본 프로젝트는 세종대학교 2023-2학기 캡스톤 디자인 수업의 일환으로 시작되었다.
주제는 다음과 같은 것들이 있었다.
1. 주제명 : CCTV 기반의 차량 및 보행자 검출/인식/트래킹 관련 인공지능/딥러닝 응용기술
2. 주제명 : 영상기반 얼굴 및 동작 검출/인식/트래킹 관련 응용기술
3. 주제명 : 인공지능 3. AR/VR (MR), Metaverse, NFT 관련 응용 기술
먼저 1주차에는 팀원을 구성하였고, 어떤 주제로 할 지에 대한 간략한 이야기가 진행되었다. 특히 AI 머신러닝 딥러닝 분야에서의 문외한들끼리 진행하는 프로젝트이다 보니까 어떤 주제를 하든 이런 주제를 하는 데 있어서 이런 아이디어가 가능할까? 에 대한 부분이 많이 우려되었고 주제를 잘 정하는 것이 반절 이상이라는 생각에 주제를 정하는 데 있어서 많은 집중을 하였다.
2주차에서 또한 팀원들과 굉장히 많은 주제에 대한 이야기가 진행되었다. 특히 1번의 CCTV 기반의 인공지능 응용기술에 대한 부분이 난이도가 낮을 것이라고 생각하여 집중적으로 진행되었다. 이 과정에서 다양한 아이디어가 나왔다.
- CCTV기반의 보행자 검출을 이용한 실종자 수색
- CCTV기반의 인구 포화도 분석 및 인명사고 예방
- 동작인식 기반의 운동 어드바이스 서비스
- CCTV기반의 동물 분석 및 어드바이스 서비스
등등...
굉장히 다양한 아이디어가 나왔고 지금은 심지어 기억도 나지 않는다. 좋은 주제도 많이 나왔지만, 약간 다들 마음속에 꽂히지 않는다는 느낌이었고 그에 따라 주제 정하는데만 8시간의 토론이 이어졌다. 그러다가 모두의 마음을 울린 주제가 이것이었다.
얼굴 표정분석을 통한 영상컨텐츠 리뷰 시스템이었다.
계기는 다음과 같다. 코로나 시대 이후로 OTT서비스가 굉장히 급속도로 발전하였고, 유튜브 컨텐츠도 굉장히 많아졌다. 또한 최근 코로나 상황이 종료된 이후로 많은 영화들이 개봉하고 흥행하고 있었다. 특히 2023년에는 엄청나게 비싼 영화티켓 값에도 불구하고 흥행한 영화가 정말 많았다. 하지만 현대인들은 굉장히 바쁘게 살아가고 있다. 우리는 이 상황에서 어떤 영상 컨텐츠가 나에게 잘 맞고 재밌을지, 이것을 구분할 방법에 대해서 의심이 들 수 밖에 없었다. 어떤 영화의 리뷰들을 보면 1점에 굉장히 좋아요수가 많고 악플이 달려있지만 그 같은 영화의 리뷰들 중에 5점에 굉장히 좋아요수가 많고 극찬이 있는 경우도 많다. 이러한 경우에는 어떠한 영상 컨텐츠가 나에게 재밌을지 잘 맞을지에 대한 구분이 잘 가지 않는다. 이러한 상황에서 사람들이 어느정도로 객관적으로 구분할만한 지표를 제공해준다면 실제로 많은 도움이 될 것이라고 생각하였다.
