평양 시내의 자동차 모습

북한이 얼굴인식 기술을 이용해 자동차 등의 운전자의 피로 상태를 확인하는 기술을 연구, 개발 중인 것으로 확인됐다.

대북 소식통에 따르면 북한 김일성종합대학은 2018년 김일성종합대학학보 수학 제64권 제1호에 '얼굴인식과 자동턱값결정 방법에 기초한 안정한 운전수 피로검출 방법'이라는 논문을 수록했다.

논문은 운전자의 피로가 교통사고를 일으키는 중요한 요인으로서 실시간으로 운전수의 피로 상태를 정확히 판정하는 것이 교통사고를 줄이는 효과적인 방법이라고 설명했다.

논문은 운전자의 생물학적 특성에 기초한 운전자 피로 검출 방법이 정확도는 비교적 높으나 복잡한 검사 설비들을 필요로 하고 운전자에게도 불편을 주는 결함을 가지고 있다고 지적했다.

이에 컴퓨터 화상 처리기술에 기초한 운전자 피로검출 방법이 운전자의 여러 특징(머리의 기울어짐 정도, 눈꺼풀의 닫힘 상태, 하품 상태 등)을 분석해 운전자의 피로상태를 확인할 수 있다고 밝혔다.

논문은 최근 많은 논문들에서는 운전자의 피로상태를 판정하기 위해 PERCLOS(the percentage of eye closure)를 이용하고있는데 여기서 중요한 것은 홍채를 정확히 검출하는 것과 함께 눈의 상태를 결정하는 즉 닫힌 상태인지, 열린 상태인지를 판정하는 계산이라고 주장했다.

이에 이 논문에서는 근적외선 얼굴 화상에 대해 얼굴인식과 자동턱값(적응임계값)결정 방법에 기초해 PERCLOS를 안정하게 계산함으로써 외부빛과 운전자의 개별적 특성에 영향을 덜 받는 운전자 피로 검출방법에 대해 고찰했다고 밝혔다.

논문 내용

논문은 얼굴의 영역을 검출하고 거기서 다시 눈의 위치를 계산한다고 설명했다. 얼굴검출 알고리즘에서 계산된 각각의 눈을 중심으로 하는 홍채와 위, 아래 눈꺼풀을 검출한다는 것이다. 이후 검출된 홍채와 눈꺼풀 경계 정보를 이용해 PERCLOS를 계산하고 피로상태를 판정한다.

북한 연구원들은 개발한 알고리즘으로 다양한 조명 조건 아래에서 서로 다른 크기의 눈을 가진 사람 20명에 대해 휴대폰 카메라를 이용해 만든 자료기지(DB)에서 실험을 했다고 설명했다. 실험결과 선행연구들에서 81.85%, 93.26%였던 정확도가 이번에 개발된 방법에서는 98.63%로 높아졌다는 것이다.

운전자 피로 측정 기술은 전 세계 자동차 회사, IT 기업 등에서 개발하고 있다. 일부 회사들은 자동차에 이 기술을 적용해 운전자가 피로하거나 졸음운전을 할 경우 경적을 울려주는 기능을 넣고 있다.

북한은 안면인식 분야에서 상당한 기술력을 축적하고 있는 것으로 알려져 있다. 이를 활용해 새로운 기술과 서비스 개발로 연결하고 있는 것이다. 북한의 운전자 피로 측정 기술은 졸음운전 방지 시스템 등을 만드는데 활용될 것으로 예상된다.

강진규 기자  maddog@nkeconomy.com

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