KAIST, 딥러닝 기반의 실시간 '기침 인식 카메라' 개발

한국과학기술원 기계공학과 박용화 교수팀과 에스엠 인스트루먼트가 공동으로 개발한 기침 인식 카메라가 연구실 환경에서 기침 발생 위치를 표시하고 있다. / KAIST 제공

마스크 속 '기침소리' 잡아낸다

[더팩트ㅣ배정한 기자] 국내 연구진이 소리만으로 기침한 사람을 찾아내는 기술을 개발해냈다.

KAIST 기계공학과 박용화 교수 연구팀이 에스엠 인스트루먼트와 함께 실시간으로 기침 소리를 인식하고 기침하는 사람의 위치를 이미지로 표시해 주는 `기침 인식 카메라'를 개발했다고 3일 밝혔다.

KAIST에 따르면 지난해 말부터 시작된 코로나19가 최근 미국·중국·유럽 등 세계 각국에서 재 확산되는 추세로, 비접촉 방식으로 전염병을 감지하는 기술에 대한 수요가 늘고 있다.

코로나19의 대표적인 증상이 발열과 기침인데, 현재 발열은 열화상 카메라를 이용해 직접 접촉을 하지 않고 쉽게 판별할 수 있지만 기침은 탐지하기 어렵다.

연구팀은 기침 소리를 실시간으로 인식하는 딥러닝 기반 기침 인식 모델을 음향 카메라에 적용, 기침 소리와 기침하는 사람의 위치를 시각화할 수 있는 카메라를 개발했다. 그 결과 기침 소리와 기침하는 사람의 위치, 심지어 기침 횟수까지를 실시간으로 추적하고 기록이 가능하다.

실제 박 교수팀은 기침 인식 카메라의 예비 테스트를 진행한 결과, 여러 잡음 환경에서도 기침 소리와 그 이외의 소리로 구분이 가능했다. 또, 기침하는 사람과 그 사람의 위치, 횟수 등을 실시간으로 추적해 현장에서의 적용 가능성을 확인했다.

연구팀은 추후 병원 등 실사용 환경에서 추가 학습이 이뤄진다면 정확도는 87.4%보다 더 높아질 것으로 기대하고 있다.

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

hany@tf.co.kr

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