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KAIST 전산학부 이재길 교수 연구팀이 군중 밀집 상황을 더 정확하게 예측할 수 있는 인공지능 기술을 개발했습니다.
군중이 모이는 양상은 단순히 인원 수만으로는 설명되지 않습니다.
같은 숫자라도 사람들이 어디서 유입되고 어느 방향으로 빠져나가는지에 따라 위험 정도가 달라집니다.
연구팀은 이런 움직임을 시간에 따라 변하는 그래프 개념으로 표현했습니다.
특정 지역의 인원 수, 즉 정점 정보와 지역 간 인구 흐름, 즉 간선 정보를 동시에 분석해야 정확한 위험 신호를 잡아낼 수 있다는 겁니다.
예를 들어 특정 골목바다이야기 무료
에 갑자기 인파가 몰리는 현상은 현재 인원만으로는 예측하기 어렵지만, 인근 지역에서 지속적으로 사람이 유입되는 흐름까지 보면 곧 위험해질 수 있다는 경고를 미리 포착할 수 있습니다.
연구팀은 이를 위해 인구수와 인구 흐름, 두 가지 정보를 동시에 분석해 공간적 관계와 시간적 변화를 함께 학습하는 바이모달 학습 방식을 개발했습니다.
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또 3차원 대조 학습 기법을 도입해 단순히 지금 몇 명이 모였는지뿐 아니라 시간에 따른 밀집 진행 패턴까지 인공지능이 학습하도록 했습니다.
연구팀은 서울·부산·대구 지하철과 뉴욕 교통 데이터, 또 한국과 뉴욕의 코로나19 확진자 수 등 실제 데이터를 직접 구축해 기술을 검증했습니다.
분석 결과, 기존 최신 탄소나노튜브관련주
방법보다 최대 76.1% 높은 예측 정확도를 기록하며 세계 최고 성능을 입증했습니다.
이재길 교수는 "이번 기술이 대형 행사 인파 관리와 도심 교통 혼잡 완화, 감염병 확산 억제 등 일상 속 안전을 지키는 데 크게 기여하기를 바란다"고 말했습니다.
이번 연구 성과는 데이터마이닝 분야 최고 권위 국제학술대회인 지식발견및데이오션파라다이스 온라인
터마이닝학회(KDD) 2025에서 지난 8월 발표됐습니다.
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(사진=연합뉴스)
김건교 취재 기자