'복셀 단위 분할 (Voxel-Wise Segmentation)' 응용하여 공항 보안 심사 과정 중 동시에 여러 개체를 자동으로 감지

(AI타임스=김영하 기자) 미국의 한 스타트업에서는 미국 교통 보안청 요원 (TSA: Transportation Security Administration)들이 보다 효율적이고 엄격한 보안 검색 및 수하물 검색 업무를 할 수 있도록 하는 AI를 개발하고 있음에 따라, 공항의 여행자 보안 검색대 및 수하 물품 검색 작업 현장에도 AI가 투입될 것으로 보인다.

미국 덴버 공항의 보안 검색 (사진=Shutterstock)
미국 덴버 공항의 보안검색 장면 (사진=Shutterstock)

'미국 국토안전부 (DHS: Department of Homeland Security)'와 '미국 과학기술국(S&T: Science and Technology Directorate)'에서는 SVIP (Silicon Valley Innovation Program) 프로그램을 통해 '3D 사물 인식 기술 (3D Object Recognition)'을 보유하고 있는 Synthetik Applied Technologies에 약 20만 달러를 수여하였다.

SVIP란 미국 과학 기술국에서 진행하는 프로그램의 일종으로 혁신 기술을 지원하고 민간 사업체와 협력하여 국토 안보솔루션을 발전시키고자 하는 취지로 만들어졌다.

SVIP의 총괄 책임자인 멜리사 오 (Melissa Oh)에 따르면, 3D 사물인식 기술은 우리가 여태 알지 못했단 여러 미국 국토 안전분야에 다양하게 적용될 수 있을 것이라고 기대감을 밝혔다.

이 개발의 초점은 공항의 심사 중 객체를 탐지하기 위해 실시간 '복셀 단위 분할 (Voxel-Wise Segmentation)'을 사용하는 기능이다.

‘복셀 (Voxel)’ 이라 함은 3D 이미지 측정 단위인 '3D 픽셀'이라고 할 수 있으며, ‘객체 분할 (Segmentation)’이라 함은 측정된 이미지에서 관심 있는 각 객체를 묘사해주는 항목이다.

‘복셀 단위 분할’은 AI를 적용하여 3D 이미지 내에서 개체를 식별할 수 있으며, 이를 응용하여 공항의 심사과정 중 동시에 여러 개체를 자동으로 감지할 수 있는 AI 모델을 개발하여 현재 보안 검색대 및 수화물 검색 과정에서 보안 요원이 하고 있는 업무를 보다 효율적으로 해줄 것이라고 한다.

이번 보안 AI를 개발하고 있는 Synthetic Applied Technologies는 해당 개발 건 외에 현재 미국 국방고등연구계획국 (DARPA: U.S. Defense Advanced Research Projects Agency)과 함께 인공지능을 이용한 3차원 데이터 처리 방법을 근본적으로 재정의하는 연구를 주도하고 있으며, 멸종 위기에 처한 해양 종을 보호하기 시스템을 개발하기 위해 '국립해양대기청과 (NOAA: National Oceanic and Atmospheric Administration)' 및 '마이크로소프트 AI' 와 공동 연구 중이다. 또한 컴퓨터 비전과 심층 학습방법을 통해 미국 국토 안보부 (DHS: Department of Homeland Security)를 지원하고 있다.

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