프로젝트 소개

인공지능(AI)은 다양한 분야에서 혁신을 이끌며, 시민들의 안전한 사회 환경을 조성하는 데에도 중요한 역할을 하고 있습니다.
AI는 위험 요소를 실시간으로 분석하고 적시에 대응할 수 있는 시스템을 구축하여, 보다 안전한 도시와 공공시설을 만드는 데 기여합니다.

예를 들어, AI를 활용한 비행행위 자동 인식 등의 지능형 관제 시스템은 공공시설 내 인력 기반 모니터링의 사각지대를 최소화하여, 안전 관리를 한층 강화할 수 있습니다.
이러한 시스템은 비정상적인 행동 패턴을 탐지하고, 신속한 대응을 가능하게 함으로써 시설 관리의 효율성과 비행 행위 감소에 기여합니다. 또한, AI는 지역의 안전 지표를 평가하고, 정책 결정자들에게 필요한 데이터를 제공하여 사회적 안전망 강화와 효율적인 치안 체계 구축을 지원할 것입니다.

 

 

고객사의 Problem

고객사는 지능형 CCTV 시스템을 통해 사회 안전망을 구축하고, 공공장소의 우범 행위를 효과적으로 예방하고자 하였습니다.

공공장소에서 흡연, 음주 등 사회 문제로 대두되는 부적절한 행위를 정확하게 감지하고 이를 통해 안전한 사회 환경을 조성하고자 하였습니다.

이를 위해 AI 기반 영상 분석 시스템 개발이 필요했으며, 다양한 현장 상황에서 촬영된 고품질 데이터를 활용하여 모델의 정확도를 높이고자 하였습니다.

데이터메이커는 고객사의 이러한 목표를 달성하기 위해 실제 현장과 유사한 환경에서 다양한 시나리오를 기반으로 데이터를 수집하고, 정교한 라벨링 작업을 수행하여 최적의 데이터셋을 구축했습니다.

 

데이터메이커의 Solution

데이터 수집 및 촬영

• 실제 환경 구현 우범 행위가 빈번하게 발생하는 현장을 선정하고, 자치 경찰과 협력하여 안전하고 효율적인 촬영 환경을 구축했습니다. 실제 CCTV 환경을 재현하여 데이터의 현실성을 높였습니다.
• 다양한 시나리오 구성 공공장소에서 관찰 가능한 문제 되는 다양한 우범 행위 유형을 반영하여 현실감 있는 시나리오를 구성했습니다. 성별, 연령, 계절, 시간대 등 다양한 변수를 고려하여 데이터의 다양성을 확보했습니다.

• 촬영 진행 방안 4대의 카메라를 활용하여 효율적인 촬영을 진행했으며, 액션 디렉팅, 의상 변경 등을 통해 다채로운 영상을 확보했습니다.
• 고품질 영상 확보  주야간 촬영을 통해 다양한 조명 환경에서의 데이터를 확보했으며, 480분 분량의 고품질 영상 데이터를 확보했습니다.

데이터 정제 및 가공

• 데이터 품질 검증 획득된 영상 데이터의 품질을 꼼꼼하게 검토하고, 객체 인식 및 식별이 가능한 영상을 선별했습니다.
• 영상 전처리  불필요한 부분을 제거하고, 해상도를 조정하여 AI 모델 학습에 적합한 형태로 가공했습니다. 특히, 야간 영상의 경우 OpenCV 기반 함수를 활용하여 가시성을 개선했습니다.
• 정확한 라벨링  AI 기반 오토 라벨링과 수동 바운딩박스 생성을 병행하여 정확한 라벨링을 수행했습니다. 흡연, 음주, 모션 제스처 등 세 가지 클래스로 태깅하고, 객체 전신의 30% 이상이 보이는 경우에만 라벨링하여 신뢰성을 높였습니다.

프로젝트를 마치며

이번 프로젝트를 통해 CCTV 영상 시스템과 지역사회의 안전을 강화하는 솔루션에 기여할 수 있어 의미있었습니다.

실제 우범 행위 발생 환경을 생생하게 반영하기 위해 다양한 시나리오를 구축하고 직접 촬영을 진행함으로써 데이터의 정확도를 높이는 데 중점을 두었습니다.

이를 통해 개발된 AI 모델은 우범 행위 예측과 예방 시스템 구축에 핵심적인 역할을 하여 성능을 높였습니다.

데이터메이커의 데이터 구축 노하우는 AI 기술의 실제 적용에 있어 핵심적인 역할이 되고, 다양한 사회 문제 해결에 적용될 수 있는 귀중한 자산이 되어 책임감을 갖고 임할 수 있었습니다.