안전사고와 재난을 예방하고 발생 시 신속하게 대응할 수 있는 시스템을 구축하는 것은 매우 중요하다. 이를 위해 다양하고 복잡한 재난 상황을 자동으로 인지할 수 있는 인공지능 기술 개발이 필수적이다. 자동화 기능을 갖춘 지능적 대응 시스템을 활용하면 인력 부족 문제를 효율적으로 해결하고, 재난 피해를 줄일 수 있다.

 

과학기술정보통신부 대학 ICT연구센터 사업의 지원으로 수행하는 아주대학교 ‘MR-IoT 융합 재난대응 인공지능 연구센터 (센터장 노병희 교수, 이하 센터)’의 제2세부 그룹에서는 복잡한 재난 상황에 대응하고자 인공지능 기술을 개발하고 있다. 아주대 대학원 인공지능학과 손경아 교수, 황원준 교수, 오상윤 교수 등이 참여하는 연구팀은 증강·혼합현실(MR)과 사물인터넷(IoT) 장치들이 수집한 빅데이터를 처리한다. 이를 종합적으로 분석, 활용할 수 있는 딥러닝 기반의 인공지능 알고리즘에 관한 연구를 수행하는 것이다.

 

 

손 교수 연구팀은 각종 센서, 장치, 시스템 등으로부터 수집되는 다양한 빅데이터를 신속하게 처리하기 위한 효율적 딥러닝 알고리즘을 개발했다. 초창기에는 온도 감지기, 풍량 측정기, CCTV 등 다양한 센서와 영상장비들을 통해 수집한 데이터에 장단기 메모리 네트워크(Long Shot-Term Memory Network, LSTM)와 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 등 인공지능 핵심 기술들을 적용하면서 자동으로 이상 상황을 탐지하는 알고리즘을 개발했다.

 

최근 영상 데이터에 존재하는 왜곡 정보를 제거해 화질을 개선하고, 다양한 장치들에 있는 데이터의 복합적 왜곡을 한 번에 처리할 수 있는 경량 딥러닝 모델을 개발했다. 거대한 도시 규모의 재난 대응 시스템에 적용하기 위한 연구에 매진한 결과, 인공지능 분야 최고 권위의 국제학술대회인 IEEE CVPR 2020에 발표해 우수성을 인정 받는 쾌거를 달성했다.

 

 

황 교수 연구팀은 영상 및 동영상 기반 데이터에서 이상 상황을 자동으로 검출하고 인식할 수 있는 딥러닝 기반 영상 인식 알고리즘을 연구 및 개발 중이다. 해당 응용 기술은 딥러닝 기술의 발전과 함께 비약적으로 성능 향상을 이루고 있다. 다만, 고가의 GPU를 사용하거나 알고리즘의 복잡성으로 인해 여러 응용 분야에 적용하기 힘든 단점이 있다.

 

따라서 기존 딥러닝 알고리즘의 단점을 극복할 수 있는 방안으로 서버향 딥러닝 네트워크의 핵심 정보를 경량화된 네트워크에 효과적으로 전달할 수 있는 방법을 연구하고 있다. 이를 통해 개발된 알고리즘은 영상 정보로부터 화재와 지진 등 재난 상황을 자동으로 감지하는 것이 가능하다.

 

 

특히, 데이터 처리에 필요한 CPU나 메모리 용량을 크게 줄이면서 보급형 CCTV, 소형 IoT 장치, 개인 휴대용 장치 등에서도 동작할 수 있도록 했다. 이 같은 경량화 연구 결과는 컴퓨터 비전 분야 최상위 국제학술대회인 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) 2021에 인정 받을 정도로 뛰어난 우수성을 확보했다. 개발한 알고리즘을 기반으로 딥러닝 모델을 경량화하고, 센터에서 추진하는 혼합현실과 사물인터넷 장치들과 연계하는 것을 향후 목표로 연구에 박차를 가하고 있다.

 

오 교수 연구팀은 수집된 데이터를 종합적으로 처리할 수 있는 강화 학습 기반의 재난 대응 에이전트 모델을 개발하고 있다. 화재 등 재난 대응을 위해서는 제한된 인력과 자원을 적재적소에 투입할 수 있는 효과적 전략이 요구된다. 이를 위해 수집된 데이터를 기반으로 최적의 전략을 탐색할 수 있는 강화학습 기반의 시뮬레이션을 연구했다.

 

 

실제 도시 맵 데이터를 기반으로 구역별 재난 취약점을 분석하는 전처리 알고리즘을 개발했다. 이를 바탕으로 해당 구역의 지리적 정보 및 다양한 이해관계자의 행동 정책 지원을 위한 멀티-에이전트 기반의 시뮬레이션 기법의 프로토타입을 개발했으며, 고도화 연구를 진행하고 있다.

 

이러한 강화학습 결과, 기반 특허의 일반 기업으로 기술 이전 등을 추진했으며, 사회적 기여 및 해당 연구의 우수성을 인정받았다. 추후 연구의 초점은 개발한 시뮬레이션 방법들로 도시 규모의 데이터들을 실시간으로 학습하고, 추론할 수 있도록 구현하는 것이다. 안전·재난상황에서 신속한 의사결정을 지원하기 위한 딥러닝 알고리즘 개발 연구도 함께 진행하고 있다.

 

 

지난해에는 세부 책임자인 손 교수를 단장으로 ‘Ajou DREAM 인공지능 혁신인재 양성사업단’이 교육부의 4단계 두뇌 한국(BK21) 인공지능 분야에 선정됐다. 여기에 아주대 일반대학원에 인공지능학과를 신설하면서 인공지능 분야 우수 인재를 육성하고 있다.

 

인공지능학과는 인공지능 분야 산업체 수요를 기반으로 한 교육과정을 구성해 산업체의 실무 문제를 해결할 수 있는 실전적 인공지능 인재를 양성하는 데 중점을 뒀다. 이를 위해 국내·외 산업체 및 연구기관 등과 협업을 통해 인재들의 연구 역량 및 연구 결과물의 질적 우수성을 향상하는 것을 목표로 구슬땀을 흘리고 있다. 여기에는 황 교수와 오 교수 등 센터의 주요 연구팀과 대학원생들이 참여해 BK21 사업단과 센터 연구의 시너지 효과를 창출할 것으로 기대한다.

 

[ 경기신문 = 김민기 기자 ]