광주과학기술원(지스트·GIST)이 인류의 안전과 생명을 지키는 인공지능(AI) 기술 개발에 앞장서고 있다. 자율주행 기술을 고도화하기 위한 노력은 물론, 재난 구조 로봇의 기술력을 향상시키는 등 성과를 내고 있다.
지스트 AI대학원의 전해곤 교수는 최근 재난 구조 로봇의 시각인지를 위한 인공지능 알고리즘을 개발했다. 이는 DGIST 임성훈 교수, KAIST 권인소 교수, 미국 카네기 멜론 대학교 등으로 구성된 공동 연구팀이 일궈낸 성과다. 한국과 미국의 연구팀이 공조했다는 점에서 의미가 깊다.
연구팀은 재난 현장을 모사한 대규모의 데이터 셋을 구축하고 현장에서 피해자의 위치를 추정할 수 있는 알고리즘에 대한 연구결과를 내놨다. 실내외 가상환경에서 지진과 화재현장을 연출했다. 재난 전·후 상황을 같은 공간과 시점에서 정확히 비교할 수 있도록 영상을 획득했다.
3차원 정보와 카메라 위치 정보 및 의미론적 영상 분할 정보를 주석화했고, 이와 더불어 재난 현장에서의 피해자 위치 추정 알고리즘도 제안했다. 재난이 벌어지기 전 학습된 공간 정보를 바탕으로 재난이 발생한 상황에서 피해자의 위치를 단일 영상만을 이용해 추론할 수 있는 인공지능 알고리즘을 제안하게 된 것이다.
대형 재난 대응에 대한 사회적인 요구에도 불구하고, 재난 구조 관련 연구들은 산업적 수요가 뒷받침되지 않아 활발히 연구되지 않은 실정이었다. 특히, 인공지능 기술의 발전은 재난 구조 업무에 획기적인 패러다임을 제시할 것으로 보였지만, 관련 연구가 지지부진했다.
데이터 셋이 부족할 뿐만 아니라 개발된 알고리즘을 검증할 프로토콜이 존재하지 않았기 때문이다. 게다가 재난 현장 데이터 셋은 취득이 어렵고 일부 취득한 데이터 셋도 인공지능 알고리즘 학습을 위해 주석화하기에는 턱없이 부족한 상황에서 이 같은 연구결과가 나와 의미를 더하고 있다.
이뿐만이 아니다. 지스트 연구팀은 지난 2월 AI로 정확한 보행자 경로를 예측하는 알고리즘도 개발했다. 보행자의 경로를 파악하는 것은 자율주행과 서비스 로보틱스 기술을 위한 필수 요소 가운데 하나다. 관측된 비디오 영상을 이용해 보행자의 보행 가능 경로와 최종 도착 위치를 추정하는 연구가 최근 컴퓨터 비전과 기계학습(ML) 분야에서 각광받고 있는 이유다. 이에 전해곤 교수팀의 성과는 향후 자율주행의 회피 기술과 서비스 로보틱스 분야에 접목될 수 있어 주목할 만하다.
기존의 방법론들은 일정한 구조의 딥러닝 네트워크를 통해 보행자 간의 위치를 모델링함으로써 보행 가능 경로와 최종 도착지를 추론한다. 반면 전 교수팀은 ‘그래프 컨볼루션 네트워크(GCN)’를 이용해 보행자의 위치‧속도‧변위 등 다양한 정보를 모델링할 수 있는 새로운 형태의 딥러닝 구조를 제안했다.
지스트 캠퍼스 내 경찰 순찰차량에 제안한 인공지능 알고리즘을 탑재하는 게 연구진의 장기적 목표다. 순찰차량 운전은 자율주행 알고리즘에 맡기고, 캠퍼스 관리자는 순찰에 집중할 수 있게 될 전망이다. 이 기술로 사람들이 자율주행 차량에 느끼는 거부감과 공포감도 완화될 것으로 예상된다.
전해곤 지스트 AI대학원 교수는 "‘사회에 도움이 되는 AI 기술’을 연구하고 싶다"며 "앞으로 AI 기술을 이용해 치안과 안전 등 사람과 사회 모두에게 도움이 되는 연구를 할 계획이다"고 밝혔다.
AI타임스 윤영주 기자 yyj0511@aitimes.com
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