나무엑스 A1 얼굴인식, 저희가 조금 까다로운 기준을 세운 이유

핵심 요약 나무엑스 A1의 얼굴인식을 개발하면서 사용자를 잘 알아보는 것만큼 다른 사람을 사용자로 착각하지 않는 것을 중요하게 생각했어요. SK인텔릭스 AI플랫폼팀은 한국인 얼굴 실측 데이터로 본인 확인의 기준을 세우고 거리·고개 각도·얼굴 가림 여부를 먼저 확인하도록 설계했습니다. 다양한 조명과 안경 착용 조건에서도 반복 검증했어요. 함께 생활하는 로봇인 만큼, 누군가를 ‘사용자’라고 판단하는 순간에는 신중해야 한다고 생각하니까요.만약 로봇이 내 얼굴을 알아본다면 어떤 기분일까요?🤔 매번 설명하지 않아도 나를 구분해 준다는 건 꽤 편리한 일이겠죠. 저희도 초기에는 그 편리함을 생각하며 나무엑스 A1의 얼굴인식 기술 개발을 시작했습니다. 그런데 얼굴인식 개발 과정 속에서 계속 머릿 속을 떠나지 않고 붙잡고 있던 본질적인 질문은 따로 있었어요. ‘혹시 다른 사람을 사용자로 착각하면 어떡하지?’개인 케어와 보안이 연결되는 로봇이라면 꼭 짚고 넘어가야 할 문제였어요. 오늘은 저희가 얼굴을 알아보는 짧은 순간에 어떤 기준을 담았는지 이야기해 볼게요. 너무 쉽게 알아봐도 곤란하니까요 얼굴인식은 지금 보이는 얼굴과 등록된 사용자 데이터가 얼마나 닮았는지 비교하는 데서 시작해요. 이 닮은 정도를 ‘유사도’라고 하는데요. 정해진 기준선을 넘어야 같은 사람이라고 판단하죠. 여기서 저희의 첫 번째 고민이 시작됐어요. 유사도의 기준을 낮추면 사용자를 쉽게 알아볼 수 있어요. 대신 다른 사람까지 사용자로 착각할 가능성이 생기며 문제가 발생할 수 있었죠. 이와 반대로 유사도의 기준을 너무 높이면 정작 사용자 본인도 알아보지 못할 수 있었습니다.ㅠ 얼굴인식 기준선 문턱이 낮으면 엉뚱한 사람이 얼굴인식의 유사도 기준을 통과하게 되고, 너무 높으면 집주인까지 얼굴인식이 어려워지는 셈이에요. 그래서 저희 AI플랫폼팀은 이러한 문제점을 해결하기 위해 얼굴인식 기준 문턱의 높이를 감으로 정하지 않기로 했어요. 이를 위해 저희는 꽤 오랜 기간 한국인 얼굴 데이터를 기반으로 같은 사람의 얼굴끼리 비교했을 때와 서로 다른 사람의 얼굴을 비교했을 때, 유사도의 분포 데이터를 정밀하게 측정하고 분석하며 검증하는 과정을 가졌습니다. 그리고 마침내, 데이터 결과물을 토대로 타인을 본인으로 착각할 가능성을 극도로 낮추는 경계선을 독자적으로 산출하여 나무엑스 얼굴인식 기술에 적용했죠! '얼굴인식'이라는 기술은 사용자의 편의 및 보안을 위해 만들어진 기술인 만큼, ‘이 정도면 되겠지’ 라고 넘길 수는 없었어요..! 누구인지 알아보기 전에, 세 가지부터 살펴봐요 기준선을 세운 다음에는 또 다른 문제를 살펴봤어요. 얼굴이 제대로 보이지 않는 상태에서도 얼굴인식 한다면 어떻게 될까요? 사람은 친구가 마스크를 써도 눈매만 보고 알아보곤 해요. 하지만 로봇에게 사람의 얼굴은 수많은 수치로 이루어진 데이터 패턴으로 구분합니다. 마스크나 손으로 얼굴의 주요 부위가 가려지면 얼굴 비교에 필요한 정보도 크게 달라지죠. 저희는 나무엑스가 데이터를 기반으로 ‘누구인지’ 판단하기 전에 ‘지금 제대로 확인할 수 있는지’부터 살피도록 설계했어요. (얼굴인식에 앞서 거치는 사전 검증 과정이죠!) 이때 확인하는 건 세 가지예요. 거리: 로봇과의 거리가 인식 가능한 범위 안에 있나요? 고개 각도: 고개가 지나치게 돌아가 있지는 않나요? 얼굴 가림: 마스크나 손으로 얼굴의 주요 부위가 가려져 있지는 않나요? 이 과정이 실제 나무엑스에서 설계 의도대로 작동하는지도 치밀하게 재검증하며 수정과 검증을 반복 확인했어요. 또한 마스크를 착용한 상태에서 조명의 밝기와 색상을 다양하게 바꿔가며 테스트도 진행했죠. 결과적으로 수많은 테스트에서 나무엑스가 가려진 얼굴을 무리하게 인식하려는 시도는 0회였어요. 얼굴인식을 진행하는데 확인 정보가 부족하다면 성급하게 결론을 내리지 않는 것! 저희가 얼굴인식 테스트 과정에서 나무엑스에 담고 싶었던 핵심은 '신중함'이었습니다. 조명도 바꾸고, 안경도 써봤어요 집 안의 환경은 늘 똑같은 환경에 놓여있지 않습니다. 하얀 조명을 켜고 생활하다가도 쉴 때는 따뜻한 주황빛 조명만 남겨두기도 하죠! 저희가 확인하고 싶었던 건 이런 일상 속에서도 얼굴인식이 안정적으로 작동하는지였어요. 같은 장소, 같은 조명에서만 잘 알아본다면 함께 생활하기에는 불편할 테니까요. 그래서 얼굴인식 기술을 최대로 끌어올리기 위해 수천 번의 시나리오를 기반으로 실제 주거 환경을 모사해 조도를 크게 낮추기도, 높이기도 했고 주광색의 하얀빛과 주황색의 따뜻한 빛 아래에서 반복 테스트를 진행하며 거리 변화와 안경 착용 여부도 함께 검증했죠.🧐 그 결과, 저희가 설계하고 검증한 환경 시나리오에서 조명의 밝기와 색상 그리고 안경 착용 여부에 따른 얼굴인식 정확도가 떨어지지 않고 정상적으로 작동하는 것을 확인했습니다. 하지만! 의외로 해당 테스트에서 얼굴인식 성능을 좌우한 변수는 ‘얼굴이 얼마나 가려졌는가’였어요..! 안경을 쓰는 것과 마스크로 얼굴의 주요 부위를 가리는 것. 모두 흔한 일상이지만 얼굴인식에 필요한 정보에는 서로 다른 영향을 줬던 거죠.. 이 결과를 통해 얼굴인식 전에 얼굴 가림 여부를 확인하는 과정의 중요성도 다시 한번 확인하게 되었습니다. 다른 사람을 ‘나’로 착각하는 일만큼 얼굴인식 기술을 개발하다 보면 ‘얼마나 잘 알아보는가’를 중점적으로 보게 돼요. 하지만 저희는 ‘잘못 알아봤을 때 어떤 일이 생기는가’도 함께 살펴봤어요. 사용자 본인을 잠시 알아보지 못했다면 다시 시도할 수 있어요. 물론 번거로운 일이죠. 하지만 다른 사람을 본인으로 착각하는 건 그보다 더 큰 문제로 이어질 수 있어요. SK인텔릭스만의 독자적인 기술과 함께 에스원과 협업하여 세이프 케어(Safe Care) 서비스를 만든 것도 이러한 문제점들을 확실하게 막기 위해서였죠! 만약 로봇이 타인을 집주인으로 착각해 개인 정보를 제공하거나 보안 상태를 해제한다면 고객에게서 제품 신뢰도가 흔들릴 수 있으니까요. 그래서 저희 AI플랫폼팀은 한 가지 원칙을 지키고 있어요. “확실하지 않으면 통과시키지 않는다.”실측 데이터로 본인 확인의 기준을 세우고 얼굴을 확인하기 어려운 조건을 먼저 걸러내고, 정말 다양한 주거 환경에서 지속적으로 반복 검증하는 이유도 여기에 있어요! 이 결과들을 가지고 실제 고객이 경험하는 얼굴인식의 순간은 정말 짧습니다. 그 안에 담긴 기준과 검증 과정들은 고객의 눈에서는 보이지 않죠. 하지만 저희는 그 보이지 않는 과정까지 꼼꼼하게 만들고 싶어요. 함께 생활하며 개인 맞춤형 웰니스 케어와 보안을 맡기는 로봇이라면 '고객을 알아보는 판단' 하나에도 책임이 따른다고 생각하니까요. 나를 알아봐 주는 편리함을 안심하고 누릴 수 있도록. 저희는 이런 기준으로 나무엑스 A1을 만들어가고 있어요. 앞으로도 많은 응원 부탁드립니다! FAQ 나무엑스 A1은 어떤 기준으로 얼굴을 알아보나요? 눈앞의 얼굴과 등록된 사용자 데이터의 유사도를 비교해요. 저희 AI플랫폼팀은 한국인 얼굴 실측 데이터를 분석해, 다른 사람을 사용자 본인으로 착각할 가능성을 극도로 낮추는 기준선을 설정했어요. 마스크로 얼굴이 가려져 있어도 인식을 진행하나요? 저희는 나무엑스 A1이 인식 전에 얼굴 가림 여부를 확인하도록 설계했어요. 마스크를 착용하고 조명의 밝기와 색상을 바꿔가며 진행한 테스트에서는 가려진 얼굴을 무리하게 인식하려는 시도가 없었어요. 조명이 어둡거나 안경을 쓰면 인식 정확도가 달라지나요? 저희가 검증한 조건에서는 조명의 밝기·색상과 안경 착용 여부에 따른 인식 정확도 변화가 나타나지 않았어요. 해당 테스트에서 성능을 좌우한 변수는 얼굴이 얼마나 가려졌는지였고 개선까지 이뤄냈습니다.

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나무엑스 이야기

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