UST 박사과정 학생들, 시각AI 기술로 똑똑한 CCTV 개발

김형민·전호범씨, 7가지 이상상황 종합 분석

이상 상황 발생 시 관제인력에게 즉각 통보

[대전=뉴시스] 왼쪽부터 김형민·전호범 박사과정생, 김도형 교수(사진=UST 제공) *재판매 및 DB 금지

[대전=뉴시스] 김양수 기자 = 과학기술연합대학원대학교(UST) 박사과정 학생들이 첨단 딥러닝(Deep Learning) 기술을 적용한 지능형 CCTV 기술을 개발해 안전한 도시건설에 힘을 보태게 됐다.

UST는 한국전자통신연구원(ETRI) 스쿨에 재학 중인 김형민·전호범 박사과정생(지도교수 김도형)이 다수의 이상상황을 복합적으로 분석해 판단할 수 있는 통합 프레임워크 기술을 개발했다고 8일 밝혔다.

이 기술은 시각 인공지능과 언어 인공지능을 결합한 방식으로 컴퓨터가 시스템 경험에 근거한 정보를 조합, 결과를 유추하는 '제로샷 학습(Zero-shot Learning) 기법'을 적용해 추론과정에서 탐지상황을 설정하고 분석하는 인공지능(AI) 기술이다.

IOT(사물인터넷) 기술과 접목돼 무인점포 내 난동, 독거노인 쓰러짐, 반려동물 유기 등 이상상황 발생 시 관제인력에게 즉각 통보하는 등 다양한 재난예방, 보안시설 감시 등 일상 전 부분에서 활용 가치가 크다.

특히 화재 시에는 기존 물체 기반의 화재 영역탐지가 아닌 화재 장면(연기, 불 등) 및 사람의 방화 행동을 동시에 탐지, 불이 확산되기 이전(10초 이내)이나 방화 단계에서 이상행동을 감지하고 관제인력에게 전송할 수 있어 화재와 산불방지에도 큰 도움이 될 전망이다.

또 특정 공간 내의 인구 과밀 현상도 탐지해 일정 수준 이상의 인구 과밀이 발생하면 자동으로 정보를 전송, 사람 눈에 의존하는 기존 관제 시스템의 인력부족 문제 해결은 물론 실시간 긴급상황 대처 역량 강화에 큰 도움이 될 수 있다.

이번 기술은 한국인터넷진흥원(KISA)의 7가지 지능형 CCTV 기술 인증 영역인 배회·침입·쓰러짐·싸움·유기·방화·마케팅 부문을 모두 통과한 국내 유일의 기술이며 세계 최대 3차원 시각 데이터셋(DB)인 싱가포르 난양공대(NTU)의 'RGB+D' 성능평가에서도 94.66%의 행동인식률을 도출해 최고 수준의 정확도도 검증받았다.

지능형 CCTV는 사회 안전망 구축을 위한 주요 일곱 가지 상황 탐지에 이미 활용되고 있으나 대부분 단일 이상상황에 대해서만 최적화된 검출 방법을 제안하는데 그쳐 서로 다른 상황을 복합적으로 검출, 처리하지 못해 효용성이 떨어졌다.

이번 기술은 상용화 가능성이 높아 연구소기업 기술출자 1건, 기술이전 1건, 국제학회 논문발표 2건에 이어 현재 국내 및 국제 특허 출원 상태다.

전호범·김형민 학생은 "연구실에 존재하는 기술이 아니라 연구실 밖 많은 평범한 사람들의 일상에 도움이 되는 기술을 개발하고 싶었다. 앞으로 이 기술로 더 많은 사람들의 삶이 안전해졌으면 좋겠다"고 밝혔다.

지도교수인 김도형 교수는 "다른 연구원들의 참여없이 오로지 학생들의 노력으로 이뤄낸 성과여서 의미가 더 크다"며 "세계적 수준의 최첨단 지능형 CCTV 상용화를 위해 학생들과 함께 지속 노력할 것"이라고 말했다.


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