KAIST 연구팀, 기침하는 사람 이미지로 표시하는 카메라 개발

국내 연구팀이 딥러닝 기반 기침 인식 모델을 음향 카메라에 적용해 기침 소리 및 기침하는 사람의 위치를 시각화할 수 있는 카메라를 개발했습니다.

한국과학기술원(KAIST)은 박용화 교수 연구팀이 에스엠인스트루먼트와 공동으로 실시간 기침 소리를 인식해 기침하는 사람을 이미지로 표시해 주는 '기침 인식 카메라'를 개발했다고 3일 밝혔습니다.

기침 인식 모델에는 시각적 이미지를 분석하는 데 사용되는 인공신경망의 한 종류인 '합성곱 신경망'(Convolutional Neural Network, CNN) 기술이 적용됐습니다.

또한 1초 길이 음향신호의 특징을 입력 신호로 해 기침은 1, 그 외는 0으로 하는 2진 신호를 출력하도록 학습시켰으며, 공개 음성데이터 세트인 '오디오 세트'를 사용해 기침 인식 모델의 훈련하고 다른 데이터 세트를 데이터 증강을 위한 배경 소음으로 사용했습니다.

해당 소음을 15∼75%의 비율로 오디오 세트에 섞은 뒤 다양한 거리에 적응할 수 있도록 음량을 0.25∼1.0배로 조정해 데이터 세트의 성능을 측정한 결과, 87.4%의 정확도를 보인 것으로 나타났습니다.

박용화 교수는 "사람이 밀집한 공공장소에서 전염병의 유행을 감지하는데 활용할 수 있다"며 "병원에 적용해 환자의 상태를 모니터링하는 연구를 추진 중"이라고 말했습니다.

이 카메라는 잡음이 심한 환경에서도 기침 소리를 구분해낼 수 있으며, 기침하는 사람의 위치뿐만 아니라 기침 횟수도 파악할 수 있는 것으로 전해졌습니다.

[박상미 인턴기자 / alisten@mk.co.kr]