한국과학기술원(KAIST) 전산학부 이재길 교수 연구팀은 군중 밀집 상황을 정확하게 예측할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 17일 밝혔다. 군중이 언제 어디에 몰릴지 미리 예측하는 AI 기술이다.
연구팀은 단순 인원수가 아닌 ‘흐름’까지 보는 기술을 개발했다. 단순히 사람이 많이 모였다고 해서 항상 위험한 것은 아니기 때문이다. 사람이 어디에서 들어오고, 어느 방향으로 빠져 나가는지에 따라 위험도가 달라진다. 지금까지 연구는 주로 한가지 정보(밀집도, 이동 경로)만을 활용하는 데 그쳤다.
이 교수팀은 이런 한계를 보완하기 위해 ‘인구수(정점 정보)’와 ‘인구 이동 흐름(간선 정보)’을 동시에 고려하는 새로운 방식을 도입했다. 이를 ‘시간에 따라 변하는 그래프’로 표현해, AI가 실제 위험 신호를 더 잘 잡아낼 수 있도록 했다는 것이다.
연구팀이 개발한 AI는 두 가지 핵심 기술을 활용했다. ‘바이모달 학습(사람 수와 이동 흐름을 동시에 학습)’과 ‘3차원 대조 학습(단순히 어느 순간 사람이 많은지를 넘어, 시간에 따른 패턴 변화를 읽어냄)’ 기술이다. 이를 통해 기존보다 훨씬 정확하게 혼잡이 생길 장소와 시간을 예측할 수 있었다.
연구팀은 실제 데이터로 검증에도 나섰다. 서울·부산·대구 지하철과 뉴욕 교통 데이터, 한국·뉴욕의 코로나 확진자 수 등의 데이터를 직접 수집·가공해 6종의 연구용 데이터셋을 구축하고 공개했다. 검증 결과, 기존 최신 모델 16종과 비교해 모든 경우에서 더 뛰어난 성능을 보였다. 또한 우수 방법론보다 최대 76.1% 높은 예측 정확도를 기록했다고 연구팀은 설명했다.
이재길 교수는 “대형 행사 인파 관리, 도심 교통 혼잡 완화, 감염병 확산 억제 등에 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.이번 연구 성과는 국제 학술대회 ‘지식발견및데이터마이닝학회(KDD) 2025’에서 지난 달 발표됐다.