서울기술대학교(SIT)의 시스템 개발자에 따르면, 한국의 수도이자 최대 대도시인 서울은 유명한 한강을 따라 있는 인기 있는 교량에서 자살 탐지 및 예방을 위해 AI를 활용했다고 합니다.
서울 수도권(서울, 경기, 인천으로 구분)에는 한강(한강이라고도 함)을 건너는 다리가 27개 있습니다. 도시의 많은 보행자들이 매일 그 위를 걷고 있습니다. 불행하게도 서울대교에서만 자살시도를 한 사람만 포함하면 매년 평균 486명이 한강에서 목숨을 끊으려고 하는 것으로 조사됐다. 이는 많은 양의 필수 구조 자원을 의미하며 다행히도 96%로 꽤 성공적이었습니다. 그러나 자원을 보다 효율적으로 분산한다는 것은 잠재적으로 더 많은 생명을 구할 수 있다는 것을 의미합니다.
현재 설정으로는 SIT 문서 XNUMX월에 가동이 시작된 후, 제어 센터의 CCTV 화면 배열로 교량을 모니터링하며 각 작은 상자에는 교량의 다른 부분이 표시됩니다. 직원은 간섭이나 구조 대원이 필요할 수 있는 비정상적인 행동이 있는지 이러한 화면을 감시합니다. SIT와 서울소방재난본부의 AI 협업은 머신러닝을 활용해 개입이 필요할 가능성이 가장 높은 현장을 경고함으로써 기술자들이 집중력을 더 잘 전환할 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다.
“효과적인 통제 시스템을 구축하고 추락 사고로 인한 인명 피해를 줄이는 것이 목표입니다.” SIT 문서, 자동화된 언어 도구를 통해 영어로 번역되는 경우.
유니보핀과 서울소방재난본부 인력의 협업은 2020년부터 도움이 필요한 사람들의 행동 패턴을 학습해 관제사 모니터에 영상을 보여줌으로써 상황을 감지하고 예측하는 데이터를 제공하고 있다. 이러한 패턴은 센서가 감지한 케이블 당기기와 같은 동작으로 구성될 수 있습니다. 희망은 궁극적으로 시스템이 "시도자의 [행동] 패턴을 학습"하고 구조자가 개인이 조치를 취하기 전에 조치를 취할 수 있는 더 많은 시간을 갖는 것입니다.
시스템은 보고서 내역, 통화 내역 텍스트 등 정형 및 비정형 데이터와 센서 데이터를 지속적으로 학습하고 분석하여 허위 경보를 줄이고 정확도를 향상시킵니다. 다리의 특성과 빛, 바람 등 날씨의 변화도 고려됐다.
SIT의 Facebook 페이지와 YouTube 채널에 게시된 동영상에는 엔지니어가 모니터 시스템을 지휘하는 모습이 담겨 있습니다. 엔지니어가 관찰한 장면에서 교량 바깥 부분은 회색으로 처리되어 초점이 맞지 않고 바람에 의한 움직임이 안정되어 있습니다.
영상 속 엔지니어들은 이 시스템이 모니터링 공백을 최소화해 사고에 더 빠르고 정확하게 대응할 수 있어 생명을 구할 수 있다고 말했다. 현재 구조율은 96% 정도다.
한국은 가장 높은 자살률 23년부터 100,000년 사이에 OECD 국가 중 인구 2016명당 2018명입니다. 이후 코로나XNUMX로 인해 이러한 숫자와 한강 교량 구조 파견 횟수가 증가했다고 보고합니다. 로이터. ®
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출처 : https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2021/07/01/seoul_ai_bridge_rescue/
