KAIST, 기침 인식 카메라 개발…코로나 방역 도움 기대

[뉴스토마토 이지은 기자] 실시간으로 기침 소리를 인식하고, 기침하는 사람의 위치를 이미지로 표시해주는 기침 인식 카메라가 개발됐다. 발열과 기침을 주요 증상으로 하는 코로나19 방역에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 

 

카이스트(KAIST)는 기계공학과 박용화 교수 연구팀 등이 기침 소리를 실시간으로 인식하는 딥러닝 기반의 기침 인식 모델을 개발했다고 3일 밝혔다. 

 

기침 인식 모델의 학습을 위해 사용된 음향 특징의 예시. 자료/카이스트

 

연구팀은 열화상 카메라와 같은 원리로 기침 소리와 기침하는 사람의 시각화를 위해 기침 인식 모델을 음향 카메라에 적용, 기침 소리와 기침하는 사람의 위치, 심지어 기침 횟수까지를 실시간으로 추적하고 기록이 가능한 기침 인식 카메라를 만들었다.  

 

연구진은 인공신경망의 한 종류인 합성 곱 신경망(convolutional neural network)을 기반으로 머신러닝을 적용했다. 1초 길이 음향신호의 특징을 입력 신호로 받아 1(기침) 또는 0(그 외)의 2진법 신호를 출력하는 방식이다. 이를 훈련하기 위해 구글과 유튜브에서 데이터 세트를 수집했다. 시험 데이터 세트의 정확도를 측정해 성능을 확인한 결과 87.4%의 정확도를 보였다는 게 연구진의 설명이다.

 

연구진은 학습된 기침 인식 모델을 통해 소리를 수집하는 마이크와 카메라 등을 음향 카메라에 적용했다. 그 결과 수집된 데이터는 음원의 위치를 계산하는 빔 형성 과정을 거쳐 기침 소리임을 나타내는 등고선과 라벨로 각각 표시됐다. 

 

연구진이 이를 종합해 기침 인식 카메라의 예비 테스트를 진행한 결과 여러 잡음이 섞인 환경에서도 기침 소리와 그 이외의 소리가 구분됐다. 또한 기침하는 사람과 그 사람의 위치, 횟수 등을 실시간으로 추적해 현장에서의 적용 가능성을 확인했다. 연구진은 추후 병원 등 실사용 환경에서 추가 학습이 이뤄진다면 정확도는 87.4%보다 더 높아질 것으로 기대하고 있다고 밝혔다.

 

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 말했다. 

 

이지은 기자 [e-mail]