AI 기술을 활용한 자동차 블랙박스 영상 분석으로 교통사고 과실 비율을 평가하는 연구 성공
자동차 블랙박스 영상을 분석하여 교통사고의 과실 비율을 평가하는 인공지능(AI)이 국내 연구진에 의해 개발되었다. 이번 연구 성과를 활용하면 보험업계의 역학조사 인력을 줄일 수 있고, 변호사들의 분쟁 심의 시간을 단축시킬 수 있을 것으로 전망된다.
지난달 광주과학기술원(GIST)의 이용구 교수 연구팀은 국제학술지 전산설계·공학저널(JCDE)에 이러한 내용을 담은 논문을 게재하였다. 교통사고 분쟁은 지난해에만 10만 건 이상 발생한 것으로 손해보험협회의 통계에 따르면, 과실 비율 평가가 어려운 사건들이 많아 많은 역학조사 인력이 투입되고 있다. 법적 분쟁이 발생하면 정부 위원회에서 50명의 변호사로 구성된 심의과정이 약 75일에 걸쳐 진행된다.
연구팀은 AI와 법률을 결합한 리걸테크 기술에 주목하였다. AI는 블랙박스 영상을 통해 사고 상황을 인지할 수 있도록 영상 1200건을 학습시켰으며, 3차원 CNN(합성곱 신경망) 기술을 적용하여 차로, 차선, 차량 등의 시공간 정보를 분석하였다. CNN은 인공 신경망을 인간의 시신경을 모방하여 만든 것을 의미한다. 연구팀은 AI가 과실 비율을 어떻게 평가하는지를 확인하기 위해 기존의 교통사고에 대한 분석 방식과 비교하였다.
결과적으로 AI는 블랙박스에 기록된 신호와 자동차의 움직임 등을 분석하여 교통사고의 과실 비율을 성공적으로 평가할 수 있었다. AI는 차로 변경하는 과정에서 발생한 애매한 사고에 대해서도 과실 비율을 결정할 수 있었으며, 기존에 사람들이 분석한 과실 비율과 유사한 결과를 도출해냈다. 이번 연구 성과는 향후 사고 심의 과정을 자동화하여 인력과 예산의 낭비를 줄이는 데 기여할 것으로 전망된다.
이용구 교수는 "이제 AI가 인식 능력을 넘어 법률적 판단을 할 수 있는 시대가 열린 것"이라며, AI 기술의 발전이 더욱 가속화될 것이라고 전망하였다. 이번 연구 결과를 토대로 보험업계와 법률 분야에서의 변화와 혁신이 기대된다.
지난달 광주과학기술원(GIST)의 이용구 교수 연구팀은 국제학술지 전산설계·공학저널(JCDE)에 이러한 내용을 담은 논문을 게재하였다. 교통사고 분쟁은 지난해에만 10만 건 이상 발생한 것으로 손해보험협회의 통계에 따르면, 과실 비율 평가가 어려운 사건들이 많아 많은 역학조사 인력이 투입되고 있다. 법적 분쟁이 발생하면 정부 위원회에서 50명의 변호사로 구성된 심의과정이 약 75일에 걸쳐 진행된다.
연구팀은 AI와 법률을 결합한 리걸테크 기술에 주목하였다. AI는 블랙박스 영상을 통해 사고 상황을 인지할 수 있도록 영상 1200건을 학습시켰으며, 3차원 CNN(합성곱 신경망) 기술을 적용하여 차로, 차선, 차량 등의 시공간 정보를 분석하였다. CNN은 인공 신경망을 인간의 시신경을 모방하여 만든 것을 의미한다. 연구팀은 AI가 과실 비율을 어떻게 평가하는지를 확인하기 위해 기존의 교통사고에 대한 분석 방식과 비교하였다.
결과적으로 AI는 블랙박스에 기록된 신호와 자동차의 움직임 등을 분석하여 교통사고의 과실 비율을 성공적으로 평가할 수 있었다. AI는 차로 변경하는 과정에서 발생한 애매한 사고에 대해서도 과실 비율을 결정할 수 있었으며, 기존에 사람들이 분석한 과실 비율과 유사한 결과를 도출해냈다. 이번 연구 성과는 향후 사고 심의 과정을 자동화하여 인력과 예산의 낭비를 줄이는 데 기여할 것으로 전망된다.
이용구 교수는 "이제 AI가 인식 능력을 넘어 법률적 판단을 할 수 있는 시대가 열린 것"이라며, AI 기술의 발전이 더욱 가속화될 것이라고 전망하였다. 이번 연구 결과를 토대로 보험업계와 법률 분야에서의 변화와 혁신이 기대된다.
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홍한*
이런 소식 정말 좋아요.
김홍*
이게 나라냐!!
김한*
정말 대책없네요.
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