폐쇄회로(CC) TV 화면에서의 대규모 군중을 인식하고 군중의 이동 방향을 예측할 수 있도록 하는 인공지능 기술이 개발됐다.

애나(ANNA) 연구팀은 어텐션 맵을 이용해 기존 CCTV에서 학습한 정보를 대규모 군중 인식 모델에 전달해 성능을 향상시키는 방법을 개발했다고 7일 밝혔다.

애나 연구팀에 따르면 이 시스템을 만들기 위해 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.

애나 연구팀은 “실험 결과에 따르면 다른 기존 AI 기반 군중 추정 기술보다 우수했다”며 “군중의 정확한 수에 도달할 때 가장 가까운 경쟁 업체보다 10% 더 정확했으며 한 이미지의 군중 수를 계산하는 데 약 0.03밀리(1000분의1)초가 걸린다”고 설명했다.

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 것으로 전망된다.

이상호 애나 CTO는 “군중의 밀도 및 참가자의 프로파일을 활용하여 정확한 군중 수를 측정하는 기술로써, 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.