`교통사고로 다툴 일 없어졌네`…AI가 운전자 간 과실 여부 평가

GIST, 블랙박스 영상을 AI 학습시켜 과실 평가
공간, 시간정보 동시 분석하는 3D CNN 기술 적용

광주과학기술원은 AI가 블랙박스에 찍힌 교통사고 영상을 분석해 사고 과실을 객관적으로 평가하는 기술을 개발했다. GIST 제공

GIST는 블랙박스 영상 1200건을 AI 기술인 3D CNN를 활용해 사고 과실 여부를 객관적으로 평가하는 기술을 내놨다. GIST 제공

블랙박스 영상을 AI가 학습해 교통사고 과실을 평가하는 새로운 리걸 테크(AI+법률) 기술이 나왔다.

광주과학기술원(GIST)은 이용구 기계공학부 교수 연구팀이 AI가 블랙박스에 찍한 교통사고 영상 1200건을 분석해 교통사고 과실을 객관적으로 기술을 개발했다고 10일 밝혔다.

손해보험협회에 따르면 2022년 기준 교통사고 과실 비율 평가와 관련한 분쟁은 매년 10만 건 이상 발생하고 있다. 변호사 50명으로 구성된 위원회가 건당 약 75일에 걸쳐 심의하는 등 인력과 시간 투입이 막대하다.

하지만, 지금까지 교통사고 상황에 대한 공간적·시간적 인지 능력에 법률적 판단이 필요한 교통사고 과실 비율 평가에 AI를 활용한 사례가 거의 없었다.

연구팀은 블랙박스에 찍힌 사고 영상 1200건을 분석해 AI 네트워크에 학습시킨 후, 교통사고 과실을 평가하도록 구현했다. 사고 영상을 분석하려면 차도, 차선과 같은 '공간 정보'와 사고 차량의 움직임과 같은 '시간 정보'를 동시에 분석해야 한다. 연구팀은 이를 동시 분석하기 위해 3D CNN 기술을 활용했다. 3D CNN(합성공 신경망) 기술은 인간의 시신경을 모방해 만든 딥러닝인 CNN를 기반으로, 2차원 데이터를 다루는 2D와 달리 시간축을 더해 비디오를 분석, 학습한다.

이를 통해 시간에 따른 차선 변경과 추돌 같은 다양한 움직임을 조합해 최종 사고 과실을 결정해 준다. 사고 관련 정보를 시간에 따라 누적한 후, 이를 분석해 최종 사고 과실을 평가하는 방식이다.

이용구 GIST 교수는 "앞으로 AI가 인식을 넘어 법률적 판단을 하는 시대가 올 것"이라며 "이 기술은 사람에 의존하는 교통사고 심의를 자동화하는데 활용하고, 소요 시간을 획기적으로 개선해 CCTV 영상분석을 통한 범죄예방, 자율주행 등에 쓰일 전망"이라고 말했다.

이 연구결과는 국제 학술지 'JCDE(7월호)'에 게재됐다.이준기기자 bongchu@dt.co.kr