[노코드 AI 시리즈 #4] 눈과 귀를 가진 AI, 코딩 없이 만들기! Teachable Machine으로 이미지/음성/포즈 인식 AI 모델 구축 가이드

노코드 AI 시대를 맞아 비전공자도 쉽게 AI 모델을 구축할 수 있도록 돕는 Google Teachable Machine에 대해 자세히 알아봅니다. 이 글은 코딩 지식 없이 이미지, 음성, 포즈 인식 AI 모델을 만들고 활용하는 Teachable Machine의 핵심 개념, 작동 원리, 그리고 단계별 실전 가이드를 제공합니다. 웹캠과 마이크만 있다면 누구나 쉽게 데이터를 수집하고, 모델을 학습시키며, 이를 실제 애플리케이션에 적용하는 방법을 배울 수 있습니다. 스마트 홈 제어, 교육용 앱, 안전 감지 등 다양한 활용 사례를 통해 Teachable Machine이 어떻게 여러분의 아이디어를 AI 모델로 현실화하고 일상과 비즈니스에 혁신을 가져올 수 있는지 보여드릴 것입니다.

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목차

• 서론: AI, 더 이상 코딩 장벽은 없다! Teachable Machine의 등장
  • 비전공자를 위한 AI 교육 및 개발의 중요성
  • 시각, 청각, 움직임 인식 AI의 무한한 가능성
• Google Teachable Machine이란? 코딩 없는 AI 학습의 혁명
  • Teachable Machine의 핵심 개념과 작동 원리
  • 주요 기능: 이미지, 오디오, 포즈 프로젝트 생성
  • 웹 기반 인터페이스의 직관성과 접근성
• Teachable Machine으로 나만의 AI 모델 만들기: 실전 가이드
  • 프로젝트 선택: 이미지, 오디오, 포즈 중 하나 고르기
  • 데이터 수집: AI 학습의 첫걸음
    • 클래스 정의 및 데이터 업로드/수집 방법
    • 다양한 데이터 확보의 중요성
  • 모델 학습(Train Model): 인공지능에게 가르치기
    • 학습 과정 이해 및 설정 조절 팁
    • 모델 정확도 향상을 위한 전략
  • 모델 내보내기(Export Model): 만든 AI 모델 활용하기
    • 다양한 내보내기 옵션 (TensorFlow.js, TensorFlow Lite 등)
    • 웹사이트, 앱 등 실제 환경에 적용하는 방법
• Teachable Machine 활용, 현실 속 AI 아이디어 구현 사례
  • 스마트 홈 기기 제어: 특정 제스처/음성 인식
  • 교육용 앱 개발: 사물 인식, 언어 학습 보조
  • 안전 및 보안: 이상 동작 감지, 특정 물체 식별
  • 예술 및 인터랙티브 콘텐츠: 포즈 기반 인터랙션
• Teachable Machine, AI 학습과 개발의 시작점
  • 비전공자의 AI 진입 장벽 해소
  • 빠른 프로토타이핑 및 아이디어 검증
  • 미래 AI 역량 강화를 위한 기반 다지기
• 결론: 지금 바로 Teachable Machine으로 당신의 AI 아이디어를 실현하세요!

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지난 글들에서 우리는 **Google Vertex AI AutoML**을 통한 예측 모델 구축, **Microsoft Azure AI Builder**를 활용한 업무 자동화, 그리고 **OpenAI GPTs/GPT Builder**로 나만의 대화형 AI 비서를 만드는 방법을 살펴보았습니다. 이제 노코드 AI 시리즈의 네 번째 여정으로, 눈과 귀, 심지어 움직임까지 인식하는 AI 모델을 코딩 없이 만들 수 있는 혁신적인 도구, Google Teachable Machine에 대해 알아보겠습니다.

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서론: AI, 더 이상 코딩 장벽은 없다! Teachable Machine의 등장

과거에는 인공지능 모델을 개발하려면 복잡한 프로그래밍 언어와 깊이 있는 수학적 지식이 필수적이었습니다. 하지만 노코드(No-code) AI 시대가 도래하면서, 이러한 장벽은 허물어지고 있습니다. 특히 시각(이미지), 청각(음성), 그리고 신체의 움직임(포즈)을 인식하는 AI는 스마트폰 앱, 스마트 스피커, 자율주행차, 보안 시스템 등 우리 삶 곳곳에 깊숙이 자리 잡고 있습니다.

이러한 시각, 청각, 움직임 인식 AI의 무한한 가능성을 비전공자도 쉽게 탐구하고 직접 구현할 수 있도록 Google에서 개발한 것이 바로 Teachable Machine입니다. 이 도구는 복잡한 코드를 한 줄도 작성하지 않고도, 웹 브라우저에서 몇 번의 클릭과 데이터 입력만으로 나만의 AI 모델을 만들 수 있도록 지원합니다. 교육용으로 시작되었지만, 이제는 빠른 프로토타이핑이나 간단한 아이디어 검증을 위한 실용적인 AI 개발 도구로 각광받고 있습니다.

Teachable Machine 로고, 코딩 없이 만드는 이미지/음성/포즈 인식 AI

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Google Teachable Machine이란? 코딩 없는 AI 학습의 혁명

Google Teachable Machine은 머신러닝 모델을 웹 기반에서 쉽고 빠르게 만들 수 있도록 돕는 도구입니다. 사용자가 직접 데이터를 수집하고, 그 데이터를 기반으로 모델을 학습시키며, 최종적으로 학습된 모델을 다양한 애플리케이션에서 활용할 수 있도록 내보내는 전 과정을 코딩 없이 직관적인 인터페이스로 제공합니다.

Teachable Machine의 핵심 개념과 작동 원리

Teachable Machine의 작동 원리는 우리가 어릴 적 사물을 보고 배우는 방식과 비슷합니다. 예를 들어, 아이에게 "이건 사과야"라고 말하며 여러 장의 사과 사진을 보여주고, "이건 바나나야"라고 말하며 바나나 사진을 보여주면, 아이는 점차 사과와 바나나를 구별할 수 있게 됩니다.

Teachable Machine도 유사하게, 사용자가 각 **'클래스(Class)'**를 정의하고 해당 클래스에 속하는 **'데이터(샘플)'**를 충분히 제공하면, 내장된 머신러닝 알고리즘이 이 데이터를 학습하여 패턴을 인식합니다. 그리고 새로운 데이터가 들어왔을 때, 이전에 학습한 패턴을 기반으로 어떤 클래스에 속하는지 예측하는 것입니다. 이 모든 복잡한 머신러닝 과정이 백그라운드에서 자동으로 처리되므로, 사용자는 결과에만 집중할 수 있습니다.

주요 기능: 이미지, 오디오, 포즈 프로젝트 생성

Teachable Machine은 주로 세 가지 유형의 프로젝트를 지원합니다.

1. 이미지 프로젝트 (Image Project): 사진이나 웹캠을 통해 수집한 이미지를 기반으로 특정 사물, 표정, 동작 등을 분류하는 AI 모델을 만듭니다. (예: 손으로 '가위, 바위, 보' 구별하기, 특정 얼굴 표정 인식하기)
2. 오디오 프로젝트 (Audio Project): 마이크로 수집한 음성 데이터를 기반으로 특정 소리나 음성 명령어를 분류하는 AI 모델을 만듭니다. (예: '박수' 소리 인식하기, '켜' 또는 '꺼' 명령어 인식하기)
3. 포즈 프로젝트 (Pose Project): 웹캠을 통해 사람의 자세(골격 포인트)를 인식하고 분류하는 AI 모델을 만듭니다. (예: 특정 요가 자세 인식하기, 앉아있는 자세와 서있는 자세 구별하기)

이 세 가지 프로젝트 유형은 웹 기반에서 실시간으로 데이터를 수집하고 모델을 테스트할 수 있어, 학습 과정을 눈으로 직접 확인하는 재미를 선사합니다.

웹 기반 인터페이스의 직관성과 접근성

Teachable Machine은 별도의 소프트웨어 설치 없이 웹 브라우저(teachablemachine.withgoogle.com)에서 바로 접근하여 사용할 수 있습니다. 깔끔하고 직관적인 사용자 인터페이스 덕분에 코딩 경험이 없는 초보자도 쉽게 AI 모델 개발에 입문할 수 있다는 점이 가장 큰 장점입니다. 웹캠과 마이크만 있다면 바로 나만의 AI를 학습시킬 수 있습니다.

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Teachable Machine으로 나만의 AI 모델 만들기: 실전 가이드

이제 Teachable Machine을 사용하여 실제 AI 모델을 만드는 과정을 단계별로 살펴보겠습니다. 가장 기본적인 '이미지 프로젝트'를 예시로 설명하지만, 오디오나 포즈 프로젝트도 기본적인 흐름은 유사합니다.

프로젝트 선택: 이미지, 오디오, 포즈 중 하나 고르기

1. teachablemachine.withgoogle.com에 접속하여 'Get Started' 또는 '시작하기' 버튼을 클릭합니다.
2. 새 프로젝트 생성 화면에서 만들고 싶은 AI 모델의 유형(Image Project, Audio Project, Pose Project)을 선택합니다. 여기서는 'Image Project'를 선택합니다.

Teachable Machine 인터페이스, 드래그 앤 드롭 방식으로 AI 모델 만들기

데이터 수집: AI 학습의 첫걸음

AI 모델 학습에 있어 가장 중요한 단계는 바로 양질의 데이터를 충분히 수집하는 것입니다. Teachable Machine에서는 이를 '클래스(Class)'라고 부릅니다.

1. 클래스 정의: 먼저 AI가 구별할 대상을 '클래스'로 정의합니다. 예를 들어, '손가락으로 숫자 인식' 모델을 만든다면, '0', '1', '2'와 같이 클래스를 추가합니다.
2. 데이터 업로드/수집: 각 클래스에 해당하는 이미지 데이터를 수집합니다.
   • 웹캠 사용: 웹캠을 통해 실시간으로 이미지를 촬영하여 데이터로 사용합니다. 다양한 각도, 조명, 배경에서 여러 장의 이미지를 촬영하여 AI가 다양한 환경에 적응하도록 돕습니다. (예: 숫자 '1'을 여러 각도와 위치에서 손가락으로 표현하며 촬영)
   • 파일 업로드: 이미 가지고 있는 사진 파일을 업로드하여 데이터로 사용합니다.
3. 다양한 데이터 확보의 중요성: AI 모델의 정확도를 높이려면, 각 클래스에 대해 다양하고 충분한 양의 데이터를 제공하는 것이 핵심입니다. 단순히 같은 사진을 여러 번 찍는 것보다, 다른 환경, 다른 각도, 다른 조명, 약간의 변화를 주어 찍는 것이 훨씬 중요합니다. AI는 이 다양성을 통해 일반화된 특징을 학습하게 됩니다.

모델 학습(Train Model): 인공지능에게 가르치기

데이터 수집이 완료되면, 이제 AI 모델을 학습시킬 차례입니다.

1. 'Train Model' (모델 학습) 버튼 클릭: 웹 인터페이스에서 'Train Model' 버튼을 클릭하면 학습이 시작됩니다. 이 과정은 클라우드에서 진행되며, 인터넷 환경에 따라 다소 시간이 소요될 수 있습니다.
2. 학습 과정 이해 및 설정 조절 팁: 학습이 진행되는 동안, Teachable Machine은 입력된 데이터를 기반으로 모델을 반복적으로 훈련시킵니다.
   • Epochs (에포크): 데이터셋을 몇 번 반복하여 학습할 것인지 설정하는 값입니다. 에포크 수가 높을수록 더 오래 학습하지만, 과적합(Overfitting)의 위험도 있습니다.
   • Batch Size (배치 크기): 한 번에 학습에 사용하는 데이터 샘플의 개수입니다.
   • Learning Rate (학습률): 학습 과정에서 모델이 얼마나 빠르게(또는 느리게) 업데이트될지 결정하는 값입니다.
   • 대부분의 경우 기본 설정을 사용해도 무방하지만, 더 높은 정확도를 원한다면 이 값들을 조절하며 실험해 볼 수 있습니다.
3. 모델 정확도 향상을 위한 전략:
   • 데이터 추가/보정: 학습 결과가 만족스럽지 않다면, 데이터를 추가하거나 잘못 분류된 데이터를 수정하여 다시 학습시킵니다.
   • 균형 잡힌 데이터셋: 각 클래스의 데이터 수가 너무 차이 나지 않도록 균형을 맞추는 것이 중요합니다.
   • 배경 데이터 추가: AI가 특정 사물이나 동작을 인식할 때 배경의 영향을 덜 받도록, 아무것도 없는 배경 데이터(Empty Background) 클래스를 추가하여 학습시키는 것도 좋은 방법입니다.

모델 내보내기(Export Model): 만든 AI 모델 활용하기

학습이 완료되고 만족스러운 결과가 나오면, 이제 만든 AI 모델을 다양한 환경에서 활용할 수 있도록 내보내야 합니다.

1. 'Export Model' (모델 내보내기) 버튼 클릭: 웹 인터페이스에서 'Export Model' 버튼을 클릭합니다.
2. 다양한 내보내기 옵션: Teachable Machine은 다양한 플랫폼에서 활용할 수 있도록 여러 형식으로 모델을 내보내는 기능을 제공합니다.
   • TensorFlow.js: 웹 기반 애플리케이션에서 모델을 바로 실행할 수 있도록 JavaScript 코드로 내보냅니다. 웹 브라우저에서 실시간으로 AI 기능을 구현할 때 유용합니다.
   • TensorFlow Lite: 모바일 앱(iOS, Android)이나 엣지 디바이스(라즈베리 파이 등)에서 경량으로 실행할 수 있도록 최적화된 형식으로 내보냅니다.
   • TensorFlow SavedModel: 파이썬 등에서 더 복잡한 머신러닝 프레임워크와 연동할 때 사용됩니다.
3. 웹사이트, 앱 등 실제 환경에 적용하는 방법: 내보낸 모델은 제공되는 코드 스니펫이나 라이브러리를 활용하여 여러분의 웹사이트, 웹 앱, 모바일 앱 등에 통합할 수 있습니다. 예를 들어, TensorFlow.js로 내보낸 모델의 코드를 웹페이지에 붙여넣기만 하면, 웹캠을 통해 실시간으로 이미지 인식을 수행하는 기능을 만들 수 있습니다.

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Teachable Machine 활용, 현실 속 AI 아이디어 구현 사례

Teachable Machine은 그 쉬운 접근성 덕분에 교육용뿐만 아니라 다양한 실제 문제 해결에 활용될 수 있습니다.

스마트 홈 기기 제어: 특정 제스처/음성 인식

• 스마트 조명 제어: '손 흔들기' 제스처를 학습시켜 조명을 켜거나 끄는 AI 모델을 만들고, 이를 스마트 홈 시스템과 연동하여 제스처 기반의 조명 제어 시스템을 구축할 수 있습니다.
• 음성 명령 인식: 특정 단어(예: "시작", "정지")를 학습시켜 음성 명령으로 가전제품을 제어하는 AI 모델을 만들 수 있습니다.

Teachable Machine 음성 인식 프로젝트 예시, 소리 식별, 음성 명령 인식

교육용 앱 개발: 사물 인식, 언어 학습 보조

• 어린이용 사물 인식 앱: 아이들이 카메라로 특정 사물을 비추면 AI가 해당 사물의 이름을 말해주거나, 관련 정보를 보여주는 앱을 만들 수 있습니다.
• 수화 학습 도우미: 수화 동작을 학습시켜 AI가 사용자의 수화 자세를 인식하고 피드백을 제공하는 학습 도구를 개발할 수 있습니다.
• 발음 교정 보조: 특정 단어의 정확한 발음을 학습시켜, 사용자의 발음을 듣고 정확도를 평가해주는 AI를 만들 수 있습니다.

Teachable Machine 이미지 인식 프로젝트 예시, 객체 분류, 감정 인식

안전 및 보안: 이상 동작 감지, 특정 물체 식별

• 작업장 안전 감시: 특정 장비 주변에서 위험한 자세나 행동을 학습시켜, AI가 이를 감지하면 알림을 보내는 시스템을 구축할 수 있습니다.
• 특정 물체/차량 인식: 무단 침입 차량이나 위험 물질을 학습시켜 AI가 이를 인식하고 경보를 울리는 보안 모델을 만들 수 있습니다.

예술 및 인터랙티브 콘텐츠: 포즈 기반 인터랙션

• 댄스 게임: 사용자의 춤 동작을 학습시켜 AI가 동작의 정확도를 평가하고 점수를 부여하는 인터랙티브 댄스 게임을 만들 수 있습니다.
• 가상 현실 체험: 사용자의 특정 포즈에 따라 가상 현실 속 아바타가 반응하거나, 환경이 변화하는 인터랙티브 경험을 디자인할 수 있습니다.

Teachable Machine 포즈 인식 프로젝트 예시, 신체 움직임 추적, 요가 자세 인식

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Teachable Machine, AI 학습과 개발의 시작점

Google Teachable Machine은 단순한 도구를 넘어, AI 학습과 개발의 새로운 지평을 여는 중요한 시작점이 됩니다.

비전공자의 AI 진입 장벽 해소

가장 큰 이점은 역시 코딩 지식 없이 AI 모델을 만들 수 있다는 점입니다. 이는 비전공자들이 AI에 대한 막연한 두려움을 없애고, '나도 AI를 만들 수 있다'는 자신감을 얻게 하여 AI 분야에 대한 관심을 유도하는 데 크게 기여합니다.

빠른 프로토타이핑 및 아이디어 검증

복잡한 AI 프로젝트를 시작하기 전에, Teachable Machine을 활용하면 아이디어를 빠르게 프로토타이핑하고 실현 가능성을 검증할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 이미지 분류 AI가 실제로 효과가 있을지 간단한 모델을 만들어 테스트해보고, 가능성이 보이면 더 복잡한 개발로 나아갈 수 있습니다. 이는 개발 시간과 비용을 획기적으로 절감하는 효과를 가져옵니다.

미래 AI 역량 강화를 위한 기반 다지기

Teachable Machine은 사용자가 AI 모델이 어떻게 학습하고 예측하는지 직접 경험하게 함으로써, 머신러닝의 기본적인 원리를 자연스럽게 이해하도록 돕습니다. 이러한 경험은 AI에 대한 깊이 있는 학습으로 나아가기 위한 훌륭한 디딤돌이 될 수 있으며, 궁극적으로 미래 사회에 필요한 AI 역량을 강화하는 데 기여합니다.

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결론: 지금 바로 Teachable Machine으로 당신의 AI 아이디어를 실현하세요!

Google Teachable Machine은 코딩 없이 AI 모델을 만들고자 하는 모든 사람들을 위한 강력하고 직관적인 도구입니다. 이미지, 음성, 포즈 인식이라는 세 가지 핵심 분야에서 여러분의 창의적인 아이디어를 손쉽게 AI 모델로 구현하고, 이를 실제 애플리케이션에 적용할 수 있는 기회를 제공합니다.

더 이상 AI 개발을 전문가의 영역으로만 생각하지 마세요. Teachable Machine은 여러분의 눈과 귀, 그리고 움직임을 인식하는 나만의 스마트한 AI 비서를 만드는 것을 현실로 만들어 줄 것입니다. 지금 바로 웹 브라우저를 열고 Teachable Machine에 접속하여, 당신의 상상을 AI 모델로 만들어보는 놀라운 경험을 시작해 보세요!

다음 시간에는 **[Zapier와 Make(구 Integromat)를 활용하여 다양한 서비스와 AI 기능을 연동하고 워크플로우를 자동화하는 방법]**에 대해 심층적으로 다루겠습니다. 이 모든 노코드 AI 툴들을 연결하여 여러분의 업무와 삶을 더욱 스마트하게 만드는 방법을 기대해주세요!

 

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