카이스트(총장 이광형) 전산학부와 산업 및 시스템공학과, 고려대 컴퓨터학과 공동 연구팀은 군중 밀집 상황에서 인원 수 파악은 물론 인파의 유입과 이동 경로를 실시간으로 감지하고 예측해 이태원 참사처럼 다중 밀집 사고를 예방할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 17일 밝혔다. 이 연구 결과는 데이터마이닝 분야 국제 학술대회인 ‘지식 발견 및 데이터마이닝 학회 2025’(KDD 2025)에서 발표됐다.
연구팀은 다중의 움직임을 ‘시간에 따라 변하는 그래프’라는 개념으로 표현했다. 지금까지는 특정 지역에 몇 명이 있는지를 알려 주는 정점 정보와 지역 간 인구의 흐름이 어떤지를 알려 주는 간선 정보 가운데 하나만을 분석했는데, 이 기술은 둘을 동시에 분석할 수 있게 한다.
연구팀은 정점 정보와 간선 정보를 동시에 고려해 공간적 관계와 시간적 변화를 함께 학습하는 ‘바이모달 학습’ 기술을 개발하고, 2차원 공간 정보에 시간 정보를 더한 3차원 대조 학습 기법도 도입했다. 이를 통해 이전보다 훨씬 더 정확하게 혼잡 발생 장소와 시점을 예측할 수 있게 했다. 연구팀은 이번 기술을 활용해 서울·부산·대구 지하철과 뉴욕 교통 데이터, 한국·뉴욕의 코로나19 확진자 수 등에 관한 데이터를 직접 수집·가공한 연구용 데이터 세트 6종을 구축했다.
연구팀은 다중의 움직임을 ‘시간에 따라 변하는 그래프’라는 개념으로 표현했다. 지금까지는 특정 지역에 몇 명이 있는지를 알려 주는 정점 정보와 지역 간 인구의 흐름이 어떤지를 알려 주는 간선 정보 가운데 하나만을 분석했는데, 이 기술은 둘을 동시에 분석할 수 있게 한다.
연구팀은 정점 정보와 간선 정보를 동시에 고려해 공간적 관계와 시간적 변화를 함께 학습하는 ‘바이모달 학습’ 기술을 개발하고, 2차원 공간 정보에 시간 정보를 더한 3차원 대조 학습 기법도 도입했다. 이를 통해 이전보다 훨씬 더 정확하게 혼잡 발생 장소와 시점을 예측할 수 있게 했다. 연구팀은 이번 기술을 활용해 서울·부산·대구 지하철과 뉴욕 교통 데이터, 한국·뉴욕의 코로나19 확진자 수 등에 관한 데이터를 직접 수집·가공한 연구용 데이터 세트 6종을 구축했다.
2025-09-18 24면
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