[정보통신신문=차종환기자]

CCTV 화면에서의 대규모 군중을 인식하고, 군중의 이동 방향을 예측할 수 있도록 하는 인공지능 기술이 개발됐다. 최근 일어난 대규모 군중 피해와 같이 대규모 인파로 인한 압사 사고 방지 등의 군중 관리에 활용될 것으로 기대된다.

애나(대표 김민종) 연구팀은 어텐션 맵을 이용해 기존 CCTV에서 학습한 정보를 대규모 군중 인식 모델에 전달해 성능을 향상시키는 방법을 개발했다고 밝혔다.

박람회, 시장 등에서 촬영한 약 300만개 이미지를 직접 가공한 후 이를 사용해 ‘딥애나 크라우드카운팅(DeepANNA-CrowdCounting)’이라는 알고리즘을 훈련했다.

이 알고리즘은 각 이미지에서 사람의 얼굴을 2D 포인트 형태로 찍어서 각 이미지의 인원 수를 분석한다. 이 시스템은 손으로 하는 작업보다 훨씬 빠르며 한 이미지의 군중 수를 계산하는 데 약 0.03밀리초가 걸린다.

특히 군중 수 예측 외에도, 군중의 이동 방향을 예측하는 태스크에서도 연구팀이 제안한 방법이 향상된 성능을 보였다.

군중 수가 시계열로 어떻게 변화하는지를 실시간 및 후처리 중 원하는 형태로 파악할 수 있기 때문에 공공 CCTV를 이용한 군중 관리 시스템 등에서 수요가 있을 것으로 예상되며 향후 다양한 대규모 군중 관리 태스크에서 적용될 수 있을 전망이다.

이상호 CTO는 “대규모 군중의 경로, 군중의 밀도 및 참가자의 프로파일을 활용해 정확한 군중 수를 측정하는 기술”이라며 “이태원 압사 사태와 같은 대규모 군중으로 인한 피해를 방지하기 위해 관리가 필요한 곳에서 이 기술이 매우 필요해질 것”이라고 말했다.

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