과속 단속 카메라로 음주 단속 가능해지나
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도로에 설치된 카메라 앞을 지나는 운전자 얼굴을 분석해 음주 여부를 확인할 수 있는 기술이 나올 전망이다.
지난달 24일(현지시각) 호주 에디스코완대 연구팀은 도로에 설치된 카메라 영상 데이터를 통해 차량 운전자의 음주 여부를 확인할 수 있는 기술을 개발하고 있다고 밝혔다.
이 기술이 도로에 설치된 각종 카메라에 적용되면 음주 여부를 효과적으로 판별할 수 있을 것으로 연구팀은 내다봤다.
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RGB 카메라 이용한 음주 단속 기술 개발
표정·시선 등 살펴…머신러닝 활용해 분석
![[수원=뉴시스] 김종택기자 = 행락철을 맞아 17일 경기 수원시 장안구 광교산 입구에서 수원중부경찰서 소속 경찰들이 음주운전 단속을 하고 있다. 2024.04.17. jtk@newsis.com](https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202407/02/newsis/20240702045009408zvwn.jpg)
[서울=뉴시스]박은영 인턴 기자 = 도로에 설치된 카메라 앞을 지나는 운전자 얼굴을 분석해 음주 여부를 확인할 수 있는 기술이 나올 전망이다.
지난달 24일(현지시각) 호주 에디스코완대 연구팀은 도로에 설치된 카메라 영상 데이터를 통해 차량 운전자의 음주 여부를 확인할 수 있는 기술을 개발하고 있다고 밝혔다.
연구팀은 음주 여부를 파악하기 위해 인간의 눈이 인식하는 것과 같은 가시광선 영역을 찍는 RGB 카메라를 사용했다.
인간의 눈은 통상 400~700nm의 범위를 감지하는데, 이 카메라 또한 같은 스펙트럼의 파장을 사용해 사물을 촬영한다.
연구팀은 운전자를 술에 취하지 않은 상태, 조금 취한 상태, 심하게 취한 상태 등 세 가지 수준으로 구분하고 운전하는 모습을 녹화했다.
또 머신러닝을 이용해 표정 등 얼굴의 특징과 시선 방향, 머리 위치 등을 함께 측정해 분석했다.
연구팀은 "이 시스템은 다양한 수준의 음주 상태를 감지하며, 3단계 분류의 경우 현재 정확도가 75%"라고 설명했다.
이 기술이 도로에 설치된 각종 카메라에 적용되면 음주 여부를 효과적으로 판별할 수 있을 것으로 연구팀은 내다봤다.
연구팀은 "해당 시스템은 운전할 때 음주 수준을 식별할 수 있는 기능을 갖추고 있어 음주 운전자의 도로 진입을 방지할 수 있다"며 "이것이 현장 단속에 의지하는 방식과 차별화되는 점"이라고 강조했다.
연구팀은 이 같은 음주 단속 방식이 과속 단속이나 안전벨트 착용 여부를 감지하는 방식과 유사하게 향후 교통 카메라에 통합될 수 있다고 설명했다.
또한 "운전자의 음주 수준을 감지하기 위해 RGB 카메라를 사용한 최초의 기술"이라며 "저해상도 영상으로도 음주 단속이 충분히 가능한 것으로 입증되면 이 기술을 도로에 설치된 감시 카메라에 적용할 수 있다. 이를 통해 음주 운전을 예방할 수 있을 것"이라고 밝혔다.
☞공감언론 뉴시스 parkey2001@newsis.com
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