일본산업뉴스요약

미쓰비시전기, AI 카메라로 인물 탐지
수상한 사람이나 유모차를 발견

미쓰비시전기는 인공지능(AI)의 하나로 화상(畵像)의 특징을 스스로 배우는 딥러닝(심층학습)을 사용하여, 상업시설의 수상한 사람이나 사회적 약자를 감시카메라로 찍는 시스템을 개발했다. 행동이 수상한 사람이나, 유모차를 영상에서 실시간에 찾을 수 있다. 방범이나 내점객 지원의 용도로 기대하고 있다. 관광객의 급증이 예상되는 2020년 도쿄올림픽을 목표로 실용화한다.

-- 프로그래밍은 간단히, 도쿄올림픽을 주시하다 --
개발한 감시카메라 시스템은 미리 설정한 속성의 사람을 자동으로 응시한다. 폴리에틸렌제의 용기 등 위험해 보이는 물건을 소지하고 있는 사람, 유모차를 밀고 있는 사람의 겉모습이나, 비틀거리며 걷고 있는 사람과 같은 움직임의 속성을 설정할 수 있다.

실제로 미쓰비시전기의 데모영상을 구경했다. 모니터에 여러 명의 사람이 걷고 있는 동영상이 나온다. 폴리에틸렌제의 용기를 가진 사람이 나오자, 곧바로 그 사람을 하얀 테두리로 둘러쌌다. 사람이 걸어가면 테두리도 따라서 함께 움직였다.

시큐리티 시스템부의 카미타(神田)부장은「심층학습을 사용하면, 속성을 정의하는 프로그래밍이 간단해 진다」라고 설명한다.

유모차의 경우, 정면이나 측면 등의 화상데이터를 AI가 배우면, 자동으로 유모차를 밀고 있는 사람을 찾아 낸다. 사례를 쌓아갈수록 정밀도가 높아진다.

AI를 사용하지 않고 기존의 화상인식기술로 찾으려고 하면, 시스템이 찾으려는 사람이나 물건을 상세하게 기억해 낼 필요가 있다. 예를 들어, 어떤 사람에 관하여「가로 폭 2에 높이가 8의 비율의 물체」「이동속도는 빨라도 시속 20킬로」라는 복수의 항목을 설정하여, 그 위에 유모차의 정보까지 입력하지 않으면 안 된다. 따라서 프로그램이 복잡해 지고 만다.

감시카메라영상에서 사회적 약자 및 수상한 사람을 실시간으로 색출할 수 있게 함으로써, 상업시설이나 이벤트 장소의 관리자는, 종업원이 도우러 이동하거나 경비원이 급히 출동해야 하는 상황에서 대응하기 쉬워진다.

기존기술과의 조합도 눈 여겨 보고 있다. 예를 들어 미래예측이다.
미쓰비시전기는 도쿄대학과 공동으로, 이벤트 장소와 가장 가까운 역을 잇는 경로의 혼잡상황을 예측하는 화상해석 시스템을 개발하고 있으며, 심층학습으로 색출한 인물데이터 등과 조합한다면, 세심한 서비스로 연결시킬 수 있다.

도쿄올림픽에서의 실용화를 목표로 하고 있으나, 아직 과제가 남아있다. 실제 수요에 맞는 정밀도의 안배가 과제의 하나이다. 시설 측은 특정개인의 입 퇴실 등의 보안에 높은 정밀도를 원한다. 한편, 수상한 사람을 찾아내는 용도가 되면, 시설에 따라, 요구수준이 달라진다. 어떠한 정밀도로 상품화하는지에 따라 가격도 달라진다.

AI가 학습하는 소재가 되는 데이터는 많을수록 심층학습의 정밀도가 높아지지만, 제품비용은 상승하게 된다. 카미타 씨는 데이터에 필요한 화상(畵像)장수(杖數)로,「100~1천장 단위면 충분하다는 의견이 있다면, 실제로는 1만장 정도는 필요하다는 견해도 있다」라고 말하며, 실용화를 향한 군살빼기는 지금부터라고 할 수 있다.

목표는「콤팩트(Compact)한 AI」
정보가 모이는 근방에서 처리

미쓰비시전기가 지금, AI의 연구개발에서 중요시하고 있는 테마는「세계최고의 콤팩트한 AI」이다. 당사 정보기술총합연구소(카나가와 현)의 다케우찌(竹内) 부소장은 말한다.

사용하는 기술은 엣지 컴퓨팅. 생산설계에 부수적으로 연결된 컴퓨터로 처리하여, 필요한 정보만을 꺼내간다. 소비전력이 적게 드는 것이 장점이다.

모든 사물이 인터넷으로 연결되는「IoT」가 일단 보급되었을 때, 정보를 클라우드(Cloud)상에 일단 수집해서 분석하는 현재와 같은 시스템은 처리에 시간이 걸린다는 지적이 있다.

AI가 관련된 분야는 그 범위가 넓기 때문에, 미쓰비시전기의 연구개발 테마 또한 여러 갈래로 나눠지고 있다. 감시카메라 분야에서는 NTT커뮤니케이션즈와 함께, 복수의 영상에서 특정인물을 색출하는 기술에 전념하고 있다. 자동차 운전시에 졸음운전을 감지하는 시스템의 개발은 이미 착수 단계이다. 앞으로 공조설비, 엘리베이터 등의 자사제품에 대한 활용도 진행될 것으로 보인다.

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