Development of an Accident Video Detector for Trauma Prevention and Proposal for an Accident Video Detection Service

AI 추천 알고리즘의 부작용으로 인해 영상 플랫폼 사용자가 사고 영상 시청 시 트라우마가 유발될 우려가 있다. 그러나 사고 영상에 대한 규제 기준이 미흡하다. 본 논문에서는 YouTube와 같은 영상 플랫폼에서 트라우마를 유발할 수 있는 사고 영상을 효과적으로 탐지하고 규제하기 위해 네 가지 사고 카테고리를 통합한 검출 시스템을 제안한다. 또한 제안한 시스템에 적합하게 활용할 수 있는 CNN 기반 화재 및 침수 탐지 모델, two-stream 학습을 이용한 폭행탐지 모델, 그리고 YOLOv4를 기반으로 한 교통사고 탐지 기법을 구현하였다. 화재, 침수, 폭행 탐지 모델은 각각 95%, 96%, 97%의 정확도를, 교통사고 탐지 기법은 97.1%의 탐지율과 2.86%의 오탐률을 달성하였다. 본 연구는 기존 규제 항목이 아닌 사고 영상을 탐지하여 사용자 트라우마를 방지하고, 안전한 미디어 환경을 조성하는 데 기여할 것으로 기대한다.