2020년 이후, 특히 COVID-19 팬데믹을 계기로 산업현장과 일상생활에서 머신러닝이 널리 사용되었는데, 비교적 덜 알려진 사례 중 하나로 공공 보건의 위생 관리 자동화 시스템을 들 수 있어요.

사례: 공공장소 위생 관리 자동화 시스템

이 시스템은 쇼핑몰, 공항, 병원 등 많은 사람들이 오가는 공공장소의 위생 상태를 실시간으로 모니터링하고, 위생 관리가 필요한 구역을 자동으로 탐지하여 경고를 발송하는 시스템입니다. 특히, 사람들이 자주 접촉하는 문 손잡이, 엘리베이터 버튼, 좌석 같은 고접촉 구역의 청결도를 추적해 관리가 이루어져야 할 시점을 예측합니다.

사용된 머신러닝 기법:

1. CNN(Convolutional Neural Network): 고해상도 카메라로 수집한 이미지에서 특정 구역의 오염 정도를 분석하는 데 사용됩니다. CNN을 통해 이미지를 처리하여 먼지나 오염된 흔적을 탐지하고, 이를 기준으로 위생 상태를 분류할 수 있습니다.

2. 강화 학습(Reinforcement Learning): 시스템이 일정 구역의 청소 주기와 사람들의 이용 패턴을 학습하면서, 청소 빈도를 자동으로 조정합니다. 예를 들어, 특정 시간대에 사람들이 많이 몰리는 구역은 청소 주기를 더 짧게, 적게 이용되는 시간대에는 청소를 덜 빈번하게 할 수 있도록 조정합니다.

3. Anomaly Detection (이상 탐지): 평소와 다른 위생 상태나 갑작스런 오염이 감지되면 알림을 보내는 데 사용됩니다. 이는 기존 청결 상태 데이터를 학습한 후, 기준과 크게 벗어나는 경우를 자동으로 탐지하는 데 효과적입니다.

이 시스템은 사람들의 개입을 최소화하면서 위생 상태를 효율적으로 관리할 수 있어, 팬데믹 이후 대규모 공공장소의 위생 관리에 큰 기여를 했습니다.

gpt에 넣으니 이렇게 나오네