아마존 고(Amazon Go) 기술 분석

참고 문헌

아마존 고(Amazon Go)의 정확한 구현 정보는 찾을 수 없어 특허 문서와 논문들을 가지고 정리했습니다.

• 아마존 고(Amazon Go) 특허 문서 : Gianna Lise Puerini, TRANSITIONING ITEMS FROM A MATERLALS HANDLING FACILITY, US 2015/0012396 A1, Jan. 8, 2015
• 논문 : Likhitha C(2018), Just Walk Out Technology Using RFID, Computer Vision and Sensor Fusion. IJIRSET Volume 7, Special Issue 6

아마존 고(Amazon Go)란?

아마존 고(Amazon Go) 참고 영상
계산대가 없고 정산 시스템을 자동화한 것이 특징이며 들어가기 전 QR 코드를 스캔하고 지하철 입찰구와 같은 체크인 레인을 통과합니다. (현재 Amazon One이라고 손바닥을 사용한 인증 기술을 도입 중)
카메라, 센서 등으로 사용자가 물품을 골랐는지 데이터 기반 판단하고 사용자가 고른 물품을 데이터로 관리합니다.
출구로 나가면 모바일 앱을 통해 사용자에게 결제 정보를 통보하고 피드백을 수렴합니다.

주요 기술

• Just Walk Out Technology
  • RFID : 바코드 대안으로 주파수를 이용해 근거리에서 ID를 식별하는 방식으로 일명 전자태그로 불립니다. 데이터를 RF Tag로 송신합니다.
  • Computer Vision : 기계의 시각에 해당하는 부분을 연구하는 컴퓨터 과학의 연구 분야로 카메라를 사용해 사용자와 물체를 인식하고 물품 선택 여부를 확인합니다.
  • Sensor Fusion : 복수의 센서를 이용해 정확하고 믿을 수 있는 정보를 생성하는 개념으로 센서는 바닥, 벽, 천장, 물품 위치하는 곳에 설치하여 종합적으로 센서 데이터를 기반으로 사용자의 행동을 판단할 수 있습니다. 특허 문서에 기재되어 있는 센서들은 위치 센서(진열되어 있는 아이템 양 확인, 아이템 선택 여부 확인), 3D 센서(물체 인식 및 위치 확인), 무게 센서(무게로 물체와 양을 확인), 광학 센서(그림자를 인식하여 위치와 사용자와 물품 간 상호작용 확인), 가속 센서(사용자의 방향과 속도 확인), 자이로스코프와 자기장 센서(방향 확인) 등이 있습니다.
  • 특허 문서에는 카메라와 센서 데이터를 처리 및 분석하는 데 OpenCV와 OKAO machine vision 라이브러리와 Artificial Neural Network(ANN), Active Appearance Models(AAM), Active Shape Models(ASM), Principal Component Analysis(PCA), Cascade Classifier 등의 기술이 사용될 수 있다고 기재되어 있습니다.

주요 장비 배치도

주요 구성 배치로 카메와 센서가 있으며 사용자가 휴대하고 있는 스마트폰과 서버 등이 있습니다. 서버단은 물품 정보와 유저 정보(결제, 인식, 인증에 사용)와 사용자가 고른 물품 목록 데이터를 저장하고 관리합니다.

알고리즘

• 사용자가 매장 안 물건을 고를 때
  
  
  
  
  • 카메라 등 입력 센서 정보로 사용자를 인식하고 물건을 골랐는지 자리에 놓았는지 판단하며, 특허 문서에는 사용자에게 물건 선탥 여부를 확인받는다고 기재되어있지만, 실제 Amazon Go에서는 해당 과정은 생략해서 구현
• 사용자가 매장 밖으로 나갈 때
  
  • 카메라, RFID 등 입력 장치를 통해 사용자를 식별하고 나가는 것을 판별하며 물건 선택하는 것을 실시간 동기화하고 계산 과정 없이 바로 나갈 수 있는 것이 특징입니다. 이미 등록된 정보를 통해 결제를 하고 스마트폰으로 통보하여 확인 및 피드백이 가능합니다.

결 론

아마존 고(Amazon Go)와 같은 시스템을 구축하기 위해서는 인프라와 같은 기반체계와 기반 기술이 탄탄해야겠다고 생각이 들었습니다. 또한 저도 언젠가는 아마존 고(Amazon Go)와 같은 멋있는 체계를 한번 구축해보고 싶습니다.