티처블 머신과 파이썬을 사용해 간단하게 실습할 수 있는 아이템을 준비했어요.
티처블 머신을 통해 어떻게 AI 분류 모델을 생성하고, 생성한 모델을 Colab에서  어떻게 활용하는지 영상으로 확인하고 직접 체험해 보세요.

선생님, 수업 시간에 꾸벅꾸벅 조는 학생 한 명씩 꼭 있지 않나요?😪 매번 일일이 살피고 깨우는 일도 쉽지 않으실 텐데요.😥 졸고 있는 모습을 인식해서 알아서 경고음으로 잠을 깨워주는 졸음 방지 프로그램이 있다면 어떨까요?⏰

오늘은 학생들이 스스로 졸음을 인식하고 경고하는 졸음 방지 프로그램을 만드는 실습을 해 볼 건데요.⚠️ 이 프로그램에는 자율주행 자동차에 사용되는 DDREM(Departed Driver Rescue and Exit Maneuver)과 같은 원리의 기술이 활용돼요.🚗

DDREM은 운전자가 운전 불가 상태가 됐을 때 스스로 안전한 곳을 찾아 자율주행하고 정차하는 기술인데요.🛣️ 운전자가 졸음운전을 한다고 판단되면 경고를 보내기도 해요. DDREM은 차량 내부에 설치된 카메라로 운전자의 머리 위치, 시선, 눈 깜빡이는 속도 등을 분석해 졸음 여부를 판단해요.📷 졸음이 감지되면, 소리, 시각, 진동 등 다양한 방식으로 즉시 경고해요.✋ 

💻 티처블 머신과 파이썬으로

실시간 졸음 방지 프로그램 만들기

티처블 머신 모델 생성하기

1. 티처블 머신 링크로 접속해 이미지 학습 실습을 시작할게요. 

2. Class 1, Class 2 같이 여러가지 범주를 만들 수 있어요.
졸음 방지 프로그램을 만들기 위해 각각 배경, 깨어있는 모습, 졸고 있는 모습으로 클래스를 만들어줄게요. 이때, 분류기 클래스 중 배경 즉, 아무것도 없는 상태를 넣어줘야 해요! 그래야 '아무도 없음'을 구별하고 개별 요소를 잘 인식해요. 
(클래스 추가 버튼을 누르면 클래스를 추가할 수 있어요!)

3. 클래스 이름 밑 웹캠 버튼을 눌러 이미지 클래스를 추가할게요.
웹캠으로 해당 클래스에 맞는 포즈와 표정을 촬영해주세요!

되도록 얼굴이 다양한 각도에서 보이게 30~40번 정도 찍어주세요.
'길게 눌러서 녹화하기' 버튼을 누르고 있으면 여러 사진 클래스가 생성돼요.

4. 모든 클래스를 촬영했으면, '모델 학습시키기' 버튼을 클릭해 모델을 학습시켜주세요.

5. 학습이 완료되면 미리보기로 모델의 정확도를 확인할 수 있어요. 졸고 있는 모습을 잘 인식하네요!

6. 모델이 잘 학습됐다면, 모델 내보내기 → Tensorflow → Keras → 모델 다운로드 순으로 클릭해 모델 파일을 다운로드 해주세요.

7. 다운로드된 converted_keras.zip 파일의 압축을 해제하면 아래와 같이 두 파일이 있을 거예요.

두 파일 중 keras_model.h5는 우리가 방금 제작한 모델이고, labels.txt는 모델 내 클래스명을 담고 있는 파일이에요.

코랩에서 실시간 졸음 방지 프로그램 만들기

1. 링크를 클릭해 구글 Colab에 접속할게요.

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