GIST는 18일 “기계공학부 이용구 교수 연구팀이 AI 기술을 통해 전체 CCTV 영상에서 물피도주(주차 뺑소니) 발생 시점 검출에 성공했다”고 밝혔다.

연구팀은 사고 순간이 녹화된 블랙박스 혹은 CCTV 영상에 AI 기술을 활용해 차량의 작은 흔들림을 감지하고 긴 영상을 축약하는 방식을 활용했다.

도로교통공단 자료에 따르면 2017년 6월 도로교통법 개정으로 물피도주 사고의 처벌 범위와 강도가 강화된 뒤 관련 신고 건수는 2016년 36만2384건에서 2020년 62만6609건으로 증가했다.

물피도주 사고는 차량 내 블랙박스에 저장된 영상 혹은 주변의 CCTV를 통해 가해자를 추적해야 한다.

하지만 각 영상마다 방대한 분량의 판독이 필요하기 때문에 담당 경찰 조사관의 업무 부담이 뒤따르지만 고의성 입증 여부가 쉽지 않고 고의성이 입증돼도 최대 20만원의 벌금만 부과돼 수사 주목도가 떨어진다.

또 일선 현장에서 사용하는 동영상 축약 프로그램은 사용 비용만 약 1500만원에 달하고 방범 목적으로 개발됐기 때문에 활용성이 떨어지는 단점을 갖고 있다.

연구팀은 직접 수집한 물피도주 영상 800건을 분석한 후 인공지능에 학습시켜 차량의 충돌 시점을 검출하는 기술을 개발했다.

연구팀은 충돌 시 차량의 흔들림이 반복적인 움직임을 띄기 때문에 미충돌 상황에서의 움직임 패턴과 구분이 가능할 것으로 봤다.

연구팀은 해당 기술이 경찰 수사에 도입되면 담당 조사관의 영상분석 업무시간을 대폭 줄일 것으로 예상한다.

이용구 GIST 교수는 “이번 연구 성과는 고도화된 인공지능 기술로 방대한 CCTV 영상 분석의 부담을 크게 줄여준다는 점에서 가장 큰 의의가 있다”며 “향후 상용화를 통해 빠르게 사고 상황을 파악하고 처리함으로써 사회적 신뢰와 안전을 한층 높일 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.