소방차가 출동하지 않을 그 날을 위해 산불을 연구하는 FireScout
👨💼자기소개
Q) 간단한 자기소개와 맡고 계신 업무에 대해 설명 부탁드립니다.
안녕하세요. FireScout AAL; Anomaly Analysis Lab 연구원 박희찬입니다. 저희 팀은 이름 그대로 이상 상황을 탐지하고 분석하는 일을 맡고 있습니다. 특히 이상 상황 중에서 산불 조기 알람, 실내 화재 관련 문제에 대해 연구하고 있습니다. 현재 저는 Firescout 프로덕트의 산불 위치 추정 모델을 담당하고 있습니다. 산불 조기 검출 결과를 바탕으로 산불이 실제로 지도 상에서 어디에서 발생했는지를 찾는 연구를 하고 있습니다.
조기 검출을 한다는 것은 정확도 뿐만 아니라 속도가 가장 중요합니다. AI 모델의 성능을 높이기 위해서는 모델이 무거워지는데, 반대로 가벼워지려면 성능이 약해지는 트레이드 오프 관계가 있어, 해당 부분을 잘 배려할 수 있게 연구하는 것이 저희의 역할입니다. 그 외에도 기후 예측 모델 개발과 실내 화재에 대한 연구도 진행하고 있습니다. 일반적인 산불과 실내 화재의 가장 큰 차이는 환경의 차이인데, AI의 산불 패턴을 실내로 그대로 옮기게 되면 성능이 급락하는 이슈가 발생합니다. 이러한 부분을 산불 도메인에서 실내 도메인으로 어떻게 해야 잘 적용할 수 있을지에 대한 부분도 세부 연구 분야 중 하나입니다.
Q) AAL 팀의 업무 일과를 들어보고 싶습니다.
팀원들 개개인에게 할당된 업무가 있기 때문에, 서로의 팔로우업을 위해 주에 한 번씩 업무 진행 사항을 공유하는 자리를 갖고, 논문 세미나와 개발 세미나를 병행하고 있습니다. 저희 AAL(이상상황 분석 랩)은 FireScout 팀원 분들과 소통해가며 개발 방향과 연구 방향을 공유하고 피드백을 하고 있습니다. 미팅과 세미나 외에는 대부분 연구와 실험을 하고 있습니다.
🔥FireScout AI, 산불 문제를 해결하는 가장 똑똑한 방법
<AI카메라가 감지한 지형도 상 발화지점과 현장요원의 거리 차이를 계산하는 FireScout>
Q) 산불 감지 솔루션 FireScout에 대해 소개부탁드립니다.
산불은 조기에 검출하지 못하면, 진압하기 어려워져 국가 재난으로 이어질 수 있는 사항입니다. 실제로 작년 미국 캘리포니아에서는 산불을 조기에 진압하지 못하여 3개월 동안 계속 불이 타고, 수많은 인명 피해를 입혔습니다. FireScout는 카메라 영상 정보에서 인공지능을 이용해 조기에 산불 검출을 하고, 캘리포니아 현지의 소방청과 기관을 포함한 유저들에 알람을 보낼 수 있는 솔루션입니다. 또한, FireScout는 Software as a Service, 일명 SaaS 형태로 사용자들에게 웹 솔루션을 제공하여 계정만 있다면 언제든 산불 검출 상황을 확인할 수 있습니다.
Q) FireScout에는 어떤 AI 모델이 적용되어 있나요?
산불 감지는 영상 이미지에서 산불 유무를 판단하는 객체인식(Object Detection) 문제로 보고 있습니다. 저희는 앵커 없는 모델(Anchor free model)을 이용하여 높은 산불 검출율을 보여주고 있습니다. 대부분의 이상 상황에서는 이상 상황 샘플이 절대적으로 부족한 데이터 불균형(Data Imbalance) 문제가 발생합니다. 이 문제를 해결하기 위해서는 이상 상황 샘플을 최대한 수집해야 하지만, 현실적으로 불가능 합니다. 따라서 저희는 산불 이미지 생성을 하는 생성형 모델(Generative Model)을 이용하고 있으며, 산불 도메인뿐 아니라 다양한 도메인에서도 유연하게 동작하는 일반화 모델을 개발하기 위해 도메인 적용(Domain Adaptation)도 연구하고 있습니다.
<생성형 모델로 만든 산불 이미지>
또한, 기존 데이터를 학습하여 새로 수집된 데이터에 자동으로 레이블링 해주는 준-지도학습(semi-supervised learning)을 연구하고 있습니다. 이렇게 수집된 데이터는 모델의 학습에 바로 반영이 되어야 하는데, 모델에 바로 반영될 수 있도록 자동으로 모델 서빙을 해주고 있습니다. 그 외에도 FireScout에는 지도와 연동하여 싱글 카메라로부터 오브젝트가 얼마정도 떨어져 있는지 알 수 있는 산불 위치 추정 모델도 있습니다. 산불 감지 모델은 이미지에서 산불 유무에 대한 정확도는 높지만, 산불의 발화점을 가리키지는 못합니다. 따라서 딥러닝 모델을 이용한 산불의 발화점 보정 연구도 진행 중이랍니다.
Q) FireScout 솔루션은 향후 어떻게 확장될 수 있을까요?
기존에는 캘리포니아에서 발생하는 산불 도메인에 대해서만 다루었기 때문에 관련 없는 데이터(OOD: Out-of-Distribution) 분야에서 많이 쓰이는 양성인 케이스에 대해 양성으로 분류한 비율(TPR: True Positive Rate)은 올리고, 음성인 케이스에 대해 양성으로 잘못 분류한 비율(FPR: False Positive Rate)은 내리도록 학습해왔습니다. 향후에는 일반화된 도메인에서도 잘 동작하도록 연속적 학습(continous learning)과 AutoML을 할 수 있는 MLOps를 구축할 예정입니다.
🧠AI 개발자, 진득한 탐구 정신과 소통 능력이 필요
프로덕트 개발자에게 솔루션을 설명하는 박희찬 연구원
Q) AI모델을 개발하면서 가장 힘든 점은 무엇인가요?
가장 어려운 점은 역시 데이터 확보가 아닌가 싶습니다. 산불 데이터는 충분하지만, 새로운 도메인 확장을 위해서는 그에 맞는 데이터가 필요합니다. 요즘은 오픈 데이터셋을 쉽게 구할 수는 있어도, 특정 태스크를 위한 양질의 데이터를 구하는 것은 결국 자체적으로 확보하지 않으면 쉽지 않은 실정입니다. 따라서 저희는 별도의 데이터 센터 팀과 협업하여 새로운 데이터를 수집하고 레이블링하고 있습니다.
Q) AI 연구원으로서 역량 개발을 위해서는 어떤 노력이 필요할까요?
AI 연구원은 데이터 수집과 정제, 모델의 선정과 개발, 실험과 평가, 배포까지 모두 관여해야 합니다. 논문 구현과 데이터 분석 능력뿐 아니라 실 서비스 적용 단계의 개발 프로세스에 대한 이해도 중요하다고 생각합니다.
입사 전, 그러니까 대학원 졸업 직후에는 막연하게 연구에 대해서만 생각했거든요. AI 모델만 잘 개발하면 어디서든 잘 되겠지? 그런 마음이었는데, 막상 실무에 투입된 이후로는, 프로덕트 개발하는 분들과 건설적인 대화를 하지 않으면 제가 말하는 것이 어쩌면 이상적인 이야기일 뿐, 현실이랑 거리가 멀어지게 되더라고요. 이 부분에서 특정 문제를 어떻게 잘 타협해서 솔루션을 적용할 수 있을지에 대해 끊임없이 탐구하는 것, 그 부분이 중요한 대목이라 생각합니다.
Q) 평소 기술 트렌드를 파악하는데 특별한 노하우가 있을까요?
저는 매년 크게 열리는 학회나 국내 대기업들의 컨퍼런스를 팔로우하고 있습니다. 국제 대형 학회는 최신 연구의 트렌드나 키워드를 체크하여 연구 동향을 살필 수 있습니다. 특히, 키워드로 구분하여 논문 명단을 작성해 놓으면, 필요할 때마다 볼 수 있어서 큰 도움이 됩니다. 국내 대기업들의 컨퍼런스는 그 기업의 문제 해결 노하우를 들을 수 있어서 좋았습니다. 실제 프로덕트 개발에 대해 설명해주고 있어서 좋은 인사이트를 얻을 수 있습니다.
📜멈추지 않는 배움이 AI 개발의 원동력
<FireScout 성능 고도화 작업을 진행중인 박희찬 연구원>
Q) 연구원을 꿈꾸신 계기나, 직업을 선택하면서 닮고 싶은 롤모델이 있으셨나요?
딥 러닝은 대학원 와서 처음 접하게 되었어요. 그 전에는 프로그램 개발과 일반적인 컴퓨터 사이언스에 관심이 있었어요. 중학교 때 ‘다이하드 4.0’라는 해킹과 관련된 영화를 본 적이 있는데, 그 이후로부터 프로그래머에 대한 꿈을 키우기 시작한 것 같아요. 컴퓨터 게임으로 많이 혼나던 시기라서, 컴퓨터를 붙잡으려면 컴퓨터 관련 공부를 해야 했어요. 그게 가장 컸던 것 같아요. (웃음) 연구원과는 관련 없지만, 지금은 일론 머스크를 가장 좋아해요. 충분히 사익을 추구해도 되는 기업에게 공익을 함께 떠올리는 일이 쉽지는 않은 일이잖아요. 미래지향적으로 업계에 투자하고 기술 인프라를 구축해나가는 모습이 대범하고 멋있는 것 같아요. 기업 성장에 그치지 않고 함께 성장할 사회를 고려한다는 것이 와닿았던 것 같습니다. 이러한 마음가짐으로 지금도 열심히 연구하고 있고요.
Q) AI 연구원이 되기 위해서는 어떤 역량이 필요한가요?
처음 AI 연구를 하는 기업이라고 하면, 논문만 작성하고 성능 향상을 위한 연구만 진행할 것이라고 생각하는 경우가 있습니다. AI 연구는 결국 고객의 필요를 충족시킬 수 있는 프로덕트 개발이 같이 진행되어야 합니다. 프로덕트는 다양한 전문가들이 협업을 통해 개발해야 합니다. 자신의 분야가 아니더라도 관심을 가지고 적극적으로 커뮤니케이션이 이루어져야 원하는 결과와 방향성을 얻을 것입니다.
Q) 마지막으로 AI가 세상에 가져올 변화와 역할에 대해 말씀 부탁드립니다.
이상 상황은 완벽하게 통제되는 환경이 아닌 이상, 어떤 일이든 발생할 수 있습니다. 위험을 막을 수 없다면 예방하고 대비하는 게 제가 하고 있는 AI 연구라고 생각합니다. 제가 하고 있는 연구가 도움이 되어 화재에 관련해서는 소방서가 출동하지 않는 날이 왔으면 좋겠습니다.