KAIST, 군중밀집 예측 기술 개발
[충청투데이 윤경식 기자] 국내 연구진이 이태원 참사와 같은 다중밀집 사고 예측을 비롯해 도심 교통혼잡 완화, 감염병 확산 대응 등에 활용할 수 있는 새로운 기술을 개발했다.
KAIST는 이재길 전산학부 교수 연구팀이 군중 밀집 상황을 더 정확하게 예측할 수 있는 새로운 인공지능 기술을 개발했다고 17일 밝혔다.
군중이 모이는 양상은 인원수 증감으로만 설명되지 않으며 같은 인원이라도 어디서 유입되고 어느 방향으로 빠져나가는지에 따라 위험 수준이 달라진다.
기존의 연구는 특정 지역에 몇 명이 있는지(정점 정보)와 지역 간 인구 흐름이 어떤지(간선 정보) 중 한 가지 정보만을 이용해 밀집 상황을 예측하는 데 한계가 있었다.
이에 연구진은 군중의 움직임을 ‘시간에 따라 변하는 그래프’라는 개념으로 표현하고 정점·간선 정보를 동시에 분석할 수 있도록 하는 ‘바이모달 학습(bi-modal learning)’ 방식을 개발했다.
이 방식은 인구수와 인구 흐름을 동시에 고려하면서, 공간적 관계와 시간적 변화를 함께 학습하는 기술이다.
연구진은 3차원 대조 학습 기법을 도입해 공간 정보뿐만 아니라 시간 정보를 더한 3차원 관계성을 학습함으로써 인공지능이 시간에 따라 어떤 패턴으로 밀집이 진행하고 있는지를 읽어낼 수 있게 해 기존보다 더 정확하게 혼잡 발생 장소와 시점을 예측할 수 있게 했다.
특히 연구진이 서울·부산·대구 지하철과 뉴욕 교통 데이터, 한국·뉴욕의 코로나19 확진자 수 등 실세계 데이터를 직접 수집·가공해 연구용 데이터셋 6종을 구축하고 기술을 검증한 결과, 기존 최신 방법 대비 최대 76.1% 높은 예측 정확도를 기록하며 세계 최고 수준의 성능을 입증했다.
이재길 교수는 “사회적 파급력을 낼 수 있는 기술 개발이 중요하다”며 “이번 기술이 대형 행사 인파 관리, 도심 교통 혼잡 완화, 감염병 확산 억제 등 일상 속 안전을 지키는 데 크게 기여하길 바란다”고 말했다.
윤경식 기자 ksyoon1102@cctoday.co.kr