애나, 대규모 군중 측정 및 예측 기술 개발
SW 기반 제품에 대한 시험평가 및 기술검증 기업인 애나(ANNA Inc.)는 어텐션 맵을 이용해 기존 CCTV에서 학습한 정보를 대규모 군중 인식 모델에 전달해 성능을 향상시키는 방법을 개발했다고 7일 밝혔다.
이번 기술은 인공지능을 기반으로 폐쇄회로(CC)TV 화면에서의 대규모 군중을 인식하고, 군중의 이동 방향을 예측할 수 있도록 한다. 최근 일어난 대규모 군중 피해와 같이 대규모 인파로 인한 압사 사고 방지 등의 군중 관리에 활용될 수 있다.
이 시스템을 만들기 위해 애나는 박람회, 시장 등에서 촬영한 약 300만개 이미지를 직접 가공한 후 이를 사용해 ‘DeepANNA-CrowdCounting’이라는 알고리즘을 훈련했다. DeepANNA-CrowdCounting 알고리즘은 각 이미지에서 사람의 얼굴을 2D Point 형태로 찍어서 각 이미지의 인원 수를 분석한다.
실험 결과에 따르면 다른 기존 AI 기반 군중 추정 기술보다 우수했다. 군중의 정확한 수에 도달 할 때 가장 가까운 경쟁업체보다 10% 더 정확했다. 이 시스템은 손으로 하는 작업보다 훨씬 빠르며 한 이미지의 군중 수를 계산하는 데 약 0.03밀리 초가 걸린다.
특히 군중 수 예측 외에도, 군중의 이동 방향을 예측하는 테스크에서도 연구팀이 제안한 방법이 향상된 성능을 보여주었다. 또한, 군중 수가 시계열로 어떻게 변화하는지를 실시간 및 후처리 중 원하는 형태로 파악할 수 있기 때문에 공공 CCTV를 이용한 군중 관리 시스템 등에서 수요가 있을 것이며 향후 다양한 대규모 군중 관리 태스크에서 적용될 수 있기를 기대하고 있다.
연구팀 책임자인 이상호 CTO는 “대규모 군중의 경로, 군중의 밀도 및 참가자의 프로파일을 활용하여 정확한 군중 수를 측정하는 기술로서, 현재 국내외 최고의 성능을 보여주는 기술 중하나를 발명했다”며 “최근 이태원 압사 사태와 같은 대규모 군중으로 인한 피해를 방지하기 위해 관리가 필요한 곳에서 이 기술이 매우 필요해질 것”고 말했다.
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