세종시와 서울 은평구 우선 적용 실증
관절 수준 세밀한 행동인식 기술 적용
향후 도심 범죄감지·예방 핵심 기술로 자리잡을 듯
[보안뉴스 김성미 기자] 국내 연구진이 개발한 시각지능 ‘딥뷰(Deep View)’가 CCTV 영상에서 사람의 행동을 관절수준으로 정밀하게 인식하는 기술개발에 적용된다. 연구진은 이 기술을 쓰레기 불법투기 지역에 본격 적용키로 했다.
한국전자통신연구원(ETRI)은 도심지역에서 쓰레기 불법투기 행위를 단속하는데 시각 인공지능(AI) 기술을 본격 활용한다고 밝혔다. 사람을 인식하는 기술에서 이제는 사람이 물건을 내려놓거나, 던지거나, 투기하는 행동을 정밀하게 인식할 수 있게 됐다. 이 기술은 향후 도심의 다양한 범죄나 사건을 사전에 감지·예방하기 위한 핵심 기술이 될 전망이다.
연구진은 “학계에서의 사람의 행동이해 연구는 스포츠 영상이나 유튜브 영상과 같이 범용 데이터를 활용해 개발돼 실제 CCTV 영상에서 나타나는 행동을 인식하는데 어려움이 많았다”며, “이런 어려움을 해소하고자 ETRI에서는 지방자치단체와 필요한 기능, 요구사항, 데이터 등 긴밀한 협력을 통해, 실제 환경에서 동작할 수 있는 행동 이해 기술 개발에 초점을 뒀다”고 소개했다.
관절 포인트·행동 인식 통해 관계 추적
ETRI는 시각지능 기술을 CCTV 환경에 적용하기 위해 사람의 행동 인식 중 자주 일어나고, 탐지 수요가 많은 도심의 불법 투기 행위 탐지를 목표로 했다. 이 기술의 핵심은 사람 관절 포인트를 갖고 행동을 인식하는 기술과 사물을 인지하고 추적하는 기술이다. 기존 기술은 투기 지역에 사람이 지나가기만 해도 탐지하는 등 오탐지로 어려움이 많았다.
또한, 이벤트가 발생하면 즉각적으로 탐지해야 하는 이슈도 컸다. 연구진은 이를 해결하기 위해 딥 러닝 인식 기술을 활용했다. 사람 관절의 위치와 사람이 들고 가는 물체를 탐지하고 사람과 물체의 관계를 모델링하는 방법으로 투기 행위를 탐지하는 방법을 개발했다.
이는 쓰레기를 무단으로 투기하는 일련의 과정과 관련이 있다. 사물을 검출하고 쓰레기를 추적하며 쓰레기 투기행위를 검출하는 기술이 적용됐다. 또한, 쓰레기 더미를 검출하고 투기 시에 사람의 관절 포인트와 행동을 인식해 관계를 추적하고 추론도 한다. 일정거리 이상 떨어져 있는지, 쓰레기를 던졌는지, 완전히 버렸는지 등의 다양한 쓰레기 투기 행동의 패턴들이 기계 학습 방법으로 검출한다.
시각지능 기술 향후 적용 분야 다양
ETRI는 실제 CCTV 환경에 접목이 가능하도록 각 구성 알고리즘들을 스트리밍 방식의 영상에 맞게 구성하고, 인식 지연시간을 최소화하기 위한 효율적 알고리즘 설계에 집중했다.
실제 실험을 통해 사람이 쓰레기를 무단으로 버리자 ‘찰칵’ 소리가 나며 “사진이 촬영됐습니다. 투기물을 가져가지 않으면 관련법에 따라 처벌 받게 됩니다”라는 경고 메시지가 방송된다. 연구진은 이처럼 시각지능 기술이 쓰레기 투기 등에 적용됨에 따라 ‘카메라가 나를 보고 있구나’라는 인식이 확장돼 이 기술이 상용화될 경우 투기 등이 감소할 것으로 전망했다. 아울러 본 기술은 향후 기술개발을 통해 상점에서 사용자의 행동 분석, 교량에서의 자살행위 감지, 공장 근로자의 위험 행동 경고 등 다양하게 활용될 수 있다고 밝혔다.
연구진은 이 기술을 세종특별자치시와 서울시 은평구와의 실증을 통해 기술을 검증한 후 영상관제와 영상검색, 패션 AI 등 관련 업체 등에 기술이전을 할 수 있을 것이라고 내다봤다. 연구진은 과학기술정보통신부의 ‘시각인공지능 플랫폼 기술 개발 사업’으로 이 연구를 추진하고 있으며 오는 2024년까지 연구를 계속할 계획이다.
이 기술은 현재 주요 인공지능 관련 논문 등에 접수된 상태이며 SCI급 저널에도 소개될 예정이다. ETRI에 따르면, 관련 연구자들은 이 기술이 사람과 물체의 관계 모델링을 통해 실세계 CCTV 환경에 적용 가능한 유망한 기술이라고 리뷰를 남겼다. 연구진은 지난해 시각지능 플랫폼 기술로 ‘국제영상인식대회(ILSVRC, 이미지넷)’에서 사물 종류별 검출 성능 부문에서 세계 2위의 성적을 달성했다.
[김성미 기자(sw@infothe.com)]
관절 수준 세밀한 행동인식 기술 적용
향후 도심 범죄감지·예방 핵심 기술로 자리잡을 듯
[보안뉴스 김성미 기자] 국내 연구진이 개발한 시각지능 ‘딥뷰(Deep View)’가 CCTV 영상에서 사람의 행동을 관절수준으로 정밀하게 인식하는 기술개발에 적용된다. 연구진은 이 기술을 쓰레기 불법투기 지역에 본격 적용키로 했다.
▲ETRI 연구진이 시각지능 기술을 이용한 쓰레기 투기 탐지 결과를 분석하고 있다[사진=ETRI]
한국전자통신연구원(ETRI)은 도심지역에서 쓰레기 불법투기 행위를 단속하는데 시각 인공지능(AI) 기술을 본격 활용한다고 밝혔다. 사람을 인식하는 기술에서 이제는 사람이 물건을 내려놓거나, 던지거나, 투기하는 행동을 정밀하게 인식할 수 있게 됐다. 이 기술은 향후 도심의 다양한 범죄나 사건을 사전에 감지·예방하기 위한 핵심 기술이 될 전망이다.
연구진은 “학계에서의 사람의 행동이해 연구는 스포츠 영상이나 유튜브 영상과 같이 범용 데이터를 활용해 개발돼 실제 CCTV 영상에서 나타나는 행동을 인식하는데 어려움이 많았다”며, “이런 어려움을 해소하고자 ETRI에서는 지방자치단체와 필요한 기능, 요구사항, 데이터 등 긴밀한 협력을 통해, 실제 환경에서 동작할 수 있는 행동 이해 기술 개발에 초점을 뒀다”고 소개했다.
관절 포인트·행동 인식 통해 관계 추적
ETRI는 시각지능 기술을 CCTV 환경에 적용하기 위해 사람의 행동 인식 중 자주 일어나고, 탐지 수요가 많은 도심의 불법 투기 행위 탐지를 목표로 했다. 이 기술의 핵심은 사람 관절 포인트를 갖고 행동을 인식하는 기술과 사물을 인지하고 추적하는 기술이다. 기존 기술은 투기 지역에 사람이 지나가기만 해도 탐지하는 등 오탐지로 어려움이 많았다.
또한, 이벤트가 발생하면 즉각적으로 탐지해야 하는 이슈도 컸다. 연구진은 이를 해결하기 위해 딥 러닝 인식 기술을 활용했다. 사람 관절의 위치와 사람이 들고 가는 물체를 탐지하고 사람과 물체의 관계를 모델링하는 방법으로 투기 행위를 탐지하는 방법을 개발했다.
이는 쓰레기를 무단으로 투기하는 일련의 과정과 관련이 있다. 사물을 검출하고 쓰레기를 추적하며 쓰레기 투기행위를 검출하는 기술이 적용됐다. 또한, 쓰레기 더미를 검출하고 투기 시에 사람의 관절 포인트와 행동을 인식해 관계를 추적하고 추론도 한다. 일정거리 이상 떨어져 있는지, 쓰레기를 던졌는지, 완전히 버렸는지 등의 다양한 쓰레기 투기 행동의 패턴들이 기계 학습 방법으로 검출한다.
시각지능 기술 향후 적용 분야 다양
ETRI는 실제 CCTV 환경에 접목이 가능하도록 각 구성 알고리즘들을 스트리밍 방식의 영상에 맞게 구성하고, 인식 지연시간을 최소화하기 위한 효율적 알고리즘 설계에 집중했다.
▲‘딥뷰’가 영상에서 사람의 관절 형태를 분석하여 쓰레기 투기 장면을 인식하는 모습[사진=ETRI]
실제 실험을 통해 사람이 쓰레기를 무단으로 버리자 ‘찰칵’ 소리가 나며 “사진이 촬영됐습니다. 투기물을 가져가지 않으면 관련법에 따라 처벌 받게 됩니다”라는 경고 메시지가 방송된다. 연구진은 이처럼 시각지능 기술이 쓰레기 투기 등에 적용됨에 따라 ‘카메라가 나를 보고 있구나’라는 인식이 확장돼 이 기술이 상용화될 경우 투기 등이 감소할 것으로 전망했다. 아울러 본 기술은 향후 기술개발을 통해 상점에서 사용자의 행동 분석, 교량에서의 자살행위 감지, 공장 근로자의 위험 행동 경고 등 다양하게 활용될 수 있다고 밝혔다.
연구진은 이 기술을 세종특별자치시와 서울시 은평구와의 실증을 통해 기술을 검증한 후 영상관제와 영상검색, 패션 AI 등 관련 업체 등에 기술이전을 할 수 있을 것이라고 내다봤다. 연구진은 과학기술정보통신부의 ‘시각인공지능 플랫폼 기술 개발 사업’으로 이 연구를 추진하고 있으며 오는 2024년까지 연구를 계속할 계획이다.
이 기술은 현재 주요 인공지능 관련 논문 등에 접수된 상태이며 SCI급 저널에도 소개될 예정이다. ETRI에 따르면, 관련 연구자들은 이 기술이 사람과 물체의 관계 모델링을 통해 실세계 CCTV 환경에 적용 가능한 유망한 기술이라고 리뷰를 남겼다. 연구진은 지난해 시각지능 플랫폼 기술로 ‘국제영상인식대회(ILSVRC, 이미지넷)’에서 사물 종류별 검출 성능 부문에서 세계 2위의 성적을 달성했다.
[김성미 기자(sw@infothe.com)]
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[2024-12-24] 
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