ML(machine learning) 기술을 활용하여 실용적인 측면에서 일반 사용자들이 바라보고 사용할 수 있도록 다양한 연구 개발이 이루어지고 있다. 특히 최근 개인 사용자의 personal computer와 mobile device의 processing unit의 연산 처리 속도가 두드러지게 빨라지고 있어 ML이 더 생활에 밀접해지고 있는 추세라고 볼 수 있다. 현재 ML시장에서 다양한 솔루션 및 어플리케이션을 제공하는 툴이나 라이브러리가 대거 공개되고 있는데 그 중에서도 Google에서 개발하여 배포한 'Mediapipe'를 사용하였다. Mediapipe는 현재 'android', 'IOS', 'C++', 'Python', 'JS', 'Coral' 등의 환경에서 개발을 지원하고 있으며 더욱 다양한 환경을 지원할 예정이다. 이에 본 팀은 앞서 설명한 Mediapipe 프레임워크를 기반으로 Machine Learning을 사용한 image processing를 통해 일반 사용자들에게 편의성을 제공할 수 있는 알람 프로그램을 연구 및 개발하였다. Mediapipe에서 신체를 landmark로 검출하게 되는데 이를 scikit-learn 머신러닝 라이브러리를 사용하여 특정 자세를 학습시키고 모델화하여 알람 프로그램에 특정 기능에 조건으로 사용될 수 있게 하였다. scikit-learn은 아나콘다 등과 같은 개발환경 패키지에서 간단하게 이용 가능한데 이 아나콘다는 데이터 분석이나 그래프 그리기 등, 파이썬에 자주 사용되는 라이브러리를 포함한 개발환경이라고 할 수 있다. 하여 본 팀은 ML기반의 영상처리 알람 프로그램을 제작하는데에 있어 이러한 사항들을 파이썬 환경에서 기본적으로 포함되어 제공하는 tkinter GUI툴을 사용하고 추가적으로 인텔에서 개발한 실시간 컴퓨터 비전을 목적으로 한 프로그래밍 라이브러리 OpenCV와 여러 항목을 사용하여 환경을 구축할 수 있도록 연구·개발하였다.