Computer Vision + Python/산업 응용 & 비즈니스활용 (전문가) 썸네일형 리스트형 Python으로 영상 기반 감정 인식(Emotion Recognition) – 미디어/마케팅 응용 1. 감정 인식 프로젝트는 정확도보다 “쓸 수 있느냐”에서 성패가 갈렸다영상 기반 감정 인식을 처음 도입했을 때 목표는 명확했다. 시청자의 감정을 정확히 분류하는 것이었다. 그러나 실제 미디어 환경에서는 감정 분류 정확도가 높아도, 마케팅 의사결정에 연결되지 않으면 의미가 없었다. 결국 문제는 모델이 아니라, 결과를 어떻게 해석하고 사용할 것인가였다.2. 미디어 영상에서 얼굴은 생각보다 잘 보이지 않았다광고나 콘텐츠를 시청하는 사용자는 정면을 응시하지 않는다. 고개를 돌리거나, 화면에서 멀어지거나, 조명이 바뀐다. 이로 인해 얼굴 검출률 자체가 크게 흔들렸다. 감정 인식 이전에 얼굴이 안정적으로 들어오는 구간만 선별하는 로직이 필수라는 사실을 뒤늦게 깨달았다.3. 감정은 프레임 단위로 존재하지 않았다초기.. 더보기 Python으로 AR 기반 상품 시각화(Augmented Reality Product Visualization) Python으로 AR 기반 상품 시각화(Augmented Reality Product Visualization)1. AR 상품 시각화는 ‘화려한 데모’가 아니라 ‘현장 오차 관리’에서 갈린다AR 기반 상품 시각화 프로젝트를 처음 시작했을 때 가장 크게 착각한 점은, 3D 모델을 띄우는 것 자체가 핵심일 것이라는 믿음이었다. 실제 현장에서는 렌더링 품질보다 카메라 입력의 불안정성, 사용자 환경 차이, 조명 편차가 결과 품질을 지배했다. AR은 시각 기술이 아니라, 환경 적응 기술에 더 가까웠다.2. 데스크톱과 모바일 AR에서 가장 큰 차이는 연산 성능이 아니었다모바일 환경으로 옮기는 순간 문제가 발생했다. 연산량보다 더 치명적인 것은 카메라 위치의 비일관성이었다. 사용자는 화면 중앙에 상품을 놓지 않았고,.. 더보기 Python으로 드론/로봇 영상에서 실시간 지형 분석(Terrain Analysis) 1. 드론·로봇 지형 분석에서 가장 먼저 깨진 가정은 ‘영상이 안정적일 것’이라는 생각이었다지형 분석을 처음 설계할 때는 카메라가 수평을 유지하고, 프레임 간 변화도 완만할 것이라 가정했다. 그러나 실제 드론 영상은 진동, 롤·피치 변화, 고도 변화가 동시에 발생한다. 이로 인해 정지 이미지 기반 지형 분석 로직은 실시간 환경에서 즉시 붕괴되었다. 결국 문제는 지형 인식이 아니라, 입력 영상의 불안정성을 어떻게 흡수하느냐였다.2. 실시간 지형 분석의 핵심은 ‘정확도’보다 ‘지속성’이었다처음에는 한 프레임에서 최대한 많은 지형 정보를 뽑아내려 했다. 하지만 프레임마다 결과가 요동치면서 상위 제어 로직이 오히려 혼란을 겪었다. 이후 접근 방식은 바뀌었다. 프레임 단위 정확도보다, 연속 프레임에서 해석 가능한.. 더보기 Python으로 열화상(Thermal Imaging) 분석 – 보안/산업 응용 1. 열화상 분석을 처음 현장에 투입했을 때의 착각열화상 카메라는 흔히 “어둠에서도 사람을 본다”는 이미지로 설명된다. 나 역시 초기에는 조명이 사라진 환경에서 가시광 카메라를 대체할 수 있는 완성형 센서라고 생각했다. 그러나 실제 보안·산업 현장에 투입해보니, 열화상은 시야를 넓혀주기보다는 판단 기준을 훨씬 더 까다롭게 만드는 센서였다. 특히 무인 설비, 야간 외곽 시설, 밀폐된 공정 구간에서는 기대했던 단순함이 전혀 나타나지 않았다.2. 가장 먼저 문제가 된 변수는 ‘온도’가 아니었다열화상 분석에서 가장 먼저 무너진 가정은 “온도 차이만 있으면 객체를 구분할 수 있다”는 생각이었다. 실제로는 절대 온도보다 **온도의 변화 속도와 잔열(residual heat)**이 훨씬 더 큰 변수가 되었다. 낮 동.. 더보기 연구실 밖으로 나온 AI: 실제 농가 현장에서의 파이썬 병해충 탐지 시스템 구축과 데이터 불균형 극복기 연구실 밖으로 나온 AI: 실제 농가 현장에서의 파이썬 병해충 탐지 시스템 구축과 데이터 불균형 극복기1. 들어가며: 왜 깨끗한 '식물 도감' 사진으로는 농사를 망칠까?전 세계적으로 매년 병해충으로 인해 손실되는 식량 작물은 전체 생산량의 20~40%에 달합니다. 조기 발견만이 유일한 해결책이지만, 넓은 밭을 농부 혼자 매일 살피는 것은 불가능에 가깝습니다.많은 개발자들이 이 문제를 해결하기 위해 Python과 딥러닝(CNN)을 공부합니다. 인터넷에는 'PlantVillage'와 같이 잘 정제된 데이터셋을 이용한 99% 정확도의 튜토리얼이 넘쳐납니다. 하지만 이런 '연구실 모델'을 실제 밭에 가져가면 무용지물이 된다는 사실을 알고 계신가요?실제 농장은 조명이 일정하지 않고, 잎사귀에는 흙이나 물방울이 묻.. 더보기 실전 리테일 분석: Python과 CCTV로 고객의 숨은 니즈를 파악하는 행동 분석 시스템 구축기 1. 들어가며: POS 데이터가 말해주지 않는 고객의 '진짜' 마음오프라인 소매점(리테일) 운영자들의 가장 큰 고민은 무엇일까요? "오늘 얼마나 팔렸나"는 POS 시스템으로 알 수 있지만, **"고객이 왜 이 상품은 그냥 지나쳤을까?", "매장의 어떤 구역이 가장 붐비지만 실속은 없을까?"**와 같은 질문에는 답을 얻기 어렵다는 점입니다.온라인 쇼핑몰이 마우스 클릭 하나하나를 추적하듯, 오프라인 매장에서도 고객의 발걸음을 데이터화할 수 있다면 어떨까요? 이번 포스팅에서는 Python과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 매장 내 CCTV 영상을 분석하고, 단순한 유동인구 카운팅을 넘어 고객의 체류 시간(Dwell Time)과 관심 구역(Hotspot)을 시각화하는 소비자 행동 분석 시스템 구축 과정을 공유합니다.. 더보기 실전 Python 프로젝트: 지능형 주차장 빈자리 감지 시스템 구축과 조명 변화 극복기 1. 들어가며: 빈 주차 공간, 왜 카메라로 찾기 어려울까?도심 속 주차난은 어제오늘 일이 아닙니다. 운전자들은 빈자리를 찾아 주차장을 몇 바퀴씩 돌곤 합니다. "CCTV로 빈자리를 자동으로 알려주면 얼마나 좋을까?"라는 단순한 아이디어에서 이 프로젝트는 시작되었습니다.하지만 막상 Python과 OpenCV를 들고 실제 주차장 영상에 도전해 보니, 현실은 튜토리얼과 달랐습니다. 주차된 차량은 움직이지 않기 때문에 일반적인 '모션 감지'로는 잡아낼 수 없었고, 시간대에 따라 변하는 햇빛과 그림자는 빈자리를 차량으로 오인하게 만드는 주범이었습니다.이번 포스팅에서는 실제 주차장 CCTV 영상을 활용해 차량 유무를 정확히 판단하는 지능형 주차 관제 시스템을 구축하면서 겪었던 기술적 난관과 해결 과정을 공유합니다.. 더보기 실전 Python 보안 프로젝트: 이미지 속 위험물(흉기/금지물) 탐지 시스템 구축과 오탐(False Positive) 극복기 1. 들어가며: 보안 검색대 CCTV, 왜 칼을 보고도 놓칠까?최근 공공장소나 보안 구역에서의 안전 문제가 대두되면서, 지능형 CCTV를 이용한 위험물 탐지 기술에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 하지만 우리가 흔히 접하는 딥러닝 튜토리얼 코드를 실제 보안 카메라에 적용해 보면 처참한 결과를 마주하게 됩니다.사람의 눈은 복잡한 배경 속에서도 칼이나 가위 같은 위험물을 쉽게 식별하지만, AI 모델은 조명이 조금만 어둡거나 물건이 가방에 반쯤 가려져 있어도 인지하지 못하는 경우가 많습니다. 더 큰 문제는 스마트폰을 권총으로, 은색 볼펜을 칼로 오인하는 **오탐(False Positive)**입니다.이번 포스팅에서는 Python과 최신 객체 탐지 모델(YOLOv8)을 활용해 실제 환경에서 작동 가능.. 더보기 이전 1 2 다음
