“누가 기침 소리를 냈어”… KAIST 연구팀, 코로나19 예방 카메라 개발

 
 
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박용화 한국과학기술원(KAIST) 기계공학과 교수 연구팀은 에스엠인스트루먼트와 공동으로 ‘기침 인식 카메라’를 개발했다고 3일 밝혔다. 사진은 연구실 환경에서 기침 인식 카메라의 기침 발생 위치표시. /사진=KAIST
박용화 한국과학기술원(KAIST) 기계공학과 교수 연구팀은 에스엠인스트루먼트와 공동으로 ‘기침 인식 카메라’를 개발했다고 3일 밝혔다. 사진은 연구실 환경에서 기침 인식 카메라의 기침 발생 위치표시. /사진=KAIST
실내에서 기침을 하는 사람을 추적, 발열 등 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 증상을 검사하는 카메라가 개발됐다.

박용화 한국과학기술원(KAIST) 기계공학과 교수 연구팀은 에스엠인스트루먼트와 공동으로 ‘기침 인식 카메라’를 개발했다고 3일 밝혔다. 박 교수팀이 개발한 기침 인식 카메라는 기침 소리를 실시간으로 인식하고 사람의 위치를 추적한다.

이 시스템에 적용된 모델은 인공신경망인 ‘합성 곱 신경망’에 머신러닝을 반복해 만들어 졌다. 1초 길이의 음향신호가 입력되면 이를 기침과 그 외의 소리로 구분하며 반복 학습하는 구조다.

‘기침 인식 카메라’에 적용된 모델은 인공신경망인 ‘합성 곱 신경망’에 머신러닝을 반복해 만들어 졌다. 1초 길이의 음향신호가 입력되면 이를 기침과 그 외의 소리로 구분하며 반복 학습하는 구조다. 이미지는 기침 인식 카메라의 외형 및 신호처리 블록선도. /자료=KAIST
‘기침 인식 카메라’에 적용된 모델은 인공신경망인 ‘합성 곱 신경망’에 머신러닝을 반복해 만들어 졌다. 1초 길이의 음향신호가 입력되면 이를 기침과 그 외의 소리로 구분하며 반복 학습하는 구조다. 이미지는 기침 인식 카메라의 외형 및 신호처리 블록선도. /자료=KAIST
머신러닝에는 구글과 유튜브에서 사용 중인 음성데이터 세트를 활용했다. 오디오세트는 훈련과 평가 데이터에서 활용했으며 나머지는 다양한 소음이 발생하는 환경에서 기침 인식 모델이 학습할 수 있도록 활용됐다. 현재 정확도는 87.4% 수준이지만 머신러닝이 반복되면 정확도는 더 높아실 것으로 예상된다.

박용화 교수는 “코로나19가 지속 전파되는 상황에서 공공장소와 다수 밀집 시설에서 기침 인식 카메라를 활용하면 전염병의 방역과 조기감지에 큰 도움이 될 것”이라며 “병원의 병실에 활용하면 환자의 상태를 24시간 기록해 치료에도 도움을 줄 수 있을 것”이라고 말했다.
 

박흥순
박흥순 soonn@mt.co.kr  | twitter facebook

<머니S> 산업1팀 IT담당 박흥순입니다.

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