군중 밀집상황을 정확하게 예측할 수 있는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다.

17일 한국과학기술원(KAIST)에 따르면 전산학부 이재길 교수 연구팀이 이태원 사고예방을 위해서는 인파의 유입·이동경로를 실시간으로 감지하는 기술이 필요한데 특정지역에 몇 명이 있는지(정점정보)와 인구흐름이 어떤지(간선정보)를 동시분석이 가능한 '시간에 따라 변하는 그래프' 개념을 도입했다.

이를 위해 인구 수와 흐름정보를 동시에 고려해 어느 지역끼리 연결돼 있는지 등 공간적 관계와 언제, 어떻게 이동하는지 등 시간적 변화를 함께 학습할 수 있는 '바이모달 학습'방식을 개발했다. 시간에 따라 어떤 패턴으로 밀집이 진행되는지를 예측할 수 있다는 설명이다.

연구팀은 서울·부산·대구 지하철과 뉴욕 교통데이터, 한국·뉴욕의 코로나19 확진자 수 등 데이터를 수집·가공해 연구용 데이터셋 6종을 구축해 공개했다. 최신 예측모델 16종과 비교해 모든 경우에서 뛰어난 성능을 보였고 우수 방법론에 비해 최대 76.1% 높은 예측 정확도를 기록했다고 설명했다.

연구 성과는 데이터마이닝 분야 최고 권위 국제학술대회인 '지식발견및데이터마이닝학회(KDD) 2025'에서 지난 8월 발표됐다.

이 교수는 "사회적 파급력을 일으킬 기술개발이 무엇보다 중요하다"며 "이번 기술이 대형행사 인파관리, 도심교통 혼잡완화, 감염병 확산 억제 등 일상속 안전을 지키는데 기여하길 바란다"고 말했다.