구글 티처블 머신을 이용하여 배달음식과 택배를 보다 안전하게 받을 수 있도록 현관문 앞 택배 도착 유무를 알려주는 배송알림AI 서비스를 개발해봤습니다. 최근 "배달원이 두고 간 햄버거, 동네 개가 먹었습니다.", "배송 타이어에 현관문 막혀 감금당해..." 등 배달음식과 택배에 관련된 불미스러운 기사를 볼 수 있습니다. 1인 가구가 증가하고 코로나19로 인해 배달음식 및 택배서비스 이용 또한 많이 증가하게 되었습니다. 현관문 앞에 놓인 배달음식과 택배, 이것을 분실하거나 사고를 당하는 경우도 앞으로 빈번하게 일어날 것이라고 생각했습니다. 그래서 저희 스물셋팀은 배달음식과 택배 분실 및 각종 사고를 예방하기 위한 서비스, '배송알림AI'를 만들어보기로 했습니다.

구글 티처블 머신 중 이미지 프로젝트를 이용해 '배송알림AI'를 만들어 보았습니다. 구글 티처블 머신을 이미지로 학습시키기 위해서는 '현관문 앞에 택배가 있는 이미지'와 '현관문 앞에 택배가 없는 이미지'를 수집했습니다. 학습에 적당하지 않은 이미지를 제외하고 각각 322개, 177개를 수집하였습니다. 수집한 이미지들을 파이썬을 이용해 세 단계를 걸처 발전시켰습니다.

1. 구글 티처블 머신에서 권장하는  224x224 사이즈로 조정하였고

2. 사이즈 조정된 이미지들에 대해 좌우대칭시켜 샘플이미지 수를 2배 증가시켰습니다.

3. resize된 이미지와 좌우대칭 이미지들을 그레이 색상으로 변환해 샘플이미지에 추가하여  이미지 수를 총 4배를 증가시켰습니다.

그래서 '현관문 앞에 택배가 있는 이미지'와 '현관문 앞에 택배가 없는 이미지' 총 1288개, 708개를 이용하여 구글 티처블 머신을 학습시켰습니다. 이렇게 저희가 수집한 이미지들을 이용해 티처블 머신을 학습시켜 현관문 앞에 배달음식과 택배의 유무를 확인할 수 있는 '배송알림AI'를 만들었습니다. 그리고 MIT 앱인벤터를 이용하여 실제로 '배송알림AI' 서비스를 이용할 수 있도록 앱을 만들어 봤습니다. 현관문 앞 공간을 비춰주는 카메라를 현관문에 부착하여 '배송알림AI'를 이용한다면 배달음식과 택배의 도착을 바로 알 수 있고 택배 분실과 각종 사고를 크게 줄여줄 것입니다. 그리고 배송된 물건을 누군가 훔쳐간다면 건물에 비치된 CCTV보다 더욱 더 빠르고 정확하게 범인을 잡아낼 수 있습니다.

저희 팀이 만든 '배송알림AI'가 있다면 우리들의 배달음식과 택배를 더욱 안전하게 확인할 수 있고 불미스러운 일은 줄어들게 될 것입니다. 또한 택배 기사에게 택배 도난의 책임을 묻는 억울한 상황을 방지하는 좋은 AI가 될 수 있습니다. 우리들의 배달음식과 택배가 언제나 안전한 사회가 되기를 바라며 '배송알림AI'를 만들어봤습니다. 이번 구글 티처블 머신 AI 경진대회를 하며 인공지능과 SW를 이해하고 활용할 수 있는 좋은 경험이 되었습니다!