"콜록" 기침인식 카메라 개발…코로나19 식별에 도움될 듯

카이스트 박용화 교수 연구팀, 기침 이미지 표시 성공
기침 위치·횟수 파악…"전염병 유행 감지 활용 가능"

카이스트 박용화 교수 연구팀이 ㈜ㅇ스엠인스트루먼트와 공동으로 개발한 '기침 인식 카메라'의 기침 감지 장면. /사진=연합뉴스

신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 사태로 비접촉 방식의 전염병 감지 기술에 대한 수요가 늘고 있는 가운데 인간의 '기침'을 시각화 해주는 카메라가 국내에서 개발됐다.

한국과학기술원(KAIST) 기계공학과 박용화 교수팀은 ㈜에스엠인스트루먼트와 공동으로 실시간으로 기침 소리를 인식하고 기침하는 사람의 위치를 이미지로 표시해주는 '기침 인식 카메라'를 개발했다고 3일 밝혔다.

코로나19의 대표적인 증상이 발열과 기침인 것과 관련, 지금까지 열화상 카메라를 이용해 체온을 쉽게 판별해 왔지만 기침하는 사람을 파악하기는 어려웠다.

박 교수팀은 기침 소리를 실시간으로 인식하는 AI 기반의 기침 인식 모델을 개발한 뒤 다양한 배경 소음에서도 기침 소리를 인식할 수 있도록 AI를 학습시켰다.

기침 인식 모델에는 시각적 이미지를 분석하는 데 사용되는 인공신경망의 한 종류인 '합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)' 기술이 적용돼 기침 소리와 기침하는 사람의 위치를 시각화할 수 있게 됐다.

또 기침 인식 카메라는 여러 잡음 환경에서도 기침 소리와 그 이외의 소리를 구분 가능하도록 개발됐고, 여러 잡음 환경에서 성능 확인 결과 87.4%의 정확도를 보였다.

연구진은 이번에 개발된 '기침 인식 카메라'가 공공장소에서 전염병의 유행을 감지하거나 병원에서 환자 상태 모니터링이 가능한 의료용 장비로 활용되는 것에 기대하고 있다.

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

또 추후 병원 등 실사용 환경에서 추가 학습이 이뤄진다면 정확도는 87.4% 보다 더 높아질 것이라고 연구진은 설명했다.

이보배 한경닷컴 객원기자 newsinfo@hankyung.com