지스트 연구팀 "AI로 교통사고 과실 비율 평가"
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지스트(광주과학기술원)는 10일 기계공학부 이용구 교수 연구팀이 인공지능(AI) 기술로 블랙박스 영상을 분석해 교통사고 과실 비율을 평가하는 데 성공했다고 밝혔다.
연구팀은 블랙박스에 찍힌 사고 영상 1천200건을 분석해 인공지능 네트워크에 학습시키고 교통사고 과실을 평가하는 기술을 개발했다.
연구팀은 사고 관련 정보를 시간에 따라 누적한 후, 누적된 정보를 분석해 최종 사고 과실을 평가하는 방식으로 기술을 개발했다.
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(광주=연합뉴스) 형민우 기자 = 지스트(광주과학기술원)는 10일 기계공학부 이용구 교수 연구팀이 인공지능(AI) 기술로 블랙박스 영상을 분석해 교통사고 과실 비율을 평가하는 데 성공했다고 밝혔다.
연구팀은 블랙박스에 찍힌 사고 영상 1천200건을 분석해 인공지능 네트워크에 학습시키고 교통사고 과실을 평가하는 기술을 개발했다.
사고 영상을 분석하려면 차도, 차선과 같은 '공간 정보'와 사고 차량의 움직임과 같은 '시간 정보'를 동시에 분석해야 하는데, 연구팀은 동시 분석이 가능한 3D CNN(Convolutional Neural Networks) 기술을 활용했다.
연구팀은 사고 관련 정보를 시간에 따라 누적한 후, 누적된 정보를 분석해 최종 사고 과실을 평가하는 방식으로 기술을 개발했다.
이용구 교수는 "인공지능이 인식을 넘어 법률적 판단을 하는 시대가 올 것이며, 인간은 인공지능 공정성과 투명성을 유지하지 위해 고민해야 할 것"이라며 "인력에 의존하는 사고 심의를 자동화하는 데 활용할 수 있고 소요 시간을 획기적으로 개선할 것이다"고 말했다.
이 교수가 주도하고 이성재 박사과정생이 참여한 이번 연구는 한국산업기술진흥원와 정보통신기획평가원 등의 지원을 받아 수행됐다.
연구성과는 국제학술지인 JCDE(Journal of Computational Design and Engineering)에 지난달 게재됐다.
minu21@yna.co.kr
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