문재인 대통령은 지난해 7월 14일 한국판 뉴딜 국민보고대회를 통해 한국판 뉴딜을 소개하며 우리나라의 대전환을 이끌 10대 대표 과제를 발표했다. 10대 대표과제는 데이터 댐, 지능형(AI) 정부, 스마트 의료 인프라, 그린 스마트 스쿨, 디지털 트윈, 국민안전 SOC(사회간접자본) 디지털화, 스마트 그린 산단, 그린 리모델링, 그린 에너지, 친환경 미래 모빌리티 등이다. 정책브리핑은 10대 대표 과제들이 현장에서 어떻게 구현되고, 국민들의 생활에는 어떤 영향을 미치고 있는지 10회에 걸쳐 살펴본다 <편집자 주>

앞이 보이질 않는다. 흰 지팡이엔 힘이 절로 들어간다. 좌에서 우로 훑으며 장애물이 있는지 확인한다. 발걸음을 내디딜 때마다 순간순간 불안하고 신경이 곤두선다. 지하철 엘리베이터를 타고 역내에 들어가자 마음이 그나마 편안해진다. 바닥이 매끈해 점자블록을 구분하기도 쉽고, 계단에 쓰여진 점자들로 현재 위치와 방향을 파악 할 수 있어서다. 

하지만 부산에 사는 김미향(32)씨에게 대전 지하철역은 낯선 곳이다. 역 마다 통일성 없이 지어진 탓에 처음 가는 역은 다른 이 도움이 없인 이용하기 어렵기 때문이다. 얼마나 긴장을 했는지 지상 엘리베이터에서 인터폰으로 역무원에게 도움을 요청하는 것까지 잊어버렸다. 불안한 마음을 안고 엘리베이터에서 내려 10m 정도 걸어갔을까? 한 남성의 목소리가 들려온다. 

“대전시청역 역무원입니다. 제가 도와드릴까요?”

반갑고 고마운 마음이 들기도 전에 궁금증이 앞선다. 사전에 전화도 안했는데도 꼭 필요한 순간에 ‘짠~’하고 나타났으니 말이다. 

도대체 어떻게 된 것일까? 그 해답은 인공지능(AI)기술이 적용된 CCTV에서 찾을 수 있었다.

대전도시철도공사는 지난 2월 대전시와 한국기계연구원, 한밭대학교, 다수의 벤처기업들이 참여한 가운데 디지털 뉴딜사업의 일환으로 ‘인공지능 스테이션 안전시스템’을 구축했다. 

이 시스템은 지하철 역사에 설치된 CCTV를 활용해 주취·실신·폭행 등 13종의 이상행동을 감지하고 시각장애인, 휠체어 이용자 등 6종의 객체를 추적하는 기능이 담겨 있다. 만약 에스컬레이터에서 넘어짐 사고 징후가 감지될 경우 인공지능 시스템이 경보를 울리고, 역무원이 사용하는 안전알리미 전용 단말기에는 ‘전도사고 감지’라는 문구와 함께 카메라가 설치된 번호 등이 통보 돼 역무원이 신속하게 대응하는 식이다. 

또 역사 내 폭력사고나 강도·절도사고를 사전에 예방하는 효과가 있을 뿐 아니라 몰래카메라 촬영이나 성범죄 징후도 포착해 대응할 수 있다. 

김미향씨가 엘리베이터를 타고 내려 몇 걸음 걷자마자 역무원이 바로 달려올 수 있었던 이유가 바로 여기에 있다.

대전시청역 관계자는 “이 시스템은 휠체어이용자나 시각장애인들에게도 유용하지만, 역사 내에서 실신을 하거나 에스컬레이터 등에서 넘어지는 사고 발생시 역무원에게 보다 빠른 알람으로 2차 사고를 방지하고 골든타임안에 실신자에게 응급조치를 할 수 있다”고 설명했다.  

이처럼 역사 내 다양한 범죄와 안전사고에 발빠르게 대처하기 위해서는 인공지능 시스템이 제대로 작동해야 한다. 이때 꼭 필요한 것이 바로 양질의 데이터다. 물이 댐에 모여 방류되듯 여러 곳에서 생산되는 데이터를 제대로 수집·분류·가공해야 인공지능 시스템을 구축할 수 있는 것이다.

과학기술정보통신부는 디지털 뉴딜 중 데이터 댐의 핵심과제인 ‘인공지능 학습용 데이터 구축사업’(데이터 구축사업)을 추진 중이다. 이는 인공지능 서비스 개발에 필수적인 인공지능 학습용 데이터를 대규모로 구축·개방하는 사업이다.

예를 들어 ‘관광 명소’가 주제라면 각 지역에서 선정한 관광 명소의 사진이나 영상 데이터를 수집해 오거나, 수집한 데이터에 ‘라벨’을 붙여 구분하는 이른바 ‘데이터 라벨링’ 작업을 하는 식이다. 인공지능에게 특정 데이터가 무엇인지 반복해 인식시키는 기초 작업이라고 할 수 있다.

도시철도공사 등도 ‘인공지능 스테이션 안전시스템’을 구축하기 위해 AI 알고리즘 개발을 위한 데이터 수집에 공을 들였다. 에스컬레이터에서 넘어지거나 역사 내 몰래카메라 성범죄 등과 같은 상황 등을 크로마키촬영 기법 등을 통해 영상을 확보하거나 실제 CCTV 영상을 활용하는 방식으로 데이터를 수집했다. 

이렇게 수집된 데이터는 자체 개발한 데이터 저작도구를 활용해 데이터를 가공한 뒤, 13종의 이상행동 탐지 학습모델과, 5종의 동일인 추적 학습모델을 개발해 대전시청역사에 테스트베드 1개소를 구축했다. 학습된 AI가 정확하게 구현될 수 있도록 대전시청역에는 880만 화소 CCTV 60대가 새로 설치됐다. 대전시청역(지난해 평일기준 6606명)은 대전역(7790명) 다음으로 1일 이용객이 많은 지하철 역이다. 

김태광 대전도시철도공사 철도팀 과장은 “약 1000시간 이상의 동영상 데이터와 사진 등을 수집했고, 수집된 데이터는 경력단절 여성, 사회적 취약계층이 데이터 라벨링 작업(가공)을 거쳐 Al 학습에 사용했다”고 설명했다.  

이렇게 데이터 라벨링 작업 등에 참여해 새로운 일자리를 얻은 인원만도 500여명에 달한다. 지금까지 없었던 새로운 일자리인셈이다.  

김태광 과장은 “현재는 대전시청역에서만 실증을 하고 있는데, 수많은 데이터가 수집, 축적돼 고도화가 되면 지하철 이용객이 많은 수도권이나, 무인역사 등에서도 활용 가치가 높을 것”이라며 “디지털뉴딜의 핵심 과제인 데이터댐을 통해 다가오는 4차 산업혁명에 미리 대비하고, 데이터 라벨러라는 새로운 일자리도 창출했으며 국민들의 피부에 와닿는 서비스까지 구축할 수 있었다”고 의미를 부여했다. 

그러면서 “디지털 댐을 구축함에 있어 데이터를 수집하는 것 못지않게 중요한 것이 어떻게 응용하느냐에 있다”며 “데이터 경제를 가속화 하는 길은 고도화를 위한 지속적인 예산지원이 뒷따라야 한다”고 강조했다.