재난구조로봇 피해자 현장수색 더 빨라진다

재난구조로봇이 더 똑똑해진다. 지진, 화재, 태풍 등과 같은 대형재난에서 사람을 더 빨리 찾아낼 수 있도록 인공지능(AI) 알고리즘을 개발한 것이다.

광주과학기술원(GIST) AI대학원 전해곤 교수와 대구경북과학기술원(DGIST) 임성훈 교수, 한국과학기술원(KAIST) 권인소 교수, 미국 카네기 멜론 대학교 등으로 구성된 공동 연구진이 재난 구조 로봇의 시각인지를 위한 AI 알고리즘을 개발했다.

전해곤 교수는 14일 "가상현실 공간의 재난 상황을 AI를 활용한 시뮬레이션을 통해 빠르게 대응할 수 있는 재난 구조 로봇의 시각인지를 위한 AI 알고리즘을 개발했다"고 말했다.

연구진은 가상현실 공간에서 재난 현장을 모사한 대규모 데이터 셋을 제안했다.

실내외 가상환경에서 지진과 화재현장을 연출했다. 재난 전·후 상황을 같은 공간과 시점에서 정확히 비교할 수 있도록 영상을 얻었다. 또한 3차원 정보와 카메라 위치 정보, 의미론적 영상 분할 정보를 주석화했다.

이와 더불어, 재난 현장에서의 피해자 위치 추정 알고리즘을 제안했다. 재난 전 상황에서 학습된 공간 정보를 바탕으로 재난이 발생한 상황에서 피해자의 위치를 단일 영상만을 이용해 추론할 수 있는 AI 알고리즘을 제안했다.

전해곤 교수는 "이번 연구가 향후 다양한 재난 구조 연구를 촉발하는데 활용되기를 기대한다"고 말했다.

이번 연구결과는 컴퓨터과학-인공지능 분야 상위 0.3% 논문인 '국제전기전자공학회 패턴분석 및 기계지능(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)'에 지난 7월 온라인으로 발표됐다.

한편, 대형재난 대응에 대한 사회적 요구에도 불구하고, 재난 구조 관련 연구들은 산업적 수요가 뒷받침되지 않아 활발히 연구되고 있지 않다. 특히, AI 기술의 발전은 재난 구조 업무에 획기적인 패러다임을 제시할 것으로 보였지만, 관련 연구를 위한 데이터 셋 부족과 개발된 알고리즘을 검증할 프로토콜이 존재하지 않아 관련 연구가 지지부진한 상황이다.

게다가 재난 현장 데이터 셋은 취득이 어렵고 일부 취득한 데이터 셋도 AI 알고리즘 학습을 위해 주석화 하기에는 턱없이 부족한 실정이다.

[e-mail] 김만기 기자