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광주과학기술원 이용구 교수 연구팀 개발
AI 영상분석 대회 최우수 "시간·비용 절감" 교통사고 발생 당시의 상황을 담고 있는 블랙박스 영상을 입력받아 인공지능(AI) 기술로 사고 과실을 분석하는 시스템이 국내 연구진에 의해 처음으로 개발됐다.
24일 광주과학기술원(GIST)에 따르면, 기계공학부 이용구 교수 연구팀이 AI기술을 이용한 교통사고 과실 평가 시스템을 고안했다.
이 시스템의 핵심 기술은 사람이 사고 과실 평가에 개입하지 않고 AI가 과거의 데이터를 학습해 사고 과실을 자체 판단하는 것이다. 특히, 인간의 노동력이 최소화하도록 AI 네트워크 학습을 위해 사용되는 데이터를 화질 개선과 라벨링 등 데이터 가공없이 동영상 원본으로 사용했다. 이를 통해 다수의 데이터를 보유한 업체는 추가적인 부대비용 없이 네트워크를 활용할 수 있다.
라벨링은 인공지능 네트워크 학습을 위해 자동차나 신호등 등의 위치를 영상에 표기하는 작업이다. AI 네트워크를 개발하는 데 시간과 비용이 가장 많이 소요되는 단계다.
이 교수는 "개발된 네트워크는 세계 최초의 영상분석 AI 법률 분석시스템으로, 이를 통해 블랙박스 이외에 폐쇄회로(CC)TV 분석 등 최근 증가하고 있는 영상녹화물을 통한 법률서비스에 활용되는 등 인공지능 법률 영상 분석의 토대가 될 것으로 기대한다"고 밝혔다. 이번 연구에는 이 교수를 비롯해 박사과정 이성재, 연구원 신호정, 김진수씨 등 모두 4명이 참여했다.
이 교수팀은 최근 강원도 평창 휘닉스에서 열린 '제1회 쏘카X한국정보과학회 AI 영상분석 경진대회'에서 최우수상을 받았다. AI 영상분석 경진대회는 차량 블랙박스와 사진을 활용한 차세대 모빌리티 기술 관련 신기술 아이디어와 구현을 목표로 하는 AI 영상분석 경진대회다.
연구팀은 지난해부터 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원이 추진하는 ICT 융합 산업원천기술 사업과 GIST 인공지능 개발과제의 지원으로 자율주행 자동차 기술 개발 등 모빌리티 및 AI와 관련된 연구를 수행하고 있다.
연구팀은 앞으로 차 대 차 사고 외에 차 대 사람, 차 대 이륜차 등 다양한 사고를 분석할 수 있도록 AI 네트워크의 기능을 확장시킬 계획이다. 뿐만 아니라 개발된 시스템을 스마트폰 어플리케이션으로 개발해 사고 즉시 과실 비율을 측정할 수 있는 환경을 구축할 예정이다. 원문보기 : http://www.newsis.com/view/?id=NISX20191224_0000869947&cID=13001&pID=13000
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