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‘산불인지 모래바람인지’ 신속·정확한 분석력 중요

입력 2021. 06. 21   17:06
업데이트 2021. 06. 21   17:15
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직무분석-산불감지 서비스 AI기술 연구원 <끝>

산불 탐지 위한 딥러닝 연구·개발
기술적 이해·고객 문제 해결력 필요
양질의 데이터 수급·AI 모델 고도화
프레임워크 활용 능력도 요구

산불감지 감시카메라를 통해 모니터링 하는 모습.  필자 제공
산불감지 감시카메라를 통해 모니터링 하는 모습. 필자 제공

바야흐로 4차 산업혁명의 시대다. 인공지능(AI)은 점차 발전하고 있고, 사람은 AI의 혜택과 가치를 점차 누리게 될 것이다. 실생활에서도 AI 기술이 우리 삶을 변화시키고 있다. 자율주행 자동차와 얼굴인식 결제서비스, 화재 감지 서비스 등이 대표적이다. 오늘은 AI 기술을 통해 산불감지 서비스를 연구하는 AI 연구직무에 대해 알아보겠다.



산불감지 AI 서비스는 산불이라는 위험 상황을 조기에 감지해서 대규모 피해를 막고 인명피해를 최소화하는 것으로, AI 연구원은 이에 관한 딥러닝 모델을 연구·개발한다. 최근에는 주간뿐만 아니라 야간에도 산불을 탐지할 수 있는 딥러닝 연구를 진행하는 곳이 많다. 특히 미국의 경우 국립공원 안에는 수많은 폐쇄회로TV(CCTV)가 있다. 하지만 적은 인력으로 화재를 감지하기에는 한계가 있다는 문제점이 있다. 이 때문에 AI 딥러닝을 통해 산불 감시를 자동화할 수 있고 피해를 최소화할 수 있게 된 것이다.

보통 AI 연구소에는 주제별로 팀이 구성된다. 팀별로 조금씩 주제는 상이하지만, 팀마다 AI 모델과 기술력을 보유하고 있다. 신입연구원들은 시시각각 주어지는 실제 상황에서의 문제와 과제를 어떻게 풀어나갈 것인지에 대한 방법론을 연구하게 된다. 과거 다양한 사례 연구를 통해 앞선 문제와 과제 해결에 대한 히스토리를 체크하고, 어떻게 잘 접근할 수 있는지에 대한 접근법을 공부하게 된다. 이런 히스토리를 체득한 후에는 팀의 온전한 구성원으로 업무를 진행하게 된다.

영상 데이터는 크게 두 가지로 나뉜다. RGB 영상과 IR 영상이다. 낮에 탐지되는 컬러 영상에 해당하는 RGB 영상에서는 연기 감지를 최우선으로 분석한다. 반면 야간에 활용하는 흑백 영상인 IR 영상에서는 연기보다 불꽃이 먼저 감지되기 때문에 각각의 환경에서 어떻게 영상을 탐지하고 분석할지가 연구의 주제라 할 수 있겠다. 지금까지는 RGB 모델을 활용하고 있으나, 추후 IR 모델까지 확대 도입해 다양한 상황에서 화재를 감지하고 예방 및 초기 진압에 도움을 줄 것으로 기대된다.

AI 연구는 데이터가 매우 중요하다. 이 때문에 충분히 많은 양의 데이터가 필요하고, 양질의 데이터를 어떻게 수급받을 수 있는지가 핵심이다. 연구소들은 실제 데이터를 보유하기 위해 많은 투자를 하는 현실이다. 별도의 부서에서도 데이터를 관리·수집하고 있기에 모델의 성능을 최적화할 수 있는 조건을 갖추고 있다. 이렇게 수집한 데이터를 정제해 AI 모델을 고도화하고 나면, 그 학습된 모델을 통하여 학습되지 않은 데이터를 분석해 모델의 성능을 테스트하는 과정을 거치게 된다.

연구원에게 필요한 역량은 비즈니스에 대한 이해와 고객 문제에 대한 해결력이 중요하다. 산불은 작은 불씨 하나만으로도 자칫 큰 피해로 이어질 수 있기에 초기 대응이 가장 중요하다. 산불감지 모델에 나타나는 각각의 데이터가 얼마나 정확한지 재빨리 판독하고 알람을 보내야 하므로 연구원 개개인의 분석력이 매우 중요하다. 모래바람이 산불 데이터로 잘못 나타나는 경우도 있으며, 실제로 불이 났다고 해도 화재 사건인지, 허가받은 안전한 불인지 검증해야 한다. 결국에는 산불감지 모델에 오차가 없도록 지속 학습시켜야 한다. 그 과정에서 시간과 노력을 투자해 연구원이 다루는 데이터에 맞는 모델을 설계하는 것이 중요하다. 이 때문에 딥러닝과 데이터에 대한 이해가 매우 중요하다.

그리고 연구원에게는 문제를 해결하기 위해 포기하지 않고 끝까지 몰입하는 자세가 필요하다. 새로운 이론이 계속 나오는 상황에서, 모르는 것을 알 때까지 끝까지 노력하는 끈기 있는 성향이 필요하다. 역량 측면에서는 논문을 정확하게 이해하고 해당 이론을 실제 모델링으로 구현할 수 있는 프레임워크를 활용할 수 있는 능력도 요구된다. 연구원의 경우 석·박사 전공자를 필요로 하기 때문에 대학원에 진학해 계속해서 딥러닝을 연구한 경험은 입사 시 매우 중요한 역량이 될 수 있다.

필자 나광철은 고려대학교 미디어대학원을 졸업했다. 잡코리아 좋은일연구소 팀장을 맡고 있으며, 직무매거진 ‘잡타임즈’, 단행본 『광고인이 되는 법』 등을 집필했다.

<나광철 잡코리아 좋은일연구소 팀장>

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