한국과학기술원(KAIST) 연구진이 ‘이태원 참사’와 같은 다중밀집 사고를 예방할 수 있는 군중 밀집 예측 인공지능(AI) 기술을 개발했다. 대규모 인파가 모이는 축제·행사 관리뿐 아니라 교통 혼잡 완화 및 감염병 확산 대응에도 활용될 수 있을 전망이다.
이재길 KAIST 전산학부 교수 연구팀은 군중 밀집 상황을 최대 76% 더 정확하게 예측할 수 있는 AI 기술을 개발했다고 17일 밝혔다. 다중밀집 사고를 예방하려면 특정 지역에 모인 인원 수를 파악하는 수준을 넘어 인파의 유입·이동 경로를 실시간으로 감지하는 기술이 필요하다. 같은 인원이라도 어디서 유입되고 어느 방향으로 빠져나가는지에 따라 위험 수준이 달라지기 때문이다. 지금까지 대부분의 연구는 둘 중 한 가지 정보에만 집중하는 한계를 보여왔다.
이에 연구팀은 두 정보를 모두 분석해 예측 정확도를 높일 수 있는 ‘바이모달 학습’ 방식을 개발했다. 특정 지역에 몇 명이 있는지(정점 정보)와 지역 간 인구 흐름이 어떤지(간선 정보)를 동시에 고려하면서, 공간적 관계(어느 지역끼리 연결돼 있는지)와 시간적 변화(언제·어떻게 이동이 발생하는지)까지 학습하는 기술이다. 2차원의 공간 정보에 시간 정보를 더해 AI가 시간에 따라 어떤 패턴으로 밀집이 진행되고 있는지 3차원 관계성을 읽어낼 수 있게 한 것이다.
연구팀은 서울·부산·대구 지하철과 뉴욕 교통 데이터, 한국·뉴욕의 코로나19 확진자 수 등 실제 데이터를 수집·가공해 만든 연구용 데이터셋 6종도 공개했다. 연구팀은 “제안 기술을 검증한 결과 기존 방식 대비 최대 76.1% 높은 예측 정확도를 기록하며 세계 최고 수준의 성능을 입증했다”고 설명했다.
양윤선 기자 sun@kmib.co.kr
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