딥러닝 객체 탐지 기술을 사용한 스마트 쇼핑카트의 구현

오진선; 천인국

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자료유형: 학술저널

저자정보: 오진선 (순천향대학교) 천인국 (순천향대학교)

저널정보: 한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제21권 제7호

발행연도: 2020.7

수록면: 262 - 269 (8page)

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최근 다양한 쇼핑 환경에서 결제에 소요되는 시간을 줄이기 위한 많은 시도들이 이루어지고 있다. 또한 4차 산업혁명시대에 들어서면서 인공지능 기술이 고도화되고 있으며, IoT 장비들은 더욱 소형화되고 저렴해져서 이 두 가지 기술을 융합시킴으로써 사용자의 시간을 절약할, 인간을 대신하는 무인 환경을 구축하는 것에 대한 접근이 용이해졌다. 본 논문에서는 저가 IoT 장비들과 딥러닝 객체 탐지 기술을 기반으로 하는 스마트 쇼핑카트 시스템을 제안한다. 제안된 스마트 카트 시스템은 실시간 상품 인식을 위한 카메라와 라즈베리파이, 트리거 역할을 하는 초음파 센서, 상품이 쇼핑카트에 들어온 것인지 나간 것인지를 판단하기 위한 무게 센서, 가상의 장바구니에 대한 UI를 제공하는 스마트폰 어플리케이션, 학습된 데이터가 저장되는 딥러닝 서버로 구성된다. 각 모듈 간의 통신은 TCP/IP 네트워크 및 HTTP 네트워크로 이루어지며, 서버의 상품 인식을 위해서는 객체탐지 기술이 구현된 YOLO darknet 라이브러리를 사용한다. 사용자는 스마트폰의 앱을 통하여 스마트 카트에 넣은 물건들의 목록을 점검하고 자동으로 결제할 수 있다. 본 논문에서 제안된 스마트 카트 시스템은 가성비가 높은 무인 상점을 구현하는데 응용될 수 있다.

#Deep Learning #Real-time Object Detection #YOLO #Internet of Things #Smart Shopping Cart

참고문헌 (7)

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T.K. Wankhede, B. Wukkadada and V. Nadar, Just Walk-Out Technology and its Challenges: A Case of Amazon Go, 2018 International Conference on Inventive Research in Computing Applications (ICIRCA), Coimbatore, 2018, pp. 254-257. DOI: https://doi.org/10.1109/icirca.2018.8597403

Chiang.,Hsin-Han, et al., Development of smart shopping carts with customer-oriented service, 2016 International Conference on System Science and Engineering (ICSSE), Taiwan, July 7-9, pp.1-2. DOI: https://doi.org/10.1109/ICSSE.2016.7551618

V. V., P. K. P. and C. R. S., Smart Shopping Cart, 2018 International Conference on Circuits and Systems in Digital Enterprise Technology (ICCSDET), Kottayam, India, 2018, pp. 1-4. DOI: https://doi.org/10.1109/ICCSDET.2018.8821103.

Srinidhi Karjol, Anusha K. Holla, C. B. Abhilash, An IOT Based Smart Shopping Cart for Smart Shopping, International Conference on Cognitive Computing and Information Processing, 2017, pp. 373-385. DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-10-9059-2_33.

JJ. Redmon, S. Divvala, R. Girshick and A. Farhadi, You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection, 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Las Vegas, NV, 2016, pp. 779-788. DOI: https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.91

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