PetsAR

AR Pet Supplies service

개발 동기

1. 반려동물 시장의 성장 가능성

   • 반려동물 시장 규모가 급격히 커지며 관련 제품의 판매율 증가
   • 온라인 쇼핑의 편리성 덕분에 온라인 구매도 늘어나는 추세

2. 직접 체험해 볼 수 있지만 집에서 편리하게 할 수 있는 서비스의 필요성

   • 오프라인 구매를 온라인 서비스가 완전히 대체하지는 못함
     (직접 보고 구매할 수 있는 오프라인 쇼핑의 장점 때문)
   • 반려동물을 직접 데리고 나가서 제품을 구매하기는 쉽지 않고 부피가 큰 제품은 구매 후에만 집에 배치 가능

• 개발 목표 : 3D 모델과 AR을 활용하여 온라인으로 려동물 제품을 체험할 수 있고 AI를 통해 내 반려동물의 종류와 품종을 알 수 있으며 이에 따라 알맞은 제품 목록을 볼 수 있는 Marker-less 기반의 반려동물 제품 AR 체험 애플리케이션을 구현하고자 한다.

1. Deep-learning 학습모델 구축

• 안드로이드에 올리기 위해 Tensorflow Lite를 활용하여 경량화한 모델 사용
• faster-RCNN-ResNet의 모델 복잡성과 YOLO의 낮은 정확성을 보안한 MobileNet 모델을 활용하여 모델 구축
• 약 200장 정도의 37종의 강아지, 고양이로 구축된 oxford-iiit pet Dataset을 활용하여 모델 학습 진행

2. Marker-less 기반 AR 활용

Wikitude SDK의 JavaScript API는 HTML과 Javascript에 기반한 증강 현실을 제작한다. 또한, SLAM Engine, Image Recognition Engine and the Object Recognition engine를 포함하는 Computer vision engine과 위치 기반 AR, Plugins API, 전용 렌더링 기능을 지원한다. Marker-less 기반의 Instant tracking 중에 Interactivity를 사용하여 여러 개의 AR model을 배치하고 번갈아 사용할 수 있게 한다.

3. 구매 데이터를 활용한 제품 추천 서비스

반려동물 종에 따른 구매 횟수를 DB에 저장한다. 이 정보는 동물의 정보를 확인한 후 그에 해당하는 제품 데이터를 불러오는 데에 쓰인다.

※ 반려동물 양육자와의 인터뷰를 통한 시스템에 대한 생각함.

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연구결과 및 성과품

• 내 반려동물 확인
  사용자의 반려동물을 카메라 앵글 안에 위치시킨다. 딥러닝을 통해 학습된 AI가 카메라상의 반려동물이 강아지인지 고양이인지와 그중 어떤 종에 속하는지를 나타낸다. 그 데이터를 이용하여 메인 화면에 반려동물 사진과 종류, 품종을 갱신하고 커스텀 화한다.

• AR 체험
  확인된 동물의 종에 대한 데이터를 통하여 고양이, 강아지 각각에게 필요한 용품을 화면에 위치시킬 수 있다. 각각의 용품들은 카메라 하단에 아이콘을 터치함으로써 가상화면에 AR로 띄워지며 원하는 장소로 이동시킬 수 있고 크기도 적절하게 변형할 수 있다. 이 화면을 통하여 반려동물과 관련된 제품들을 가상 환경에서 직접 사용하는 듯한 효과를 볼 수 있다.

기대효과

1. 구매 데이터를 통한 추천 서비스

• 소비자들의 구매 데이터를 분석한 기능인 추천 서비스를 통하여 반려동물의 종, 크기 별 선호용품과 그 순위를 제공한다.
• 판매 업체는 기존의 소비자 선호도 조사가 없이 추천 서비스 개발을 위한 구매 데 이터를 통해 소비자의 니즈를 빠르게 파악할 수 있다. 따라서 기존의 소비자 선호 조 사 비용과 시간을 절약할 수 있고 이를 분석하여 제품을 효과적으로 기획할 수 있다.
• 소비자는 추천 서비스를 통하여 자신의 반려동물에게 필요하거나 유용한 용품을 쉽게 알 수 있다. 또한, 제품 구매 후 마음에 들지 않거나 원하는 제품이 아닌 경우와 같이 실패 확률을 줄여 합리적인 구매를 할 수 있다.

2. 모바일 쇼핑의 단점 보완

• 휴대전화의 카메라를 활용한 Marker-less AR 기술로 제품을 공간 상에 띄우는 체 험을 제공하여 소비자에게 제품의 정보를 효과적으로 전달할 수 있다.
• 판매 사이트의 이미지만 보는 것이 아닌 실제감이 드는 경험을 기반으로 구매하기 때문에 환불하는 경우가 적어지고 반품으로 인한 인력과 비용 소모가 줄어들어 경제 적이다.
• 기존 모바일 쇼핑의 단점으로 인해 모바일 쇼핑을 하지 않던 소비자를 확보하여 소비자를 늘릴 수 있다.

3. 다양한 데이터를 통한 높은 활용도

• 휴대전화 카메라를 이용하는 AR 기술로 반려동물 의류를 입히는 체험을 할 수 있 다. 의류나 하네스 등을 카메라를 통해 입혀볼 수 있으며 간접적인 체험을 통하여 구 매 결정에 도움을 준다.
• 반려동물이 아닌 다른 데이터를 학습시킨 모델을 애플리케이션의 기능과 연결하여 다양한 활용이 가능하다. 가구 데이터를 통해 가구를 AR로 배치해보거나 사람의 옷 데이터를 통해 옷을 AR로 입어볼 수 있다.

resource

• 딥러닝 모델 : https://drive.google.com/drive/folders/1v7UKcqk_kVqFB_gc_KR_VT4WiF3P0zlg?usp=sharing