히타치, X-선 수하물 검사 안전성과 정확한 판독 위한 딥러닝 기반 '자동식별기술' 개발
히타치, X-선 수하물 검사 안전성과 정확한 판독 위한 딥러닝 기반 '자동식별기술' 개발
  • 정한영 기자
  • 승인 2017.11.12 23:48
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여러 물품이 인접해 있어도 별도로 인식 가능한 물품 영역 추출 기술과 안전성 판정의 오인을 방지 위한 2 단계로 자동 검사
X-선 수하물 검사 시스템의 확인 이미지
히타치 제작소(CEO 히가시 토시아키)는 X-선을 이용한 수하물 검사에서 인공지능(AI)을 활용하여 수하물의 물품 하나 하나를 인식하고, 재질, 밀도 등으로부터 안전성을 확보하는 자동식별기술을 개발했다.

인공지능은 안전한 물품도 재질과 밀도가 평소와 달리 변경 또는 조작 의심되는 경우 검사를 제안하며, 검사원은 제안된 위험이 의심되는 물품의 검사에 집중할 수 있기 때문에 효율적이고 확실한 수하물 검사가 가능하며, 검사 대기 시간을 대폭 감소시킨다.
X-선 수하물 검사 시스템의 안전성 확인 이미지
또한 이번 기술을 적용한 X-선 수하물 검사 시스템을 내부 실험을 실시한 결과, 모든 수하물을 검사하는 경우와 비교하여 검사원이 같은 시간에 검사할 수 있는 수하물의 수가 약 40% 증가한 것을 확인됐으며, 본 기술을 활용한 X-선 수하물 검사 시스템을 2018년 실용화를 목표로 한다고 밝혔다.

현재 공항을 비롯해 높은 보안이 필요한 일부 역, 공공시설, 행사장 등에서는 칼이나 폭발물 등 위험물의 형상을 식별하고 검사원에게 경고하는 기능 등이 활용되고 있지만 위험물이 포함되지 않는 물품을 포함하여 모든 수하물을 검사해야 했다. 이번 개발된 히타치는 기술의 특징은 다음과 같다.

-여러 물품이 인접해 있어도 별도로 인식 가능한 물품 영역 추출 기술: 우선 X-선 투과량에서 물품의 단위 면적당 질량을 추정하여 X-선 이미지에서 물품이 존재하는 영역을 화소 단위로 포괄적으로 파악해 딥러닝을 활용하여 물품 같은 형상을 추출하여 여러 물품이 인접해 있어도 별도로 인식할 수 있다.

-안전성 판정의 오인을 방지, 2 단계의 안전성 확인 기술: 위험물을 잘못 안전 판정하지 않기 위하여 딥러닝을 이용한 안전한 물품의 식별과 물품의 표준 특징을 이용한 식별 결과의 신뢰성 검증의 2 단계의 식별 기술을 개발했으며, 미리 안전한 물품을 딥러닝을 이용해 학습하고 우선 추출된 이미지가 안전한 물품 여부와 그 유형을 식별한다. 다음으로 식별한 물품의 X-선 사진에서 얻은 재질, 밀도, 크기 등의 특징을 미리 준비 해둔 같은 종류의 물품의 표준 데이터와 비교하여 식별 결과의 신뢰성을 검증하는 시스템이다.
 
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