[논문]딥러닝 기반 마스크 미 착용자 검출 기술

이한성; 황찬웅; 김종범; 장도현; 이혜진; 임동주; 정순기

딥러닝 기반 마스크 미 착용자 검출 기술
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이한성 (경북대학교 IT대학 컴퓨터학부) , 황찬웅 (경북대학교 IT대학 컴퓨터학부) , 김종범 (경북대학교 IT대학 컴퓨터학부) , 장도현 (경북대학교 IT대학 컴퓨터학부) , 이혜진 (경북대학교 IT대학 컴퓨터학부) , 임동주 (경북대학교 IT대학 컴퓨터학부) , 정순기 (경북대학교 IT대학 컴퓨터학부)

본 논문은 코로나 방역의 자동화를 위한 Deep learning 기술 적용에 대해 연구한다. 2020년에 가장 중요한 이슈 중 하나인 COVID-19와 그 방역에 대해 많은 사람들이 IT분야에서 떠오르고 있는 artificial intelligence(AI)에 주목하고 있다. COVID-19로 인해 마스크 착용이 선택이 아닌 필수가 되며, 이를 통제하기 위한 모델이 필요한 상황이다. AI, 그 중에서도 Deep learning의 Object detection 기술을 일상생활 곳곳에 존재하는 영상 장치들에 적용하여 합리적인 비용으로 방역의 실시간 자동화를 구현할 수 있다. 이번 논문에서는 인터넷에 공개되어 있는 사물인식 오픈소스를 활용하여 이를 구현하기 위한 연구를 진행하였다. 또 이를 위한 Dataset 확보에 대한 조사도 진행하였다.

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

실내 공공시설들 중 24 시간 감시체제가 필요한 곳도 있으며 호텔 등의 대형 건물들도 있다. 그래서 사물 인식 기술을 활용한 실시간 마스크 미착용자 검출 기술을 통해 사람이 아닌 프로그램으로 마스크 착용 여부를 24시간 자동으로 확인하여 경제적 낭비 , 인력 낭비를 줄이고자 한다. .
. 이번 연구 결과에서 충분한 데이터 셋을 통해 더 높은 인식률을 보이는 기술로 발전시키고자 한다.

제안 방법

2차 데이터 셋에서는 기존 정면 이미지에 추가로 , 1차 데이터 셋의 문제점을 보안하기 위한 다각도의 이미지들을 추가하기로 하였다.
그리고 이미지 확보의 용이성과 , 더 엄밀한 착용 여부 인식을 위해 마스크 착용자 , 미착용자 이미지 두 가지를 모으지 않고 미착용자의 이미지만을 모은 후 눈 , 코 , 입 , 얼굴을 레이블링 하여 데이터 셋을 생성하였다 . 질병관리본부의 올바른 마스크 사용법에 따르면 마스크로 입과 코를 완전히 가려야 하므로 코나 입이 인식된다면 그것은 미착용자로 판단하여야 한다고 결정하였다 .
기술 개발에 사용될 Object detection 기법의 성능은 , 실시간 탐지가 가능할 정도의 속도와 , 유의미한 효과를 가질 수 있을 특정 수준의 정확도 확보 , 또한 여러 종류의 class 들을 동시에 여럿 인식할 수 있는 기능이 요구되었고 이에 가장 부합되는 기법을 찾기 위해 조사를 진행하였다.
먼저 개선 전 후 성능에 대한 결과이다 . 성능 비교는 정면 , 측면 , 먼 거리 이미지에 대한 자료를 준비하여 개선 전의 가중치 파일과 개선 후의 가중치 파일을 사용하여 사물인식을 진행하였다.
하지만 측면과 상하 각도에 따라 인식률이 급감하였고 , 인식할 수 있는 거리가 매우 짧았다 . 원인을 분석한 결과 확보한 이미지 셋이 너무 정면 이미지로 편중되어 있음을 확인하였고 이를 개선하여 2차 데이터 셋을 제작하였다.
총 2500 장의 이미지 데이터 셋과 yolo v3 를 사용하여 실시간 마스크 미착용자 검출 기술을 개발하였다 . 목표로 하였던 마스크 미착용자의 실시간 검출은 유의미한 성능을 보여주며 , 많은 인원들의 경우 사람의 능력보다 더 강력할 것으로 예상된다.
이미지 셋 확보가 필요하다 . 하지만 너무 많은 데이터는 너무 큰 훈련비용이 발생하므로 , 회의를 통해 1000 장 가량의 이미지 셋을 확보하기로 하였다.

대상 데이터

가장 처음으로 훈련한 데이터 셋은 인터넷에 공개되어 있는 이미지 셋 1000 장을 확보하여 직접 레이블링 하여 진행하였다 . 하지만 1 차에서는 목표로 설정한 성능에 비해 미흡한 결과를 보였다 .
더하였다 . 결론적으로 2차 데이터 셋은 기존 정면 이미지 1000 장 , 웹 크롤링 이미지 1200 장 , 3d 모델링 이미지 300 장 , 총 2500 장으로 구성하여 훈련하였다.

이론/모형

만들어진 기술이다 . Yolo 는 최신 딥러닝 기법들이 추가적으로 등장함에 따라 , 해당 기술들을 적용하여 성능과 효율이 개선된 새로운 버전들을 소개하는데 , 이번 연구에서는 그러한 버전 중에서도 2018 년에 공개된 Yolo v3[2] 를 사용하였다 .
yolo 를 바탕으로 한 수많은 오픈 소스들 중 Windows 를 지원하는 AlexeyAB darknet[3] 를 사용하였다 . 이로써 데이터 확보와 훈련을 통해 마스크 미착용자의 실시간 검출이 가능하게 되었다.

성능/효과

. 개선 전에 다소 미흡하게 인식되던 대상들은 개선 후 거의 100% 에 일치하게 개선되고 , 미 인식되던 대상들이 개선 후에는 인식되는 결과를 보여주었다 . 하지만 이 경우에 70~80% 의 인식률을 보이므로 개선의 여지를 보여주고 있다.
결과를 보면 개선을 통해 전반적으로 인식률이 상승했음을 알 수 있다 . 개선 전에 다소 미흡하게 인식되던 대상들은 개선 후 거의 100% 에 일치하게 개선되고 , 미 인식되던 대상들이 개선 후에는 인식되는 결과를 보여주었다 .
다소 떨어졌다 . 완전하진 않지만 충분한 인식률을 보여주었으며 , 수많은 사람들이 등장하는 부분에서는 사람의 인식보다 더 강력한 성능을 보여주었다.

후속연구

확보하는 것은 어려운 일이다 . 그래서 다양한 각도의 이미지를 구하기 위해 가상모델을 사용할 것을 제안한다. .
. 따라서 마스크 미착용자 확인을 위해 마스크를 감지하는 대신 사람의 얼굴에서 코와 입을 확인할 것을 제안한다. .

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