성균관대, 지하철 출입문 끼임 사고 막는 AI 시스템 개발

[이데일리 김응열 기자] 지하철 승강장 폐쇄회로(CC)TV 영상만으로 승객의 이동 방향을 예측해 출입문 끼임 사고를 사전에 막는 인공지능(AI) 시스템이 개발됐다. 승객이 열차 출입문에 도달하기 전 위험을 감지해 기관사와 승객에게 경고하는 방식이다.

(왼쪽부터)성균관대학교 전자전기공학부의 조희 박사과정학생, 정조운 교수. (사진=성균관대)

성균관대는 정조운 전자전기공학부 교수 연구팀이 승강장 CCTV 영상을 기반으로 승객의 움직임을 미리 내다보고 지하철 출입문 끼임 사고를 사전에 방지하는 AI 기반 ‘승객 이동 예측 시스템(PMES)’을 개발했다고 7일 밝혔다. 이번 연구는 한국과학기술원(KAIST), 미국 텍사스테크대 연구진과 함께 진행됐다.

연구팀은 실제 지하철 계단에서 이동하는 승객의 움직임을 계단을 올라가는 사람(상행), 내려가는 사람(하행), 그냥 지나치는 사람(통과) 등 세 가지 유형으로 나눠 AI에 학습시켰다. 그 결과 화면 속 사람을 찾아내는 객체 탐지 기술을 통해 97.58%의 정확도로 실시간 분류에 성공했다.

연구팀은 이 분석 데이터를 기반으로 기관사에게 출입문을 언제 닫는 것이 가장 안전한지 알려주는 의사결정 지원 시스템(DSS)과 승객용 위험 경고 안내판까지 함께 개발해 시스템의 완성도를 높였다.

또 지하철역처럼 컴퓨터 연산 환경이 제한된 곳에서도 부드럽게 작동할 수 있도록 크기를 대폭 줄인 초경량 맞춤형 AI 모델 ‘SD-Net(Subway Door Network)’을 함께 제안해 실제 지하철역에 바로 적용할 수 있도록 했다.

연구팀은 “승객의 행동 패턴을 바탕으로 단 한 장의 CCTV 영상 프레임만으로도 승객의 움직임을 파악하는 시스템을 구축했다”며 “승객이 열차 출입문에 도달하기 전부터 미리 끼임 위험을 감지하고 경고할 수 있다”고 설명했다.