육아, 그리고 AI
아기의 울음소리를 분석하는 Deeply, 수면패턴을 알려주는 Nanit
#11
인공지능이 활용되는 분야별로 대표성을 띈 사례들을 한가지 씩 정리해보고자 한다.
이번 글에서는 인공지능을 활용하여 육아노동을 어떻게 하면 조금이라도 줄여줄 수 있는지에 대해 Deeply의 Waah, Nanit, Muse의 사례를통해 정리해보도록 하겠다.
아기들은 왜 울까?
울음소리를 분석하는 Deeply의 Waah.
얼마 전에 회사 직원분과 이런 대화를 나눈 적이 있다.
나: '아기 울음소리의 패턴을 ML로 분석할 수 있지 않을까? 데이터만 충분하다면 할 수 있을것 같은데..'
'J': '당연히 가능하지 않을까요? 소스만 있으면 만들어 볼 수 있을 듯 해요.'
나: '이거 나오면 정말 초보엄마 아빠들이 잘 사용할 수 있을 것 같지 않나요?'
역시나.. 이런 서비스가 이미 있었다. 무려 2018년도 부터..
국내 스타트업인 Deeply라는 회사에서 만든 Waah라는 어플리케이션인데, 인공지능을 활용하여 아기 울음소리를 분석하고 아기가 우는 이유를 알려주는 서비스이다. 해당 서비스를 하기 위해서 병원, 산후조리원 등에서 아기 음성 데이터만 10만개, 그리고 7만 시간에 이르는 신생아 소리 데이터를 확보하여 학습하였다고 한다. 학습한 데이터를 통해 아기의 의사표현을 6가지로 추려내었는데, 이는 배고픔, 졸림, 트림, 아픔, 온도, 습도라고 한다. 뿐만 아니라 이후 수집되는 아기들의 울음소리들은 구글 클라우드에 저장이 되고 구글 클라우드 내에서 오디오 데이터를 가공하고 ML엔진으로 울음소리를 분석하여 정확도를 높이고 있다고 하는데, 연구실 테스트 기준으로 정확도가 95%이상이라고 한다.
사실 데이터셋이 풍부하다면 인공지능을 활용하여 패턴을 분류하는 것은 (어떤 알고리즘을 선택하느냐에 따라 다르긴 하겠지만) 누구든 생각해볼 수 있음직한 아이디어일 듯 하다. 하지만 이 서비스의 성공을 위해 더 중요해보이는 기술은 집에서 들리는 여러가지 소음, 소리들 중에서 아기 울음소리만을 추출해 내는 기술이 아닐까 하는 생각도 해본다.
그리고 Deeply의 기술은 아기 울음소리 외에도 이상감지 모니터링, 기계결함 모니터링 등의 다른 분야에서도 활용될 수 있다고 한다. 조금 더 상상을 보태본다면 코로나(covid-19)에 걸린사람들의 기침 소리 등을 분석하고 검사가 필요한 사람들을 찾아낼 수도 있지 않을까.
아이가 언제 어떻게 뒤척이는지
꼼꼼하게 분석해주는, Nanit
Waah라는 서비스가 인공지능을 활용하여 아기의 울음 소리를 분석해주는 서비스였다면, 지금 소개해보고자 하는 Nanit이라는 서비스는 아기의 수면 패턴을 학습하고 이상징후가 있을 때 알려주는 서비스이다.
영상을 보면 서비스의 컨셉을 바로 이해할 수 있긴한데, 갓난 아기를 다른 방에서 재우며 모니터링 한다는 것이
왠지 우리나라 정서와는 조금 다른 느낌이 들기도 한다.
영상에서 처럼 이 제품은 아기 침대 위에 거치형 카메라인 Nanit Plus Camera를 설치하게 되고 신생아 보자기 같은 Nanit Swaddle를 아기에게 입힐 수 있다.
Nanit Pus Camera의 경우 야간 투시 카메라이며 이 디바이스엔 카메라 외 마이크, 스피커, 야간조명 및 온도 센서가 있어 아기의 움직임과 소리를 감지한다. 그리고 Nanit Swaddle에 표기되어 있는 패턴의 감지를 통해 아기의 움직임을 컴퓨터 비전으로 보다 정확하게 측정하게 된다.
이미지 출처: Nanit 홈페이지
결국 카메라를 통해 아이의 움직임 데이터를 쌓고 컴퓨터비전, 머신러닝을 통해 아기의 수면패턴을 추적, 데이터를 해석하고 있는 제품이다.
이를 통해 부모는 아기가 얼마나 효율적으로 잤는지, 몇 시에 잤고 또 일어났는지, 몇 번 부모가 방문했는지 등을 파악할 수 있다. 뿐만 아니라 밤 사이 일어났던 상황을 1분 정도로 요약해서 보여주는 기능도 있다고 한다.
(물론 앱 기반이다 보니 이상징후가 탐지된다면 알림이 오는 것은 기본 기능)
모니터링을 통해 아이가 잘 잠을 자고 있지 못하는 경우 수면의 질을 개선하기 위한 유용한 정보를 전달해준다고도 한다. (Nanit Insight Program)
부모가 아이들을 가르치는 방법을 알려주는 봇, Muse
여전히 아이를 가르치고 키우는 방법은 어렵다. 물론 정답이 있는 것도 아니고..
찾아보니 나와 같은 고민을 하는 사람들을 위해 만들어진 서비스가 있었는데, 인공지능 기술을 활용하여 만들어진 Muse 봇이다.
'내 아이를 가장 잘 키우기 위해 무엇을 할 수 있을까?'에 대한 고민을 하던 두 아이의 아빠이자 신경과학자 비비안 밍(Vivienne Ming)과 그의 아내인 노르마(Norma)가 개발을 시작하였으며 기존의 전공을 살려 부모가 가지고 있는 육아에 대한 지식을 높이고 이후 무엇을 하면 좋을지 조언을 해주는 서비스를 만들었다고 한다.
Muse App 화면앱을 통해 부모들은 매일 한 가지 질문을 하게 된다고 한다.
도서관을 지난 달 방문했는지, 아이는 학교에 잘 가고 있는지 등. 이를 통해 답변들을 수집하고 수집된 답변들을 데이터화한다. 단순 답변 뿐만이 아니라 자녀와 대화한 오디오 파일이나, 비디오를 업로드 할 수 있다고 한다.
이렇게 쌓인 데이터는 인공지능을 통해 분석을 하게되고 Muse가 개발한 50가지 정도의 아동 발달 특성에 기반하여 부모들이 어떤 행동을 하면 좋을지를 개별 아동에게 맞춘 조언을 해준다. 해당 조언은 내부에서 정의한 메타 학습과 연계되어 조언을 해주는 것으로 보여진다.
메타 학습 항목해당 서비스는 영리를 목적으로 하지 않았던 프로젝트여서 그런지 많이 알려지지도, 성공하지도 못한 것 같지만 이렇게 부모들을 위해 인공지능을 활용하려는 시도와 그 과정만으로도 의미가 있어 보인다.
부모의 입장에서 육아는 여전히 어려운 과제이다.
아이들이 자라나고 있는 시기가 부모들은 매우 바쁘고 정신없을 시기이며, 그렇기 때문에 아이들과 함께 하는 시간, 그리고 아이들을 보다 잘 이해할 수 있는 방법에 대해 효율적인 방법을 찾아줄 수 있다면 이보다 고마운 일은 없을 것 같다.
여기서 소개한 3개의 서비스들은 충분히 그러한 부모들의 어려움과 불편함과 같은 pain point를 잘 해결하고 있다고 생각을 하고 있으며 나아가 비즈모델만 잘 만들어 갈 수 있다면 인간이 지구상에 존재하는 한 영원히 유지될 '육아'라는 카테고리에서 성공적인 안착을 할 수 있을 것이다. 물론 이러한 인공지능, 디바이스의 활용이 혹시나 아이와의 교감하는 시간을 더 빼앗는 것은 아닐까. 하는 생각도 한 번 정도는 해볼 필요가 있어 보인다.
Reference
https://www.sedaily.com/NewsVIew/1Z1K7HVE25
https://www.donga.com/news/Economy/article/all/20181106/92746213/1
https://www.hankyung.com/it/article/201807258400f
https://www.engadget.com/2017-08-10-nanit-ai-baby-monitor-impressions.html
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