합성곱 층은 이미지에서 패턴을 추출하고, 활성화 함수는 비선형성을 추가해 복잡한 특징을 학습한다. 풀링 층은 중요 정보를 선별해 처리 효율성을 높이며, 완전 연결 층은 모든 특징을 종합해 토니일 확률을 계산한다. 학습된 모델은 실시간 CCTV 영상을 분석하여 토니와 일치하는 사람을 찾아내고, 그의 위치를 알려 주는 경고를 보낼 수 있다. 만약 후보가 여러 명이라면, 얼굴 인식 알고리즘을 추가하여 더욱 정밀하게 토니를 찾아낼 수 있다. 제니는 자신의 지식을 믿으며, 토니를 찾기 위한 여정을 시작했다.
--- 「01 세인트마틴섬에서 토니의 실종」 중에서

제니는 K-최근접 이웃(KNN, K-Nearest Neighbors) 알고리즘을 활용하여 위험한 상황에 신속하게 대응하고자 한다. KNN 알고리즘은 주로 분류나 회귀 문제에 사용되지만, 특정 방식으로 적용하여 다양한 문제를 해결할 수 있다. 예를 들어, 공항 내부의 위험 지역을 파악하고 이를 피하는 경로를 찾는 데에도 KNN을 활용할 수 있다.
--- 「03 할머니, 방이 너무 어두워요!」 중에서

거미인 제니는 급속탐색 랜덤트리(RRT, Rapidly-exploring Random Tree)라는 탐험가 친구와 함께 복잡한 지역을 탐색하고 있었다. RRT는 새로운 경로를 빠르게 찾아내는 전문가였다. “여기서 새로운 경로를 시도해 보자!」라고 제안한 RRT는 공항의 복잡한 장애물 사이를 신속하게 지나갈 수 있는 새로운 경로를 찾아내어 제니에게 제시해 주었다.
--- 「06 거미의 천적: 노랑어깨박쥐의 등장」 중에서

마트가 넓어 길 찾기에 어려움을 겪고 있는 토니를 위해, 장바구니는 위성 항법 시스템(GPS, Global Position- ing System)과 경로 안내 기술을 활용해 “이쪽으로 가시면 식료품 코너가 있습니다. 이 경로가 가장 빠르고 효율적이에요」라고 안내한다. 다익스트라 알고리즘과 A* 알고리즘을 사용해 토니가 원하는 장소를 쉽게 찾을 수 있도록 도와주며, 마트 곳곳의 IoT 기기는 그의 이동 경로를 실시간으로 모니터링한다.