비둘기 퇴치를 위해 YOLO와 CLIP을 활용한 AI 도구 제작 (Chromebook 구동)

대체로 긍정적이며, 저사양 하드웨어를 활용한 실용적인 AI 적용 사례에 대해 흥미롭다는 반응이 많다.

• 저사양 기기에서 속도를 높이려면 YOLO로 먼저 감지한 후 필요한 부분만 CLIP으로 분류하는 2단계 방식을 권장함
• IP Webcam 앱을 사용하면 스마트폰을 무선 AI 카메라로 즉시 활용 가능

욜로(YOLO)

— 이미지 내의 객체를 실시간으로 감지하기 위한 딥러닝 모델이다. 한 번의 추론으로 객체의 위치와 종류를 동시에 예측하여 매우 빠른 처리 속도를 제공하며, 감시 시스템이나 자율 주행 등 실시간성이 중요한 분야에서 널리 사용된다.

클립(CLIP)

— 텍스트와 이미지를 공동으로 학습하여 이미지의 내용을 텍스트로 설명하거나 분류할 수 있는 모델이다. 별도의 추가 학습 없이도 비둘기와 같은 텍스트 라벨만으로 이미지를 정확히 분류하는 Zero-shot 성능이 뛰어나 다양한 도메인에 즉시 적용 가능하다.

제로샷 분류(Zero-shot Classification)

— 모델이 학습 과정에서 직접 보지 못한 새로운 클래스에 대해 추가적인 파인튜닝 없이 분류를 수행하는 기법이다. 모델이 이미 습득한 언어적, 시각적 개념 간의 관계를 활용하여 처음 접하는 객체를 식별하므로 데이터 수집 비용을 크게 절감할 수 있다.

추론(Inference)

— 학습된 AI 모델을 실제 데이터에 적용하여 예측이나 분류 결과를 도출하는 과정이다. 이 프로젝트에서는 CPU 환경에서의 추론 속도를 최적화하여 실시간 감시 시스템을 구현하는 것이 핵심적인 기술적 도전 과제였으며, 모델 경량화의 중요성을 보여준다.