마스크 속 '기침소리' 잡아낸다.. 기침인식카메라 개발

[아시아경제 황준호 기자] 기침 소리를 인식하고 기침하는 사람의 위치를 정확히 알아내는 인공지능 카메라가 개발됐다. 신종 코로나바이러스감염증(코로나19)의 대표적 증상인 기침과 발열 중 기침을 통해 의심환자를 걸러내는 것이 가능해질 것으로 예상된다.

박용화 한국과학기술원 기계공학과 교수의 연구팀은 에스엠 인스트루먼트와 공동 연구를 통해 실시간으로 기침 소리를 인식하고 기침하는 사람의 위치를 이미지로 표시해주는 `기침 인식 카메라'를 개발했다고 3일 밝혔다.

기침하는 사람의 위치 정확하게 파악한다

연구팀은 기침소리를 실시간으로 인식하는 딥러닝 기반의 기침 인식 모델을 적용한 기침 인식 카메라를 개발했다. 이 카메라는 기침 소리를 인식하고 기침하는 사람의 위치를 찾아낸다. 또 기침 횟수와 실시간 추적 기능까지 갖췄다.

기침 인식 모델은 시각적 이미지를 분석하는데 사용되는 인공신경망인 합성 곱 신경망에 기계 학습을 반복해 만들어졌다. 1초 길이 음향신호의 특징(feature)을 입력 신호로 받아, 1(기침) 또는 0(그 외)의 2진 신호를 출력하고 학습률의 최적화를 위해 일정 기간 학습률이 정체되면 학습률 값을 낮추도록 설정됐다.

기계학습에는 구글과 유튜브 등에서 연구용으로 활발히 사용 중인 공개 음성데이터 세트를 활용했다. 오디오세트는 훈련과 평가 데이터 세트에 활용했고 나머지는 기침 인식 모델이 다양한 배경 소음을 학습할 수 있도록 데이터 증강에 활용됐다.

데이터 증강을 위해 배경 소음을 15%~75%의 비율로 '오디오세트'에 섞은 후, 다양한 거리에 적응할 수 있게 음량을 0.25~1.0배로 조정했다. 훈련 및 평가 데이터 세트는 증강된 데이터 세트를 9대 1 비율로 나눠 구성했으며, 시험 데이터 세트는 따로 사무실에서 녹음한 것을 사용했다.

시험 정확도 87.4%

연구팀은 이같은 데이터들을 활용한 결과, 87.4%의 시험 정확도를 얻을 수 있었다며 향후 실시간 사용 환경에서 학습이 이뤄진다면 정확도는 더욱 올라갈 것이라고 전망했다.

연구팀은 기침 인식 카메라가 사람이 밀집한 공공장소에서 전염병의 유행을 감지하거나 병원에서 환자의 상태를 상시 모니터링 가능한 의료용 장비로 활용될 것으로 기대했다.

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

황준호 기자 rephwang@asiae.co.kr