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[IT뉴스]'이태원 참사 재발 막는다' AI 군중밀집 예측 기술 개발

온카뱅크관리자

2025-09-17 15:47:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="fV9rnP6FaY">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1849391ba6ed5726a1d6adc52341372c7411b302e91b40cd35debd16639fea76" dmcf-pid="4f2mLQP3cW" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="연구팀에서 개발한 바이모달 학습 기반 군중 밀집위험 예측 작동 흐름도. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/17/fnnewsi/20250917153951836ozoy.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="VRQSciJqkG" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/17/fnnewsi/20250917153951836ozoy.jpg" width="658"></p>
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            연구팀에서 개발한 바이모달 학습 기반 군중 밀집위험 예측 작동 흐름도. KAIST 제공
           </figcaption>
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          <div contents-hash="9903fd044cc273b69e884755ce8471bbfc79d2518ca6d8c2a334a234e1a4683f" dmcf-pid="84VsoxQ0ky" dmcf-ptype="general">
           <br>[파이낸셜뉴스] 이태원 참사와 같은 다중밀집사고를 예방하는 군중 밀집 예측 신기술이 개발됐다. 
          </div>
          <p contents-hash="57eae297478017255d7e954eabc735e39c2bbe3d6ac54df5b9da7baa8992a9b6" dmcf-pid="68fOgMxpgT" dmcf-ptype="general">KAIST(한국과학기술연구원) 전산학부 이재길 교수 연구팀은 군중 밀집 상황을 더 정확하게 예측할 수 있는 새로운 인공지능 기술을 개발했다고 17일 밝혔다. </p>
          <p contents-hash="3f782b02f1123ffd98266cb65f96f45f13bcec45dcb69b0eeda67dd0d56ea43a" dmcf-pid="P64IaRMUgv" dmcf-ptype="general">KAIST에 따르면 다중밀집사고를 방지하려면 단순 인원수 파악을 넘어 인파의 유입·이동 경로를 실시간으로 감지하는 기술이 필요하다. 군중이 모이는 양상은 단순히 인원수 증감으로만 설명되지 않고, 같은 인원이라도 어디서 유입되고 어느 방향으로 빠져나가는지에 따라 위험 수준이 달라진다. 이재길 교수팀은 이러한 움직임을 ‘시간에 따라 변하는 그래프(time-varying graph)’라는 개념으로 표현했다. 즉, 특정 지역에 몇 명이 있는지(정점 정보)와 지역 간 인구 흐름이 어떤지(간선 정보)를 동시에 분석해야만 정확한 예측이 가능하다는 것이다. </p>
          <p contents-hash="27349e50c8db77664a010cf26ae7aefbacec878ce48fece6bc93f303c7fd0849" dmcf-pid="QP8CNeRugS" dmcf-ptype="general">연구팀은 이를 위해 ‘바이모달 학습(bi-modal learning)’ 방식을 개발했다. 이는 인구수(정점 정보)와 인구 흐름(간선 정보)을 동시에 고려하면서, 공간적 관계(어느 지역끼리 연결돼 있는지)와 시간적 변화(언제, 어떻게 이동이 발생하는지)를 함께 학습하는 기술이다. </p>
          <p contents-hash="499595f4a2e92e83b839dcb3123ec4b189b66f254ed803138cdc9d4aaa63b6df" dmcf-pid="xQ6hjde7ol" dmcf-ptype="general">특히 연구팀은 3차원 대조 학습(3D contrastive learning) 기법을 도입했다. 즉, 2차원 공간(지리) 정보뿐만 아니라 시간 정보를 더해 모두 3차원 관계성을 학습하고자 했다. 이를 통해 인공지능이 단순히 ‘지금 인구가 많은지, 적은지’가 아니라 ‘시간에 따라 어떤 패턴으로 밀집이 진행하고 있는지’를 읽어낼 수 있게 됐다. 그 결과, 기존보다 훨씬 더 정확하게 혼잡 발생 장소와 시점을 예측할 수 있다. </p>
          <p contents-hash="233e4f8c3cd60809cc7139ca417cf97e51cfcbbfa5bb717a7b60ae313a47cc55" dmcf-pid="yTS4pHGkoh" dmcf-ptype="general">연구팀은 서울·부산·대구 지하철과 뉴욕 교통 데이터, 한국·뉴욕의 코로나19 확진자 수 등 실세계 데이터를 직접 수집·가공해 연구용 데이터셋 6종을 구축하고 공개했다. </p>
          <p contents-hash="54597c10c0bc481b64ca5f4b4535b70682ca3e75d4edcda8b40b8700a96a57a6" dmcf-pid="WxPlAJdzoC" dmcf-ptype="general">제안 기술을 검증한 결과, 기존 최신 방법 대비 최대 76.1% 높은 예측 정확도를 기록하며 세계 최고 수준의 성능을 입증했다. </p>
          <p contents-hash="c92b636dbe8cafcecc148ef05e0be923e3719105bf104475bb33e4fed6cd5b83" dmcf-pid="YMQSciJqcI" dmcf-ptype="general">이재길 교수는 “사회적 파급력을 낼 수 있는 기술 개발이 중요하다”며 “이번 기술이 대형 행사 인파 관리, 도심 교통 혼잡 완화, 감염병 확산 억제 등 일상 속 안전을 지키는 데 크게 기여하길 바란다”고 말했다. </p>
          <p contents-hash="7b55bd87febad39c7be37c5e3087e74081adf226f90ef6649c693dd44c78bd91" dmcf-pid="GRxvkniBkO" dmcf-ptype="general">이번 연구 성과는 데이터마이닝 분야 최고 권위 국제학술대회인 ‘지식발견및데이터마이닝학회(KDD) 2025’에서 지난 8월 발표됐다.</p>
          <p contents-hash="95b48e5d7bd9e0866f8ca1b849162baa5c22c2924fed969c86f85d07261ac275" dmcf-pid="HeMTELnbks" dmcf-ptype="general">jiany@fnnews.com 연지안 기자</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 파이낸셜뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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