국내 연구진이 다중밀집사고를 예방하기 위해 인공지능을 활용해 인구 이동과 군중 밀집을 예측하는 기술을 개발했습니다.
대규모 축제나 행사, 도심 교통 혼잡 완화뿐만 아니라 감염병 확산 대응에도 활용될 것으로 기대됩니다.
권석화 기자입니다.
[기자]
기존의 군중 밀집 예측 기술은 특정 지역의 인구수나 지역 간 이동량 중 하나를 활용했습니다.
이 때문에 사람들이 서서히 모이는 상황에서는 위험 신호를 포착하는 데 한계가 있었습니다.
국내 연구진이 개발한 'AI 기반 군중 밀집 예측 시스템'은 바이모달 학습 방식으로 인구수와 이동량을 복합적으로 분석합니다.
[이재 길 / KAIST 전산학부 교수
: 특정 지역에 몇 명이 머무는지의 정점 정보와 지역 간 인구 이동 흐름이라는 간선 정보를 함께 활용했습니다. 이를 통해 단일 정보만으로는 놓치기 쉬운 위험 신호까지를 잡을 수 있게 됐습니다. 현재 상황뿐만 아니라 미래의 위험까지 내다볼 수 있는 눈을 AI에 달아준 셈입니다.]
특히, '3차원 대조 학습' 기법을 적용해 공간과 시간의 변화를 함께 고려했습니다.
가까운 지역은 더 밀접하게, 시간상 인접한 순간은 비슷하게 학습시켜 단순히 현재의 인파 규모만 보는 것이 아니라, 앞으로 사람들이 어떤 패턴으로 몰릴지 예측할 수 있도록 한 겁니다.
예측 정확도는 기존 모델보다 최대 76%까지 향상됐습니다.
연구진은 대규모 행사의 혼잡도를 완화하는 것은 물론, 코로나19 같은 감염병 대응에도 도움을 줄 것으로 기대했습니다.
[이재길 / KAIST 전산학부 교수 : 코로나19와 같은 감염병은 인구가 밀집된 환경에서 더 쉽게 전파됩니다. 그렇기 때문에 본 기술을 통해 어디에서, 얼마만큼 인구가 밀집될지를 예측할 수 있으면 감염 경로나 가능성을 더 정확하게 예측할 수 있겠습니다.]
인공지능을 활용한 군중밀집 예측 기술이 다중 행사 등에서 사고를 방지하고 현장의 안전성을 높일 수 있을지 주목됩니다.
YTN 사이언스 권석화입니다.
영상편집 : 황유민
YTN 권석화 (stoneflower@ytn.co.kr)
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