사용자 생활패턴 예측 AI솔루션 개발 후기 | 위니아
AI 솔루션, AI 서비스 개발 외주 전문업체 디피니트
안녕하세요!
게임체인저를 위한 AI 핵심기술 개발업체, 디피니트입니다.
최근 여러 대기업으로부터 AI 개발 의뢰가 많이 들어오고 있습니다.
이미 대기업들은 자사 제품과 비즈니스에 AI 기술에 접목시키려고 하고 있는데요.
그 중 위니아라는 전자제품 업체의 의뢰 사례를 소개해 드리고자 합니다.
위니아에서는 센서를 통해 사용자 데이터를 수집하여
생활패턴을 예측할 수 있는 모듈 개발을 의뢰하였는데요.
• 센서 데이터 전처리하여 AI 학습용 데이터 등 활용 가능한 데이터로 변환
• 그 데이터들을 활용해 사용자 생활 패턴을 예측하는 AI 모델을 개발하는 것
이 두 가지가 디피니트의 과업 범위였습니다.
사용된 기술은 다음과 같습니다.
• 기술 및 도구: Python, Pandas, Numpy, Scikit-learn
사용자 행동 데이터셋을 RandomForest에 적용하여 사용자 행동을 예측하는 모델이 완성되었습니다.
개발 과정에서 랜덤 포레스트 모델이 사용되었는데요.
데이터가 중첩된 개별 데이터 셋에 결정 트리 분류기를 각각 적용한 후 그 결과를 종합해
예측성능을 높이는 기법이 랜덤포레스트이라고 합니다.
정확성, 단순성 및 유연성으로 인해 가장 많이 사용되는 알고리즘 중 하나이며,
랜덤 포레스트는 많은 트리를 생성하므로 최종 결과 예측을 훨씬 더 정교하게 합니다,
사실 위니아는 2020년도부터 딤채라는 제품에 중장년 1인 가구의 고독사 예방을 위한
'소형 스마트케어 김치냉장고'를 준비 중이었습니다.
▲ 2020 한국전자전에 출품된 위니아딤채 소형 스마트케어 김치냉장고. 사진=아시아타임즈① 딤채에 IoT 센서 부착
② 사용 데이터를 AI 기반 분석
③ 특이사항 발견 시 연동된 가족에게 알람 발송 등에 활용
ex) 아침 7시께 주기적으로 물을 먹던 사용자가 반복 행동을 멈추면 미리 지정된 가족들에게 경고 알람을
보내준는 등
이러한 시스템을 '웰니스 예측케어 시스템'이라고 하는데요.
위험 상황에서 가족에게 알람을 보낼뿐만 아니라,
센서 데이터를 활용하면 더 나은 사후서비스를 제공하거나
제품의 위치, 상태, 사용 이력 등이 있어 고장 원인을 파악하기 용이하다고 합니다.
사실 센서 뿐 아니라 기본적으로 가전 제품간에 네트워크가 연결되어 서로 통신이 가능하게 구축된 집을
스마트홈이라고 합니다.
바로 스마트 홈 시장에서도 AI 기술이 센서 데이터를 활용해 개발되고 있는 것입니다.
스마트 홈 시장과 1인가구 시장이 융합되어 새로운 AI 기능을 탑재한 가전제품이 더욱 더 많이
개발될 것으로 예상됩니다.
개인적으로는 스마트 가전이 반려동물을 케어해주거나 놀아줄 수 있었으면 좋겠습니다.
여기까지 디피니트 AI 개발 후기였습니다. 읽어주셔서 감사합니다.
