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발열환자 찍던 카메라, "콜록" 기침소리 위치도 콕 찍는다

머니투데이 류준영 기자 2020.08.03 14:45
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한국과학기술원 기계공학과 박용화 교수팀과 에스엠 인스트루먼트가 공동으로 개발한 기침 인식 카메라가 연구실 환경에서 기침 발생 위치를 표시하고 있다/사진=KAIST한국과학기술원 기계공학과 박용화 교수팀과 에스엠 인스트루먼트가 공동으로 개발한 기침 인식 카메라가 연구실 환경에서 기침 발생 위치를 표시하고 있다/사진=KAIST




기침 소리를 듣고 기침한 사람의 위치를 찾아내는 AI(인공지능) 카메라가 개발됐다. 코로나19(COVID-19)의 대표적 증상인 기침과 발열 중 기침을 통해 의심환자를 걸러내는 것이 가능해질 전망이다.

한국과학기술원(KAIST) 박용화 교수 연구팀은 에스엠인스트루먼트와 함께 실시간으로 기침하는 사람의 위치를 이미지로 표시하는 ‘기침 인식 카메라’를 개발했다고 3일 밝혔다.

지난해 말부터 시작된 코로나19 사태로 인해 비접촉 방식으로 전염병을 감지하는 기술 수요가 증가하고 있다. 흔히 열화상 카메라로 체온을 측정해 감염병 증상을 판별해 왔는데 문제는 코로나19로 인한 기침 증상까지 파악하기는 어렵다는 점이다.



이에 연구팀은 기침 소리를 실시간으로 인식하는 딥러닝 기반의 ‘기침 인식 모델’을 음향 카메라에 적용, 기침 소리와 기침하는 사람의 위치를 시각화할 수 있는 카메라를 개발했다. 이는 기침 횟수와 실시간 추적 기능도 가능하다.

기침 인식 모델에는 시각적 이미지를 분석하는 데 사용되는 인공신경망의 한 종류인 ‘합성곱 신경망’ 기술이 적용됐다. 1초 길이 음향신호의 특징을 입력 신호로 받아 기침은 1, 그 외는 0으로 하는 2진 신호를 출력하는 방식이다. 연구진은 이를 훈련하기 위해 구글과 유튜브 등에서 제공하는 음성데이터인 오디오 세트를 활용, 기침 인식 모델을 훈련했다.


연구진은 배경 소음을 15∼75%의 비율로 오디오 세트에 섞은 후 다양한 거리에서 적응할 수 있도록 음량을 0.25∼1.0배로 조정, 데이터 세트의 성능을 측정한 결과 87.4%의 정확도를 나타냈다. 이렇게 학습한 기침 인식 모델을 소리를 수집하는 마이크로폰 어레이와 음향 카메라에 적용하면 기침 소리가 나는 위치에 등고선과 라벨이 표시돼 기침한 사람을 손쉽게 찾아낼 수 있다.

박 교수는 “공공장소와 다수 밀집 시설에 기침 인식 카메라를 활용하면 전염병 방역 및 조기 감지에 도움이 될 것”이라며 “특히 병실에 적용하면 환자의 상태를 24시간 기록해 치료에 활용할 수 있어 의료진 수고를 줄이고 환자 상태를 더 정밀하게 파악할 수 있을 것“이라고 말했다.

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