Huge Everyone's Link for Protection

1. 프로젝트 개요

이 프로젝트는 XR 환경에서 실시간으로 사람을 탐지하고 얼굴을 인식하여 실종자 여부를 확인하는 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다. Unity와 Meta Quest 3를 기반으로 하며, YOLOv8n-face와 MobileFaceNet 모델을 활용하여 추론을 수행합니다.

2. 문제의식 및 배경

한국에는 매년 실종자가 발생합니다. 하지만 기존 실종자 정보 제공 방식은 단순 문자 송신 중심이며, 사용자가 직접 정보를 확인하고 기억한 뒤 실종자를 식별해야만 합니다. 이 방식은 기억 기반 탐색에 의존한다는 한계가 있습니다. 그래서 저는 XR 기술을 활용하여 기존 방식의 수동적 구조를 능동적 인식 시스템으로 전환하고자 이 프로젝트를 기획하게 되었습니다.

3. 시스템 구조

전체 시스템은 다음과 같이 구성됩니다:

Figure. Flow of Missing Person Detection System in XR

4. 나의 역할

전체 시스템 기획부터 모델 선택, UI/UX 개선, 추론 파이프라인 구성, Meta Quest 환경에서의 테스트 및 UI 개발까지 모두 직접 수행했습니다. 특히 모델 추론 속도 최적화와 얼굴 임베딩 비교의 정확도를 높이는 데 많은 시간을 투자했습니다.

5. 결과 및 성과

6. 느낀 점과 회고

단순히 AI 모델을 Unity에 넣는 것을 넘어서, 실제 문제 해결을 위한 설계와 디버깅이 얼마나 중요한지를 배웠습니다. 처음으로 AI 모델을 XR 환경에 통합하면서 현실의 다양한 제약 조건과 마주했고, 이 과정에서 문제 해결 능력과 도전정신을 키울 수 있었습니다.

7. 관련 링크