사용자 생활패턴 예측 AI모듈 개발 후기 | 위니아

안녕하세요!

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게임체인저를 위한 AI 핵심기술 개발업체, 디피니트입니다.

최근 여러 대기업으로부터 AI 개발 의뢰가 많이 들어오고 있습니다.

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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 의뢰하였습니다.

• 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.

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사용된 기술은 다음과 같습니다.

• 기술 및 도구: Python, Pandas, Numpy, Scikit-learn

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사용자 행동 데이터셋을 RandomForest에 적용하여 사용자 행동을

예측하는 모델이 완성하였습니다.

개발 과정에서 랜덤 포레스트 모델이 사용되었는데요.

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데이터가 중첩된 개별 데이터 셋에 결정 트리 분류기를 각각 적용한 후 그 결과를 종합해 예측성능을 높이는 기법이 랜덤포레스트이라고 합니다.

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정확성, 단순성 및 유연성으로 인해 가장 많이 사용되는 알고리즘 중 하나이며,

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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=아시아타임즈

① 딤채에 IoT 센서 부착

② 사용 데이터를 AI 기반 분석

③ 특이사항 발견 시 연동된 가족에게 알람 발송 등에 활용

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ex) 아침 7시께 주기적으로 물을 먹던 사용자가 반복 행동을 멈추면 미리 지정된 가족들에게 경고 알람을 보내준는 등

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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.

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사실 센서 뿐 아니라 기본적으로 가전 제품간에 네트워크가 연결되어 서로 통신이 가능하게 구축된 집을 스마트홈이라고 합니다.

스마트 홈 시장과 1인가구 시장이 융합되어 새로운 AI 기능을 탑재한 가전제품이 더욱 더 많이 개발될 것으로 예상됩니다.

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개인적으로는 스마트 가전이 반려동물을 케어해주거나 놀아줄 수 있었으면

좋겠습니다.

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여기까지 디피니트 AI 개발 후기였습니다.

읽어주셔서 감사합니다.

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