교통사고 나면 AI가 출동?···블랙박스 분석해 과실 비율 평가

지스트, "사고 조사와 분쟁에 소요되는 인력‧비용‧시간 감축"

(지디넷코리아=한세희 과학전문기자)지스트(광주과학기술원, 총장 임기철)는 기계공학부 이용구 교수 연구팀이 인공지능(AI) 기술로 블랙박스 영상을 분석, 교통사고 과실 비율을 평가하는 데 성공했다고 10일 밝혔다.

이 기술을 활용하면 보험 업계는 기초 역학조사에 투입되는 인력을 줄이고 변호사의 분쟁 심의를 지원할 수 있다. 분쟁 심의에 소요되는 기간도 줄일 수 있다. 소비자 역시 사고에 대한 객관적 정보를 얻을 수 있어 추가적 분쟁 제기가 줄어 비용과 시간을 절감할 수 있다.

AI가 생성한 사고 사례 그림. 추월하고 있는 흰색 차량과 정주행하고 있는 빨간색 차량이 추돌한 경우. (자료=지스트)

연구팀은 블랙박스에 찍힌 사고 영상 1천 200건을 분석, AI에 학습시키고 교통사고 과실을 평가하는 기술을 개발했다. 사고 영상을 분석하려면 차도·차선과 같은 공간 정보와 사고 차량의 움직임과 같은 시간 정보를 동시에 분석해야 하므로, 연구팀은 공간과 시간 정보가 담긴 영상을 동시 분석할 수 있는 3D CNN (Convolutional Neural Networks) 기술을 활용했다.

기존 인공지능 영상 분석 기술은 주로 달리기나 수영 같은 반복적 움직임을 분류하는 방식이었으나, 사고 영상에서는 시간에 따라 차선 변경과 추돌 같은 다양한 움직임을 조합해 최종 사고 과실을 결정해야 한다. 연구팀은 사고 관련 정보를 시간에 따라 누적한 후, 누적된 정보를 분석하여 최종 사고 과실을 평가하는 방식으로 기술을 개발했다고 밝혔다.

인공지능을 활용한 교통사고 과실 평가 기술 개념도 (자료=지스트)

앞으로 CCTV 영상 분석을 통한 범죄 예방 및 분석, 자율주행 안전 예방 장치 등 다양한 분야에 접목될 것으로 연구진은 기대했다. 이용구 교수는 "인공지능이 인식을 넘어 법률적 판단을 하는 시대가 올 것이며, 인간은 인공지능의 공정성과 투명성을 유지하지 위해 고민해야 할 것"이라며 "이번 연구 성과는 인력에 의존하는 사고 심의를 자동화하고 소요 시간을 획기적으로 개선할 것으로 기대된다"라고 말했다.

이 연구는 한국산업기술진흥원와 정보통신기획평가원 등의 지원을 받아 수행됐으며, 학술지 'JCDE(Journal of Computational Design and Engineering)'에 최근 게재됐다.

한세희 과학전문기자(hahn@zdnet.co.kr)