여나가는 과정이 필요한데 이스라엘의
Technion-Israel Institute of technology에서 진행된 한 연구 프로젝트가 좋은
예이다. 두명의 학생이 사람의 타자치는 모양새로 신원을 100% 식별하는
소프트웨어를 작성했다. 이들은 근 20년동안 글쇠를 누르는 순서와 타자를
치는 사람을 연결시키는 문제에 대해 연구했왔다고 하며 프로젝트 초기에는
사용자가 이미 지정된 순서의 글자를 타자하도록 했을 때만 높은 정확도를
보였으며 만약 정해진 순서에서 벗어난 행동을 했을 경우 정확도는 현저히
떨어졌다고 한다. 그들은 사람이 글자를 치는데 몇초가 걸리는지에 촛점을
맞춤으로써 글의 내용을 무시하고 정보의 양을 획기적으로줄일 수 있음을
발견했다. 연구팀은 타자치는 사람이 얼마나 빨리 글쇠를 눌렀다 떼는지를
점검하는 프로그램을 작성해 각각의 시간을 미묘한 차이를 고려하여 분류했다.
연구자들은 또한 한 특정 글쇠를 처리하는 것이 다음 글자를 치는 것에 영향을
준다는 점을 발견하였으며 한정된 수의 글쇠조합이 존재했기 때문에 각 사용자에
대해 개별적인 확률 모델을 만드는 기존의 알고리즘을 이용했다. 결국 자신의
확률 모델에 맞지않는 타이핑을 하는 사람은 자신임을 증명할 수 없었다.
핵심 부분은 해당 모델과 해당 개인의 적합성을 결정하는 것이었다.
이것을 단일 계층 식별 문제(single class indentification problem)라고 부르는데
개의 생김새만 아는 시스템에게 고양이를 보여주고 보여준 짐승이 개 인지를 묻는
것과 같다.
감지하고자 하는 행동에 따라 시스템의 목적이 틀려지기 때문에
감지대상이 되는 행동을 선별하기 위해 특정한 연구집단의 도움이 필요한데
Living Independently사의 경우 이를 위해 노인학자들의 협조를 받았다.
전략/연구/개발 담당 부회장 George Boyajian은 그들이 노인학자의
협조로 감시할만한 가치가 있는 행동을 지정했다고 말했다.
또한 시간에 따라 변화하는 사람의 행동패턴을 반영하기 위해 개별적으로
관찰이 진행되어야 하며 소프트웨어는 대략 10일을 단위로 개인의 통계적으로
'정상적인' 행동 기준을 변화시켜 나간다고 밝혔다.
<출처 : technical review http://http://www.techreview.com/ >
