인트플로우, ‘2021 추적 영상 인식 알고리즘 개발 경진대회’ 우승
휠체어 이용자 등 교통약자 위한 돌봄 서비스‧안전사고 예방 기여
단순 AI 응용이 아닌 AI 원천기술 개발…"사회에 공헌하는 기술 만들 것"
# 시각장애인 A씨는 친구를 만나러 가기 위해 지하철역으로 향했다. 역사 내 에스컬레이터를 이용하던 A씨가 발을 헛디뎌 넘어지자 인공지능(AI) 모니터링 시스템이 경보를 울린다. 그러자 곧바로 역무원이 A씨에게 다가와 신속하게 대응한다.
인공지능(AI)을 이용해 휠체어 이용자를 비롯한 유모차 이용자, 시각장애인, 아동 등 교통약자의 안전사고를 예방할 수 있는 길이 열렸다. 지하철 역사 내 CCTV 영상을 기반으로 딥러닝 모델을 활용해 교통약자를 분류하고 이들을 추적할 수 있는 AI 기술이 광주 소재의 한 스타트업의 손에서 탄생했다. 바로 비접촉 생체분석 전문기업 ‘인트플로우’다.
인트플로우는 최근 열린 ‘2021 추적 영상 인식 알고리즘 개발 경진대회’에서 그 기술력을 인정받아 1위를 차지했다. 향후 이 같은 AI 시스템이 지하철에 구축되면 역사 안에 설치된 CCTV 영상을 통해 최근 증가하고 있는 지하철 역사 내 안전사고를 예방하는 데 크게 기여할 것으로 보인다.
인트플로우의 안형준, 류인철, 주소현, 권솔빈, 신동해 등 5명의 연구원은 ‘4int’ 팀을 꾸려 이번 대회에 참가했다. 4int팀은 1위 수상과 함께 상금 300만원을 받았다. 향후 대회에서 입증된 기술력으로 사회에 공헌하겠다는 포부다.
인트플로우는 ‘AI 기반 맞춤형 축산 자산관리 지능 모델’ 사업을 비롯해 순수 국산 AI‧비접촉 체온측정 시스템인 ‘페이스펙션’ 사업 등 영상‧음성 딥러닝 분석 기술을 통한 다양한 사업을 추진하고 있다. 지난해 12월에는 ‘AI 그랜드 챌린지 대회’ 음향인지 트랙 부문에서 최종 2위에 올라 우수한 기술력을 입증해낸 바 있다.
추적 영상 인식 알고리즘 개발 경진대회에 참가한 ‘4int’의 팀장인 안형준 선임연구원을 만나 대회를 비롯해 인트플로우의 기술 등에 대한 이야기를 들어봤다.
휠체어 이용자 등 지하철을 이용하는 교통약자를 대상으로 돌봄 서비스를 제공하고 이들의 안전사고를 예방하기 위해 기획된 AI 알고리즘 개발 경진대회다. 대회는 지난달 1일부터 12일까지 진행됐는데, 한밭대학교가 제공한 CCTV 영상을 기반으로 딥러닝 모델을 활용해 교통약자에 해당하는 사람들을 분류‧추적할 수 있는 시스템 개발을 겨루는 자리였다.
회사 주력상품인 ‘엣지팜’을 개발하는 데 활용된 데이터 전처리 기술과 다수의 고성능 서버가 강점이었다고 생각한다.
먼저 우리 팀은 제공받은 데이터에서 교통약자의 데이터가 데이터셋에 고루 분포돼 있는지 확인해 모델 학습에 방해가 되는 요소를 제거했다. 데이터 증강을 통해 불규칙적인 데이터를 규칙적으로 변환해 모델 학습을 진행했다. 또 제한된 시간 내에 방대한 데이터를 빠르게 학습할 수 있도록 높은 성능의 서버를 이용했고, 여러 가지 파라미터 튜닝을 통해 경쟁 팀보다 정확한 성능의 모델을 구축할 수 있었다.
직접 개발한 기술을 실제 활용해보는 경험적인 측면이 컸다. 우리의 기술력을 테스트하기 위해 참여한 대회였는데, 우수한 성적을 받게 되어 기술력을 입증하는 좋은 기회였다고 생각한다.
또 하나는 회사의 기술개발 역량을 강화하고 복지를 개선할 수 있다는 점도 동기부여가 됐다. 수상했을 때 대회 상금에 대한 1+1(원 플러스 원) 지원 방침이 있어서 즐겁게 참여할 수 있었다. 우리 회사의 경우 사기 진작을 위해 직원들이 수상을 했을 시 수상 상금에 추가로 상금을 더하는 방식으로 상여금을 지급해주고 있다.
일차적으로는 대회의 취지에 맞게 교통약자들을 분류하고 추적하는 데 활용될 수 있다. 이후 대회 출전으로 검증된 이 기술을 우리 인트플로우의 ‘엣지팜’ 기술과 '페이스펙션' 제품에 적용해 기술력을 한 차원 더 끌어올리는 데 쓰일 계획이다.
'엣지팜'은 동물 맞춤형 비접촉 생체정보 분석 기술을 적용한 축산 개체관리 시스템이다. 축종별로 맞춤 개발된 딥러닝 기반 기술을 이용해 장소에 구애받지 않고 원격 농장 관리가 가능하고 생산성 개선은 물론 농가 수익을 높일 수 있다는 장점이 있다.
또 '페이스펙션'의 경우 AI 기반의 비접촉 체온 측정 시스템으로 원거리 안면 온도 측정과 마스크 착용 여부 분석, 신원 식별 등을 동시에 수행할 수 있다. 특히 코로나19로 비대면 문화가 확산되는 상황에서 기존 방역체계의 효율성을 높여 코로나19 대응에 기여할 것으로 기대하고 있다.
이번 대회에 참가할 수 있도록 도움을 주신 대표님을 비롯해 설 연휴임에도 함께 고생한 팀원들에게 감사하다. 대회를 계기로 우리 개체 인식 기술을 알리고 기술을 활용해 여타 산업의 비효율성을 개선하는 데 이바지하고 싶다.
◆ 지하철 CCTV 영상 이상행동 인식‧추적 알고리즘 경진대회
지난 2월 '지하철 CCTV 영상 이상행동 인식과 추적 알고리즘 경진대회‘의 우승자가 가려졌다. AI 기술을 활용해 지하철 역사 내에서 발생할 수 있는 시민의 이상행동 등을 CCTV 영상으로 인식하고 추적함으로써 사전에 사고를 방지하기 위한 취지다.
이번 대회에서는 ‘지하철 CCTV 영상 이상행동 인식’과 ‘추적 알고리즘’ 등 2개 부문에 대한 경연이 펼쳐졌다. 1차 ‘이상행동 인식 알고리즘 개발 경진대회’ 참가팀들은 지하철에서 발생하는 유기, 에스컬레이터 전도, 실신, 절도 등 이상행동을 인식‧분류하는 모델 개발을 위해 실력을 겨뤘다. 1차 대회 최우수상은 ‘BTI팀(김경태‧유한별)’이 차지했다. 우수상과 장려상은 'won-Q팀(최원찬)‘과 'Snailpoog팀(박성수)’에 각각 돌아갔다.
또 2차 ‘추적 영상 인식 알고리즘 개발 경진대회’에 출전한 팀들은 휠체어 이용자와 시각장애인, 유모차 이용자, 아동 등 교통약자를 대상으로 돌봄 서비스와 안전사고 예방을 위한 모델을 개발했다. 그 결과 인트플로우의 ‘4int팀(안형준‧주소현‧류인철‧권솔빈‧신동해)’이 최우수상을 받았고, 우수상과 장려상은 각각 ‘BTV(김경태‧조한상)’팀과 ‘Drizzle팀(김철)’이 수상했다.
AI타임스 윤영주 기자 yyj0511@aitimes.com
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