KAIST(총장 신성철)는 박용화 기계공학과 교수 연구팀이 에스엠인스트루먼트(대표 김영기)와 공동으로 실시간 기침 소리를 인식하고 위치를 이미지로 표시해 주는 '기침 인식 카메라'를 개발했다고 3일 밝혔다.

현재 코로나19  대표 증상은 발열과 기침. 발열은 열화상 카메라로 직접 접촉하지 않고도 쉽게 판별할 수 있다. 그러나 기침은 파악하기 어려운게 사실이다.

연구팀은 이런 문제를 해결하기 위해 기침 소리를 실시간으로 인식하는 딥러닝 기반의 기침 인식 모델을 개발했다. 연구팀은 열화상 카메라와 같은 원리로 기침 소리와 기침하는 사람의 시각화를 위해 기침 인식 모델을 음향 카메라에 적용했다. 그 결과 기침 소리와 사람의 위치, 기침횟수까지 실시간 추적하고 기록이 가능한 기침 인식 카메라를 개발했다.

기침 인식 모델 개발을 위해 연구팀은 합성 곱 신경망(CNN, 시각적 이미지를 분석하는데 사용되는 인공신경망의 한 종류)을 기반으로 지도학습(하나의 함수를 유추해 내기 위한 기계 학습의 한 방법)을 적용했다. 또 기침 인식 모델의 훈련과 평가를 위해 구글과 유튜브 등 연구용으로 사용중인 공개 음성데이터를 수집했다. 또 학습된 기침 인식 모델을 소리를 수집하는 마이크로폰 어레이와 카메라 모듈로 구성된 음향 카메라에 적용했다.

연구팀은 실사용 환경에서 추가 학습이 이뤄진다면 정확도 87.4%보다 높아질 것으로 기대하고 있다. 이번 성과로 사람이 밀집된 공공장소에서 전염병 유행을 감지하거나 병원에서 환자의 상태를 상시 모니터링 가능한 의료용 장비로 활용 할 수 있을 전망이다.

박용화 교수는 "코로나19가 지속적으로 전파되고 있는 상황에서 공공장소와 다수 밀집 시설에 기침 인식 카메라를 활용하면 전염병의 방역과 조기 감지에 큰 도움이 될 것"이라면서 "특히 병실에 적용하면 환자의 상태를 24시간 기록해 치료에 활용할 수 있어 의료진의 수고를 줄이고 환자 상태를 더 정밀하게 파악할 수 있을 것"이라고 강조햇다.

한편 이번연구는 에너지기술평가원( 산업통상자원부)의 지원을 받아 수행됐다.