분쟁 잦은 교통사고 과실 비율, AI가 빠르게 평가한다

GIST

인공지능이 교통사고 과실을 객관적으로 평가한다. GIST 제공

인공지능(AI) 기술로 블랙박스 영상을 분석해 교통사고 과실 비율을 평가하는 기술이 개발됐다.

광주과학기술원(GIST)은 이용구 기계공학부 교수 연구팀이 AI가 블랙박스에 찍힌 사고 영상을 분석해 사고 과실을 객관적으로 평가하는 기술을 개발, 국제 학술지 'JCDE'에 7월 게재했다고 10일 밝혔다.

2022년 손해보험협회가 발표한 자료에 따르면 교통사고 과실 비율과 평가와 관련된 분쟁은 매년 10만 건 이상 발생한다. 변호사 50명으로 구성된 위원회가 건당 약 75일에 걸쳐 심의하는 등 인력과 시간이 투입되고 있다.

연구팀은 블랙박스에 찍힌 사고 영상 1200건을 분석해 AI 네트워크에 학습시켰다. 이를 통해 AI가 교통사고 과실을 평가하도록 했다.  

사고 영상을 분석하려면 차도, 차선과 같은 공간 정보와 사고 차량의 움직임 같은 시간 정보를 동시에 분석해야 한다. 연구팀은 동시 분석이 가능한 '3D CNN' 기술을 활용했다. 'CNN'은 인간의 시신경을 모방해 만든 딥러닝 구조를 말한다. 기존의 2D CNN은 이미지 등의 2차원 데이터만 다룰 수 있었으나, 3D CNN은 시간까지 더해 영상을 분석하고 학습한다.

3D CNN 기술로 학습한 AI는 시간에 따른 차선 변경과 추돌 같은 다양한 움직임을 조합해 최종 사고 과실을 객관적으로 결정한다.

연구팀은 이를 통해 "기초적인 역학조사에 투입되는 전문가 인력을 획기적으로 줄이고 분쟁 심의에 소요되는 기간도 단축할 수 있을 것"이라고 설명했다. 연구를 이끈 이 교수는 "이제 인공지능이 인식을 넘어 법률적 판단을 하는 시대가 올 것이며, 인간은 인공지능의 공정성과 투명성을 유지하지 위해 고민해야 한다"라고 밝혔다.
 

[박건희 기자 wissen@donga.com]