Online to Offline 상점의 자동화 : 초소형 깊이의 Yolov8과 특징점 기반의 상품 인식Automation of Online to Offline Stores: Extremely Small Depth-Yolov8 and Feature-Based Product Recognition
- Other Titles
- Automation of Online to Offline Stores: Extremely Small Depth-Yolov8 and Feature-Based Product Recognition
- Authors
- 시종욱; 김대민; 김성영
- Issue Date
- Jun-2024
- Publisher
- 한국정보전자통신기술학회
- Keywords
- Online to Offline(O2O); Automation; Object Detection; Feature Matching; YOLO
- Citation
- 한국정보전자통신기술학회 논문지, v.17, no.3, pp 121 - 129
- Pages
- 9
- Journal Title
- 한국정보전자통신기술학회 논문지
- Volume
- 17
- Number
- 3
- Start Page
- 121
- End Page
- 129
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/kumoh/handle/2020.sw.kumoh/28773
- ISSN
- 2005-081X
2288-9302
- Abstract
- 디지털 기술의 급속한 발전과 코로나19 팬데믹으로 인해 온라인 상거래가 크게 성장하면서, 소상공인들이 이러한 시장 변화에 적극적으로 대응할 수 있는 지원 방안의 필요성이 대두되었다. 이에 본 논문은 O2O(Online to Offline) 전략을 활용해 실제 매장 진열대에 전시된 상품들을 자동으로 촬영하고 이를 이용해 가상 상점을 만들 수 있는 기초적인 기술을 제시한다. 본 연구의 핵심은 진열된 상품의 위치와 이름을 정확히 파악하여 인식하는 것이며, 이를 위해 단일 클래스를 대상으로 하며 YOLOv8에 기반한 경량화 모델인 ESD-YOLOv8을 제안한다. 검출된 상품은 특징점 기반의 기술을 통해 상품명이 식별되며, 이는 새 상품을 사진 형태로 추가함으로써 신속하게 갱신할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 실험을 통해 상품명 인식은 74.0%의 정확도, 위치 검출은 0.3M개의 파라미터만으로 F2-Score 기준 92.8%의 성능을 보였다. 이를 통해 제안된 방법이 높은 성능과 최적화된 효율성을 갖추고 있음을 확인하였다.
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