실세계 안전 모니터링과 소셜미디어 참여 격차 분석을 위한 인공지능 시스템 연구

AI Systems for Real-World Safety Monitoring and Social Participation Analysis

연구 내용

트레드밀 환경에서 행동 인식으로 위험도를 산정해 알람을 제공하고, 소셜미디어 네트워크 구조가 참여 격차를 만드는 요인을 다층 모형으로 분석하는 연구

실세계 안전 모니터링은 사용자 행동을 영상에서 파악하고, 위험도를 정량화한 뒤 임계치 기반 알람으로 연결해야 합니다. 연구실은 트레드밀에서 복수 카메라로 사용자의 모습을 획득하고, 인공지능 모델 기반 행동 인식으로 사용자 각각의 위험도를 판단한 후 합산 점수를 산정해 알람을 발생시키는 시스템 구성을 특허로 확보했습니다. 동시에 소셜미디어 영역에서는 사용자 참여가 네트워크 구조의 영향을 받는 방식을 다층 분석으로 규명합니다. 이와 같은 시스템 관점의 추론은 오프라인 안전과 온라인 상호작용 모두에서 관측 데이터 기반 의사결정으로 이어질 수 있습니다.

관련 프로젝트

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연구 흐름

2022년에는 두 축의 성과가 확인됩니다. 첫째, 트레드밀 위험을 탐지해 알람을 제공하는 인공지능 시스템 관련 특허를 통해 행동 인식 기반 실시간 판단 구조를 정리했습니다. 둘째, 소셜미디어 참여 격차의 원인을 네트워크 구조 효과로 설명하기 위해 다층 모형 분석을 수행했습니다. 이후 연구실 전반에서는 이러한 데이터 기반 추론 관점을 멀티모달·강건성·생성형 프레임워크 영역으로 확장하는 흐름을 이어가고 있습니다. 현재도 실세계 데이터에서 의미 있는 신호를 추출해 의사결정으로 연결하는 방법을 중심으로 연구를 수행하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

운동 안전 모니터링
영상 기반 위험 행동 감지
스포츠 시설 이상 상황 알림
건강관리 보조 서비스
소셜미디어 참여 편향 분석
커뮤니티 운영 지표 설계
네트워크 기반 사용자 행동 예측
프라이버시 관련 데이터 해석 도구
다층 모형 기반 영향 요인 분석
공공 서비스 현장 의사결정 지원