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[IT뉴스]“제2의 이태원 참사 예방”…AI로 76% 정확도로 ‘군중밀집 예측’

온카뱅크관리자

2025-09-17 14:17:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> KAIST, 인구 수·인구 흐름 동시에 분석하는 AI기법 시간에 따른 밀집패턴 파악..인파 관리, 도심혼잡 완화 
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 <img alt="KAIST가 개발한 바이모달 학습 기반 군중 밀집 예측기술 개념도. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/17/dt/20250917141430211fgia.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="9YN6tkc6yG" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/17/dt/20250917141430211fgia.jpg" width="658">
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 KAIST가 개발한 바이모달 학습 기반 군중 밀집 예측기술 개념도. KAIST 제공
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 인공지능(AI)을 활용해 대규모 인구이동과 군중 밀집 상황을 정밀하게 예측할 수 있는 기술이 나왔다. 대규모 인파가 모이는 축제, 행사, 도심 등에서 군중 안전 확보와 감염병 확산 방지 등에 기여할 것으로 기대된다. KAIST는 이재길 전산학부 교수 연구팀이 군중 이동 경로와 밀집도를 분석·예측할 수 있는 AI 기반 군중 밀집 예측 기술을 개발했다고 17일 밝혔다. 이태원 참사와 같은 다중밀집 사고를 예방하려면 단순히 인원수를 파악하는 수준을 넘어 인파의 유입·이동 경로를 실시간으로 감지하는 기술이 필요하다. 연구팀은 특정 지역에 몇 명이 있는지(정점 정보)와 지역 간 인구 흐름이 어떤지(간선 정보)를 동시에 분석할 수 있는 ‘시간에 따라 변하는 그래프’(time-varying graph) 개념을 도입했다. 지금까지 대부분의 연구는 ‘현재 몇 명이 모여있나’, 혹은 ‘어느 경로로 사람들이 몰려가고 있나’에만 집중했으나 연구팀은 두 정보를 결합해야만 위험 신호를 잡아낼 수 있다고 판단했다. 가령, 특정 A 골목의 밀집도가 급증하는 현상은 단순히 현재 인원만으로 예측하기 어렵다. 하지만 인근 지역 B에서 계속해서 A 방향으로 인파가 몰려오는 흐름(간선 정보)을 동시에 보면 ‘곧 A지역이 위험하다’는 신호를 미리 포착할 수 있다. 연구팀은 이를 위해 인구수와 흐름 정보를 동시에 고려하면서 어느 지역끼리 연결돼 있는지(공간적 관계)와 언제, 어떻게 이동하는지(시간적 변화)를 함께 학습할 수 있는 ‘바이모달 학습’ 방식을 개발했다. 여기에 2차원 공간 정보뿐 아니라 시간 정보를 더해 3차원 관계성을 확인하기 위해 ‘3차원 대조학습’ 기법을 도입했다. 이를 기반으로 AI가 시간에 따라 어떤 패턴으로 밀집이 진행하고 있는지를 알아낼 수 있게 함으로써 보다 정확한 혼잡 발생 장소와 시점을 예측할 수 있게 구현했다. 연구팀은 서울·부산·대구 지하철과 뉴욕 교통 데이터, 한국·뉴욕의 코로나19 확진자 수 등 데이터를 직접 수집·가공해 연구용 데이터셋 6종을 구축, 공개했다. 제안 기술을 검증한 결과, 최신 방법과 비교해 최대 76.1%의 높은 예측 정확도를 보여 세계 최고 수준의 성능을 입증했다. 이재길 KAIST 교수는 “대형 행사 인파 관리, 도심 교통 혼잡 완화, 감염병 확산 억제 등에 활용할 수 있을 것”이라고 말했다. 이 연구결과는 국제 학술대회 ‘지식발견 및 데이터마이닝학회(KDD) 2025’에서 지난달 발표됐다. 
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 <img alt="이재길(가운데) 교수와 남영은(왼쪽) 박사과정, 나지혜 박사과정 . KAIST 제공." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/17/dt/20250917141431565byvr.png" data-org-width="640" dmcf-mid="2CsnBhCnSY" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/17/dt/20250917141431565byvr.png" width="658">
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 이재길(가운데) 교수와 남영은(왼쪽) 박사과정, 나지혜 박사과정 . KAIST 제공.
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 이준기 기자 bongchu@dt.co.kr
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