1. 머신러닝과 이미지 분류
인공지능이 사물을 구별하는 기술을 '이미지 분류(Image Classification)'라고 합니다. 컴퓨터는 사람처럼 눈으로 보는 것이 아니라, 이미지를 수많은 숫자 데이터(픽셀)로 인식합니다. 인공지능 모델은 이 숫자 데이터들 사이의 패턴을 학습하여 특징을 잡아냅니다.
2. Teachable Machine의 역할
본 서비스는 구글의 Teachable Machine 라이브러리를 사용합니다. 이는 전이 학습(Transfer Learning)이라는 기술을 기반으로 합니다. 전이 학습이란 이미 거대한 데이터를 학습한 모델(Pre-trained model)을 가져와서, 특정 목적(동물상 구분)에 맞게 살짝 수정하여 다시 학습시키는 효율적인 방법입니다.
3. 특징점(Landmark) 추출
얼굴 분석 AI는 얼굴에서 눈, 코, 입, 턱선 등 주요 '특징점'을 찾아냅니다.
- 강아지상: 눈꼬리의 각도, 볼의 곡률 등이 부드러운 패턴을 보입니다.
- 고양이상: 눈꼬리의 상승 각도와 턱선의 날카로운 정도가 주요 지표가 됩니다.
4. 브라우저 내 분석 (Edge AI)
우리는 TensorFlow.js 기술을 사용하여 사용자의 기기(브라우저)에서 직접 AI 모델을 실행합니다. 이를 통해 다음과 같은 이점을 얻습니다.
- 보안: 사진이 서버로 전송되지 않아 유출 위험이 없습니다.
- 속도: 네트워크 업로드 과정이 없어 분석 결과가 매우 빠릅니다.