이용구(좌측) 지스트(광주과학기술원) 기계공학부 교수, 이성재 박사 과정생. [지스트 제공]

[헤럴드경제=박혜림 기자] 앞으로는 인공지능(AI) 기술을 활용해 교통사고 과실 비율을 보다 빠르고 간편하게 확인할 수 있을 전망이다.

광주과학기술원(GIST·지스트)은 이용구 기계공학부 교수 연구팀이 AI 기술로 블랙박스 영상을 분석해 교통사고 과실 비율을 평가하는 데 성공했다고 10일 밝혔다.

오늘날 인공지능 기술이 급속도로 발전하고 있음에도 인공지능과 법률을 접목한 ‘리걸테크’(Legal Tech) 분야는 초기 단계에 머물러 있는 실정이다. 특히 사고 상황에 대한 공간적, 시간적 인지 능력에 더불어 법률적 판단이 필요한 교통사고 과실 비율 평가에는 인공지능을 활용한 사례가 거의 없다.

교통사고 과실 비율 평가와 관련된 분쟁은 매년 10만 건 이상 발생하고 있으며 변호사 50명으로 구성된 위원회가 건당 약 75일에 걸쳐 심의하는 등 천문학적인 인력과 시간이 투입되고 있다.

이에 연구팀은 블랙박스에 찍힌 사고 영상 1200건을 분석해 인공지능 네트워크에 학습시키고 교통사고 과실을 평가하는 기술을 개발했다. 사고 관련 정보를 시간에 따라 누적한 후, 누적된 정보를 분석해 최종 사고 과실을 평가하는 방식을 활용했다.

연구팀은 이번 연구성과를 통해 보험업계에서 기초적인 역학조사에 투입되는 전문가 인력을 획기적으로 줄이고 변호사의 분쟁 심의를 지원할 수 있을 것으로 보고 있다. 또 분쟁 심의에 소요되는 기간도 단축이 가능하다. 소비자도 사고에 대한 객관적 정보를 얻을 수 있으므로 추가적인 분쟁 제기를 하지 않아 비용과 시간을 절감할 수 있을 전망이다.

연구팀은 또 이밖에 해당 기술이 CCTV 영상 분석을 통한 범죄 예방 및 분석, 자율주행 안전 예방 장치 등 다양한 분야에 접목될 것으로 기대하고 있다.

이용구 교수는 “이제 인공지능이 인식을 넘어 법률적 판단을 하는 시대가 올 것이며, 인간은 인공지능의 공정성과 투명성을 유지하지 위해 고민해야 할 것”이라며 “이번 연구성과는 인력에 의존하고 있는 사고 심의를 자동화하는데 활용할 수 있을 뿐만 아니라 소요 시간을 획기적으로 개선할 것으로 기대된다”고 말했다.

이 교수가 주도하고 이성재 박사과정생이 참여한 이번 연구는 한국산업기술진흥원와 정보통신기획평가원 등의 지원을 받아 수행됐으며 연구성과는 저명한 국제학술지인 ‘JCDE’에 지난달 게재됐다.