한국외대 SW중심대학 산학프로젝트, 국제저명학회지(SCIE) 게재 및 수상

▲ 연구에 참여한 주요 연구팀 프로필(왼쪽부터 정보통신공학과 김효민, 이채영)과 최우수상(Best Paper Award) (사진=한국외대)

[에너지경제신문 송기우 에디터] 한국외국어대학교(HUFS, 총장 김인철) SW중심대학 SW산학프로젝트에서 이채영, 김효민(정보통신공학과) 학생이 참여한 논문이 공학(Engineering, Multidisciplinary) 분야 SCIE 저널 ‘어플라이드 사이언스(Applied Sciences’(Impact Factor 2.474)에 게재되었다.

해당 논문명은 <A Study on Building a "Real-Time Vehicle Accident and Road Obstacle Notification Model" Using AI CCTV>이며, 기존의 CCTV 데이터를 이용해 도로 이상 상황을 감지할 수 있는 AI CCTV를 개발하여, 이상 상황 발생 시 인근 운전자에게 도로 상황을 알려 사고와 교통 혼잡을 예방하는 서비스 연구이다. 위 논문은 지난 2021년 1월 ICAEIC 국제학술대회에서 ‘Best Paper Award’ 수상의 쾌거를 이루기도 했다.

SW중심대학 SW산학프로젝트 연구팀은 한국외대 SW중심대학의 산학연계 캡스톤디자인 강의(책임교수 두일철)를 기반으로 AI교육원 오세종 교수와 정보통신공학과 이채영, 김효민 학생의 공동연구를 통해 딥러닝을 기반으로 도로의 이상 현상을 감지하는 모델을 연구했다. 연구팀 학생들은 한목소리로 "산업체와 연계한 실무중심의 ‘캡스톤디자인(SW산학프로젝트)’야말로 좋은 결과를 안겨준 비결"이라며 계속해서 심도 있고 실제 활용 가능한 AI와 딥러닝 관련 연구를 수행하고 싶다고 소감을 밝혔다.

▲ SCIE 저널 ‘Applied Sciences’의 한국외대 연구팀 논문 게재 내용 요약 (이미지=한국외대)

SW중심대학사업단 두일철 교수는 본 연구에 대해 "최근 고속도로 교통사고 중 2차 사고 치사율은 52.7%로 일반 사고의 6배 수준으로 나타났다. 이런 문제를 해결하기 위해서 CCTV 영상을 사전에 학습시킨 YOLO 모델을 이용하여 도로에 이상 상황을 감지했을 때, 경고 알림 및 사진을 제공한다"고 설명하였다. 공동연구를 수행한 AI교육원 오세종 교수는 "도로 위 사고를 AI CCTV가 감지하여 이를 인근 운전자에게 알려 2차 사고를 예방할 수 있다. 향후 자율주행과 내비게이션 등 다양한 분야에서 활용이 가능할 것"이라고 평가했다.

SCIE(과학기술논문 인용색인 확장판)는 1960년 미국에서 만들어진 인용색인으로, 지금은 세계적인 미디어그룹 톰슨 로이터스 사에서 제공하는 DB에 등재된 학술지를 SCI 저널이라고 한다. 실제 국제적으로 영향력 있고 다수 인용되는 학술지들이 등재되고 있다. 한편, MDPI는 학술 오픈 엑세스 출판 분야의 선두주자로서, 현재 약 6만 7,000명 이상의 학술 편집인이 활동하고 있다.