‘군중 밀집 예측’ AI 기술, KAIST가 세계 최고 성능 구현

이태원 참사 같은 대형 사고를 막기 위해 인파의 유입·이동까지 실시간으로 파악하는 인공지능 기술이 KAIST 연구진에 의해 세계 최고 수준으로 개발됐다.

KAIST(총장 이광형) 전산학부 이재길 교수 연구팀은 17일 군중 밀집 상황을 더 정교하게 예측할 수 있는 ‘바이모달 학습’ 기반 인공지능 기술을 공개했다. 이 기술은 인구수(정점 정보)와 이동 흐름(간선 정보)을 동시에 학습하고, 시간·공간적 변화를 고려해 위험도를 미리 감지할 수 있도록 설계됐다.

연구팀은 ‘시간에 따라 변하는 그래프’ 개념을 적용해 단순 인원수뿐 아니라 어느 지역에서 어디로 인파가 이동하는지까지 종합 분석했다. 이를 통해 특정 지역에 아직 인파가 몰리지 않았더라도, 인근 지역에서 몰려오는 흐름을 포착해 “곧 위험해질 곳”을 예측할 수 있다.

특히 연구진은 3차원 대조 학습(3D contrastive learning) 기법을 활용해 시간, 공간, 인구 흐름까지 한꺼번에 학습했다. 그 결과 기존 최신 예측 모델 대비 최대 76.1% 높은 정확도를 기록하며 세계 최고 성능을 입증했다.

서울·부산·대구 지하철, 뉴욕 교통 데이터, 코로나19 확진자 수 등 실제 데이터를 활용한 6종 데이터셋도 구축·공개됐다. 이재길 교수는 “대규모 인파 관리, 도심 교통 혼잡 완화, 감염병 확산 억제 등 일상 속 안전을 지키는 데 기여하길 바란다”고 말했다.

이번 연구에는 남영은 박사과정 학생이 제1저자로, 나지혜 박사과정 학생이 공저자로 참여했으며, 성과는 데이터마이닝 분야 최고 권위 국제학술대회 ‘KDD 2025’에서 발표됐다.