줄을 선 채 오랫 동안 지루하게 기다리는 것. 이는 대부분 슈퍼마켓의 흔한 모습이다. 바코드와 스캐너가 계산속도를 빠르게 했지만 스캐너는 아직 그다지 영리하지 않다. IBM·MIT·기타 연구소들의 컴퓨터공학자들이 계산대의 줄이 없어지기를 바라는 고객의 소망에 부응하려고 연구하고 있다. 스캐너는 곧 파슬리, 사과, 오이 등을 인식해 신속하게 계산해줄 것이다.
5년 이내에, 점원은 슈퍼마켓의 5만여가지 품목을 스캔할 필요가 없게 될 것이다. 그 대신, 식료품에는 프로그램이 가능한 작은 태그가 부착된다. 쇼핑 카트는 이 태그를 판독한 뒤 고객에게 계산서를 제시하는 장치를 갖추게 될 것이다.
이처럼 신속한 계산시스템을 연구하는 사람 가운데 한 명이 IBM 토머스 왓슨 연구소의 조너선 코넬 박사다. 그는 제품을 인식해 자동으로 계산시스템에 입력하는 베지 비전(Veggie Vision)이라는 스캔시스템을 위한 소프트웨어를 만들었다.
현재의 계산스캐너는 제품 상자나 라벨에 인쇄된 바코드를 판독한다. 바코드가 없으면 점원은 품목확인번호를 입력해야 한다. 점원이 품목을 알아보지 못하고 계산대에 비치한 조회대장에서도 코드를 찾지 못하면 계산에는 더 많은 시간이 걸린다. 코넬은 베지 비전이 이같은 문제들을 해결할 수 있다고 말했다.
점원은 사진을 잘 찍으려고 야채를 바코드스캐너 스케일 위에 올려놓는다. 가격이 50달러 정도인 이 카메라는 제품에서 45㎝ 떨어진 위쪽에서 사진을 찍는다. 그 다음에 소프트웨어는 과일과 야채의 색깔과 크기 등을 이용, 이미지를 분석하고 제품을 확인한다. 이 소프트웨어는 야채의 적색·녹색·황색 등 갖가지 색을 구분한다. “고추와 사과는 모두 빨간 색이지만, 반사도는 고추보다 사과가 적다”고 코넬은 말했다.
이 소프트웨어는 또한 제품의 조직을 분석한다. 그리고 바나나와 가지는 쉽게 구별하지만, 식별하기 어려운 것도 있다. “보통으로 재배한 것과 유기농법으로 재배한 것을 구별하지는 못하지만 다른 것들은 미세조율로 구별할 수 있다. 음성인식기술과 매우 비슷하며, 훈련도 해야 된다”고 그는 강조했다.
이를 위해서는 예를 들어 푸른 빛이 도는 당근과 그렇지 않은 당근처럼 상점에서 파는 모든 제품을 시스템에 보여주어야 한다. 그러면 항상 그 제품을 알아보게 된다. 베지 비전은 점원이 아니라 고객이 식료품을 스캔하는 자율계산대가 있는 슈퍼마켓에서 먼저 사용될 듯하다.
현재, 자율계산시스템은 식료품을 확인하기 위해 여전히 사람에 의존하고 있다. 예를 들어, 옵티멀 로보틱스 코퍼레이션의 모델이 설치된 곳에서는 계산이 원활히 진행되는 지를 확인하려고 관리인 1명이 계산대 4곳을 담당하고 있다. 고객이 확인할 수 없는 야채가 있을 경우, 카운터에서 비디오로 지켜보고 있던 관리인이 제품코드를 입력하는 등 리모트 모니터로 도와줄 수 있다고 옵티멀 로보틱스의 최고기술책임자(CTO) 아이크 타미지안은 말했다.
언젠가는 스캐닝마저 사라질 것이다. 그것은 MIT에 본부를 둔 컨소시엄인 오토―ID 센터의 책임자 케빈 애시턴의 꿈이다. 애시턴과 그의 동료들은 무선주파수 태그와 탐지기로 바코드의 성능을 향상시키려 하고 있다. 이 기술로는 같은 종류 내에서도 하나하나 별도로 분류할 수 있다.
이 프로젝트의 목표는 슈퍼마켓의 범위를 뛰어 넘어 “모든 물체가 의사소통을 할 수 있도록 하는 것”이라고 애시턴은 말했다. 베지 비전의 시제품은 1년안에 완성될 예정이다. “우리는 5센트 이내의 비용으로 태그를 만들 수 있다”고 그는 자신했다. 슈퍼마켓에서 실용화될 경우, 비용은 더 내려갈 것이다. 비용이 내려가면, 슈퍼마켓의 선반이나 쇼핑 카트에 내장된 무선주파수판독기는 머지않아 태그를 붙인 각 품목을 탐지하고 각 고객이 지출해야 할 금액을 집계하게 될 것이다.
“쇼핑하는 사람들은 한결같이 줄서는 것을 싫어한다”고 오토―ID 컨소시엄의 멤버인 푸드 마케팅 인스티튜트의 팀 해몬즈 사장은 말했다. 상품을 일일이 내려놓지 않고서도 모든 상품을 스캔할 수 있는 기술은 이미 개발돼 있으며, 다만 그 기술을 상용화하는 것이 급선무라고 그는 덧붙였다.
<앤 아이젠버그
http://www.nytimes.com/2001/04/19/technology/19NEXT.html>
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5년 이내에, 점원은 슈퍼마켓의 5만여가지 품목을 스캔할 필요가 없게 될 것이다. 그 대신, 식료품에는 프로그램이 가능한 작은 태그가 부착된다. 쇼핑 카트는 이 태그를 판독한 뒤 고객에게 계산서를 제시하는 장치를 갖추게 될 것이다.
이처럼 신속한 계산시스템을 연구하는 사람 가운데 한 명이 IBM 토머스 왓슨 연구소의 조너선 코넬 박사다. 그는 제품을 인식해 자동으로 계산시스템에 입력하는 베지 비전(Veggie Vision)이라는 스캔시스템을 위한 소프트웨어를 만들었다.
현재의 계산스캐너는 제품 상자나 라벨에 인쇄된 바코드를 판독한다. 바코드가 없으면 점원은 품목확인번호를 입력해야 한다. 점원이 품목을 알아보지 못하고 계산대에 비치한 조회대장에서도 코드를 찾지 못하면 계산에는 더 많은 시간이 걸린다. 코넬은 베지 비전이 이같은 문제들을 해결할 수 있다고 말했다.
점원은 사진을 잘 찍으려고 야채를 바코드스캐너 스케일 위에 올려놓는다. 가격이 50달러 정도인 이 카메라는 제품에서 45㎝ 떨어진 위쪽에서 사진을 찍는다. 그 다음에 소프트웨어는 과일과 야채의 색깔과 크기 등을 이용, 이미지를 분석하고 제품을 확인한다. 이 소프트웨어는 야채의 적색·녹색·황색 등 갖가지 색을 구분한다. “고추와 사과는 모두 빨간 색이지만, 반사도는 고추보다 사과가 적다”고 코넬은 말했다.
이 소프트웨어는 또한 제품의 조직을 분석한다. 그리고 바나나와 가지는 쉽게 구별하지만, 식별하기 어려운 것도 있다. “보통으로 재배한 것과 유기농법으로 재배한 것을 구별하지는 못하지만 다른 것들은 미세조율로 구별할 수 있다. 음성인식기술과 매우 비슷하며, 훈련도 해야 된다”고 그는 강조했다.
이를 위해서는 예를 들어 푸른 빛이 도는 당근과 그렇지 않은 당근처럼 상점에서 파는 모든 제품을 시스템에 보여주어야 한다. 그러면 항상 그 제품을 알아보게 된다. 베지 비전은 점원이 아니라 고객이 식료품을 스캔하는 자율계산대가 있는 슈퍼마켓에서 먼저 사용될 듯하다.
현재, 자율계산시스템은 식료품을 확인하기 위해 여전히 사람에 의존하고 있다. 예를 들어, 옵티멀 로보틱스 코퍼레이션의 모델이 설치된 곳에서는 계산이 원활히 진행되는 지를 확인하려고 관리인 1명이 계산대 4곳을 담당하고 있다. 고객이 확인할 수 없는 야채가 있을 경우, 카운터에서 비디오로 지켜보고 있던 관리인이 제품코드를 입력하는 등 리모트 모니터로 도와줄 수 있다고 옵티멀 로보틱스의 최고기술책임자(CTO) 아이크 타미지안은 말했다.
언젠가는 스캐닝마저 사라질 것이다. 그것은 MIT에 본부를 둔 컨소시엄인 오토―ID 센터의 책임자 케빈 애시턴의 꿈이다. 애시턴과 그의 동료들은 무선주파수 태그와 탐지기로 바코드의 성능을 향상시키려 하고 있다. 이 기술로는 같은 종류 내에서도 하나하나 별도로 분류할 수 있다.
이 프로젝트의 목표는 슈퍼마켓의 범위를 뛰어 넘어 “모든 물체가 의사소통을 할 수 있도록 하는 것”이라고 애시턴은 말했다. 베지 비전의 시제품은 1년안에 완성될 예정이다. “우리는 5센트 이내의 비용으로 태그를 만들 수 있다”고 그는 자신했다. 슈퍼마켓에서 실용화될 경우, 비용은 더 내려갈 것이다. 비용이 내려가면, 슈퍼마켓의 선반이나 쇼핑 카트에 내장된 무선주파수판독기는 머지않아 태그를 붙인 각 품목을 탐지하고 각 고객이 지출해야 할 금액을 집계하게 될 것이다.
“쇼핑하는 사람들은 한결같이 줄서는 것을 싫어한다”고 오토―ID 컨소시엄의 멤버인 푸드 마케팅 인스티튜트의 팀 해몬즈 사장은 말했다. 상품을 일일이 내려놓지 않고서도 모든 상품을 스캔할 수 있는 기술은 이미 개발돼 있으며, 다만 그 기술을 상용화하는 것이 급선무라고 그는 덧붙였다.
<앤 아이젠버그
http://www.nytimes.com/2001/04/19/technology/19NEXT.html>
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