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2020년 08월 03일 14시 39분 KST

카이스트 연구팀이 '기침 인식 카메라'를 공동 개발했다

병원 등의 다중이용시설에서 활용될 수 있다.

실시간으로 기침 소리를 인식하고 기침한 사람의 위치와 기침 횟수 등을 이미지로 표시해주는 인공지능(AI) 기반 기술을 국내 연구진이 개발했다.

카이스트 제공
연구실 환경에서 기침 인식 카메라가 기침 발생 위치를 표시하는 화면.

한국과학기술원(카이스트)는 3일 박용화 교수(기계공학과) 연구진이 에스엠인스트루먼트와 공동으로 인공지능 딥러닝 기반의 `기침 인식 카메라’를 개발했다고 밝혔다.

발열은 열화상 카메라를 이용해 비접촉으로 쉽게 판별할 수 있다. 하지만 간헐적 증상인 기침은 비접촉방식으로는 관찰과 식별이 어려웠다. 박 교수팀은 이 문제를 해결하기 위해 기침 소리를 실시간으로 인식하는 딥러닝 기반의 기침 인식 모델을 개발했다.

특히 이 모델은 기침 소리와 위치, 횟수까지를 실시간으로 추적하고 기록할 수 있는 게 특징이다. 연구진은 기침 인식 카메라가 다중 이용시설이나 밀집환경에서 전염병의 유행을 감지하거나 병원에서 환자 상태를 상시 모니터링하는 의료용 장비에 활용될 것으로 기대한다.

연구진은 기침 인식 모델의 훈련(딥러닝)을 위해 구글·유튜브 등에서 연구용으로 사용중인 공개 음성데이터 세트인 오디오세트(Audioset)를, 다양한 배경 소음 학습을 위해 `디맨드’(DEMAND) 등의 데이터세트를 활용했다.

연구진은 기침인식 카메라를 테스트한 결과, 여러 잡음 환경에서도 기침 소리의 구분이 가능하며 기침하는 사람과 위치, 횟수 등을 실시간으로 추적해 87.4%의 정확도를 보였다고 밝혔다. 정확도 수치는 향후 데이터가 축적되고 실제 활용될 경우 더 높아질 것으로 연구진은 말했다.

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