"네가 넘었네" 블랙박스 영상 곱씹는 AI, 사고 과실 가려준다

교통사고 블랙박스 영상 학습, 과실 비율 평가까지 수행

AI(인공지능)을 이용한 교통사고 과실 평가 결과. / 사진=광주과학기술원(GIST)

국내 연구진이 개발한 AI(인공지능)가 자동차 블랙박스 영상을 분석해 교통사고 과실 비율을 평가하는 데 성공했다. 이번 연구성과를 활용하면 향후 보험업계 역학조사 인력을 줄이고 변호사 분쟁 심의 단축에 기여할 전망이다.

10일 광주과학기술원(GIST) 따르면 이용구 GIST 기계공학부 교수 연구팀은 지난달 국제학술지 '전산설계·공학저널'(JCDE)에 이런 내용을 포함한 논문을 게재했다.

지난해 손해보험협회 통계를 보면, 교통사고 관련 분쟁은 매년 10만건 이상 발생한다. 특히 과실 비율 평가가 쉽지 않은 사건이 많아 역학조사 인력이 대거 투입된다. 법적 분쟁이 생기면 변호사 50명으로 구성된 정부 위원회가 분쟁 1건당 약 75일에 걸쳐 이를 심의한다.

연구팀은 AI와 법률을 접목한 '리걸테크'(Legal Tech) 기술에 주목했다. AI가 블랙박스 영상을 통해 사고 상황을 인지할 수 있도록 영상 1200건을 학습시켰다. 또 '3차원 CNN'(합성곱 신경망) 기술을 활용해 차도·차선·차량 등 시공간 정보를 분석하도록 했다. CNN은 인간의 시신경을 모방해 만든 인공 신경망을 뜻한다. 연구팀은 AI가 기존 교통사고에 대해 과실 비율을 어떻게 평가하는지 지켜봤다.

왼쪽부터 이용구 광주과학기술원(GIST) 기계공학부 교수와 이성재 GIST 기계공학부 박사생. / 사진=광주과학기술원(GIST)

그 결과 AI는 블랙박스에 찍힌 신호와 자동차 움직임 등을 분석해 교통사고 과실 비율을 평가하는 데 성공했다. 차로 변경 과정에서 충돌한 애매한 사고에도 과실 비율을 매겼다. 기존에 사람들이 분석한 과실 비율과 비슷한 결과가 도출됐다. 이번 연구성과는 향후 사고 심의를 자동화해 불필요한 인력·예산 투입을 줄이는 데 기여할 것으로 전망된다.

이용구 교수는 "이제 AI가 인식을 넘어 법률적 판단을 하는 시대가 올 것"이라며 "AI의 공정성·투명성을 유지하기 위해 인간이 기술개발 과정에서 여러 요소를 고민해야 한다"고 밝혔다.

AI(인공지능)를 활용한 교통사고 과실 비율 평가. / 사진=광주과학기술원(GIST)

김인한 기자 science.inhan@mt.co.kr