‘문콕, 걱정하지 마세요’
승용차 문을 여닫는 과정에서 주차된 옆차 차체와 부딪혀 흠집이 발생하는 이른바 ‘문콕’ 뺑소니를 쉽게 판독하는 기술이 개발됐다. ‘문콕’을 알고도 그대로 현장을 벗어났다가는 십중팔구 체면을 구기게 됐다.
광주과학기술원 기계공학부 이용구 교수 연구팀은 인공지능(AI) 기술을 활용해 CCTV 영상에서 물피도주(주차 뺑소니) 발생 시점을 검출하는 데 성공했다고 18일 밝혔다.
2017년 6월 개정된 도로교통법은 물피도주 사고의 처벌 범위와 강도를 강화했다. 신고 건수도 크게 늘어 경찰청에 접수된 물피도주는 2016년 36만2384건에서 2020년 62만6609건으로 60% 가까이 늘었다.
하지만 문콕 등으로 인한 피해사례와 도주는 해마다 증가하는 추세다.
연구팀은 물피도주 사고 발생 때 차량 내 블랙박스에 저장된 영상을 차량 소유자가 일일이 확인하기가 여의치 않다고 설명했다. 영상분량이 많아 우선 사고 순간이 촬영된 시점을 찾기가 쉽지 않을뿐 아니라 블랙박스 사각지대도 흔하기 때문이다. 블랙박스에 해당 영상이 저장되지 않았다면 더 난감하다.
피해정도가 클 때는 주변의 CCTV를 통해서 가해자를 추적해야 한다. 이마저도 CCTV 특성상 방대한 분량에 대한 영상 판독이 필요하다. 경찰에 신고하더라도 영상을 다 들여다봐야해서 담당 조사관의 업무 부담을 가중시킨다.
주차 뺑소니 사고 고의성 입증도 쉽지 않다. 우여곡절 끝에 고의성이 입증되도 최대 20만원의 벌금이 부과될 뿐이다. 그에 비해 일선 현장에서 주로 사용하는 동영상 축약 프로그램은 라이선스 비용이 1500만 원으로 매우 비싼 현실이다.
물피사고 도주에 특화된 프로그램이 아닌 탓에 자체의 작은 흔들림을 감지하지 못하는 사례도 잦고 호환성 문제 등으로 경찰수사에도 어려움이 많은 상황이다.
이에 따라 연구팀은 데이터셋 수집 비용과 사고 가능성을 줄이기 위한 연구에 착수했다. 실제 차량이 아닌 RC카를 이용하여 데이터셋을 수집하고 직접 수집한 물피도주 영상 800건을 분석했다. 그 결과를 인공지능 네트워크에 학습시켜 차량의 충돌 시점을 검출하는 새 기술을 개발하는 데 성공했다.
연구팀은 충돌 시점 검출을 위해 연속된 움직임 패턴을 분석하는 ‘공간 정보’를 동시분석하는 3D-CNN을 활용해 검색단계에서 불필요한 정보가 입력되지 않도록 배제했다. 대부분 차량의 충돌 영상은 충돌 시 흔들림이 반복되기 때문에 미충돌 상황과의 움직임 패턴과 구분이 가능하다는 점을 토대로 한 연구성과다.
연구팀은 물피도주 사고가 의심되는 상황을 전후해 해당 객체의 움직임과 이동 경로를 바로 확인할 수 있게 돼 담당 조사관 업무부담을 줄일 수 있게 됐다고 밝혔다. 전체 CCTV에 이 기술을 적용하면 범죄 예방과 분석에도 활용할 수 있어 지역사회 안전을 강화하고 다양한 범죄를 예방하는 데 효과가 기대된다고 덧붙였다.
이용구 교수가 주도하고 황인우 연구원이 참여한 이번 연구는 산업통상자원부, 과학기술정보통신부, 방위사업청, 과학치안진흥센터 등의 지원을 받았다. 연구 성과는 저명한 국제 학술지인 ‘JCDE’ 온라인판에 실렸다.
이 교수는 “방대한 CCTV 영상분석 부담을 크게 줄여준다는 점에 의미가 있다“며 “향후 상용화를 통해 빠르게 사고 상황을 파악하고 처리해 사회적 신뢰와 안전을 한층 높이게 됐으면 한다”고 말했다.
광주=장선욱 기자 swjang@kmib.co.kr
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