보안에 보안을 더하다
기술이 진화함에 따라 항공기 반입금지 물품에 대한 은닉 기술 또한 고도화되고 있으며, 이에 따라 공항은 안전강화의 필요성이 증가하고, 기업들은 정보보호를 위한 노력을 강화하고 있다. 또한 공항 내 여객수 및 수하물 증가에 따라 고도의 집중력을 요구하는 보안검색요원의 업무 피로도가 가중되기에 Human Error를 줄이고, 판독정확성은 향상시키며, 판독시간은 단축시킬 필요성이 높아지고 있다.
이에 4차 산업혁명에 따른 인공지능(AI) 딥러닝 기술을 적용한 보안검색 자동판독 시스템을 개발하여 보안에 보안을 더하게 되었다.
인공지능(AI) X-Ray 자동판동시스템 추진경과
가장 어려웠던 것은 데이터 확보의 어려움 즉 영상 자동판독 구현을 위한 딥러닝 학습데이터 확보의 한계였고 또 다른 험난한 과정은 보안검색요원의 부정적 인식이었다. 마지막 어려움은 시장 진출의 장벽이었다. 이를 극복하기 위하여 아래와 같이 추진하였다.
AI X-Ray 기술
AI X-RAY 자동판독시스템은 이미지 인식 분야에서 딥러닝(Deep Learning)을 활용한 기법인 합성곱신경망을 기초로 한다. 특히 단일 뷰 신경망이 아니라 멀티 뷰 신경망으로 Top/Side에서 추출된 특징을 결합하고 Top/Side가 짝으로 이루어진 데이터를 하나로 보고 학습하며, 실제 보안 요원이 판독하는 방법과 유사하게 하는 것이기에 새로운 네트워크 설계가 필요하다.
인공지능 추론단계는 1. 백본 네트워크(Backbone Network에서 특징을(Feature) 추출 즉 원본 이미지(Top/Side)로 부터 특징을 추출하고 2. 특징 피라미드 네트워크(FPN)에서는 추출된 특징으로부터 보간법을 통해 각기 다른 해상도에서의 특징으로 변형하며 3. 조합 모듈(Mixing Module)에서는 Top 이미지에서 추출된 특징과 Side에서 추출된 특징을 조합하고 4. 탐지기(Detector)는 추출된 특징을 바탕으로 위해물품의 위치 및 종류를 특정한다.
솔루션 장점 및 마무리
민간협력을 통한 인공지능(AI) X-Ray 영상 자동판독시스템 공동개발을 통하여 기존 운영 중인 양/단방향 X-ray 장비에 즉시 적용이 가능하고(확장성), 다양한 현장 여건을 고려한 커스터마이징이 가능하며(범용성), 시·청각적 알람 및 통계 기능을 통한 편의성 제공(편의성)이 가능하게 되었다.
공항 보안검색요원 ㅇㅇㅇ은 인공지능 X-ray 영상 자동판독시스템을 사용하면서 판독실수에 대한 부담이 크게 감소하였고, 눈이 하나 더 있는 것 같아서 업무효율이 향상되었다며 감사의 인사를 전하였다.
한국공항공사는 이 시스템을 통하여 보안검색의 정확성 및 효율성을 향상시키고 보안검색요원의 인적오류를 최소화하여 공항 내 혼잡 완화 및 대기시간 단축을 통한 여객 서비스 향상으로 편안하고 안전한 공항 구현을 앞당길 것이다.
