사회
성균관대, '지하철 문 끼임' 사고 막는 AI 시스템 개발…CCTV 한 장으로 위험 예측
뉴스보이
2026.07.07. 16:06
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간단 요약
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성균관대·카이스트 공동 연구로 97.85%의 높은 정확도를 보였습니다.
단 한 장의 CCTV로 승객 움직임을 세 가지 유형으로 나눠 예측합니다.
이 기사는 3개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
이 기사는 3개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
성균관대와 KAIST 연구진이 미국 텍사스테크대 연구진과 함께 지하철 출입문 끼임 사고를 사전에 막는 인공지능(AI) 기반 승객 이동 예측 시스템(PMES)을 개발했습니다.
이 시스템은 승객이 위험 구역에 도달하기 전 선제적으로 위험을 감지하며, 지하철 계단을 내려오는 승객의 97.85%가 열차 출입문을 향해 뛰어간다는 데이터를 증명했습니다. 연구팀은 단 한 장의 CCTV 영상 프레임만으로 승객의 움직임을 파악하여 끼임 위험을 미리 감지하고 경고할 수 있게 했습니다.
특히 연구팀은 승객의 움직임을 세 가지 유형으로 나눠 AI에게 학습시켰으며, 97.58%의 높은 정확도로 실시간 분류에 성공했습니다. 또한 컴퓨터 연산 환경이 제한된 지하철역에서도 작동하도록 크기를 줄인 SD Net 모델을 제안했으며, 기관사용 의사결정 지원 시스템(DSS)과 승객용 위험 경고 안내판도 함께 개발했습니다.
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
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