누가 기침소리를 내었는가? KAIST, 기침 인식 카메라 개발해 화제
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누가 기침소리를 내었는가? KAIST, 기침 인식 카메라 개발해 화제
  • 박주호 기자
  • 승인 2020.08.23 21:01
  • 댓글 0
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딥러닝 기반 언택트 기술로서 코로나19 방역 활용 가능성에 주목↑

[한국청년신문=박주호 기자] KAIST(한국과학기술원) 박용화 교수 연구팀이 (주)에스엠인스트루먼트와 공동으로 개발한 기침 인식 카메라가 화제를 모으고 있다. 딥러닝 기반 영상 분석 기술을 통해 기침하는 사람을 실시간으로 구분해낼 수 있다는 점에서 드라마 「태조 왕건」 (KBS 1TV 2000.04.01. ~ 2002.02.24. 방영)의 한 장면과 오버랩되어 온라인 상의 청년 세대들에게 신선한 반향을 일으키고 있는 것이다.

코로나19의 대표적인 증상은 발열과 기침이다. 발열은 현존하는 열화상 카메라 기술을 통해 측정 대상자의 체온을 비접촉식으로 확인할 수 있다. KAIST가 개발한 기침 인식 카메라를 활용한다면 열화상 카메라와 같은 원리로 기침하는 사람의 시각적인 위치를 비접촉식으로 식별할 수 있어 방역 관리 차원에서의 기술적 의의가 돋보인다. 박 교수팀은 사람이 밀집한 공공장소에서 전염병의 유행을 감지하거나 병원 환경에서 환자 상태를 실시간 모니터링하는 등 기침 인식 카메라의 다양한 활용 시나리오를 제시했다.

기침 인식 모델 개발을 위해 연구팀은 합성 곱 신경망(convolutional neural network, CNN)을 기반으로 머신러닝을 수행했다. '스펙트로그램(spectrogram)' 등 5개의 음향 특징과 7개의 최적화 기기(optimizer)를 사용한 학습으로 모델을 최적화한 결과, 87.4%의 정확도를 얻을 수 있었다.

합성곱 신경망 기반의 기침 인식 모델 구조 (제공 KAIST)
합성곱 신경망 기반의 기침 인식 모델 구조 (사진제공=KAIST)

박 교수팀은 개발한 장비의 예비 테스트를 통해 여러 잡음 환경에서도 기침하는 사람과 그 사람의 위치, 횟수 등을 실시간으로 추적할 수 있음을 확인해 현장에서의 적용 가능성을 점쳤다. 이들은 추후 병원 등 실사용 환경에서 추가 학습이 이뤄진다면 정확도는 87.4%보다 더 높아질 것으로 기대하고 있다.

연구실 환경에서 기침 인식 카메라의 기침 발생 위치표시 (사진제공=KAIST)
연구실 환경에서 기침 인식 카메라의 기침 발생 위치표시 (사진제공=KAIST)

박용화 교수는 "코로나19가 지속적으로 전파되고 있는 상황에서 공공장소와 다수 밀집 시설에 기침 인식 카메라를 활용하면 전염병의 방역 및 조기 감지에 큰 도움이 될 것"이라고 예상했다. 이어 "특히 병실에 적용하면 환자의 상태를 24시간 기록해 치료에 활용할 수 있기 때문에 의료진의 수고를 줄이고 환자 상태를 더 정밀하게 파악할 수 있을 것"이라고 덧붙였다.


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