Context-Aware Security Robot System for Dangerous Person Discrimination with Digital Twin Integration

최근 인공지능(AI)과 자율주행 기술의 발전으로 이동형 방범 로봇이 자율 순찰과 실시간 위험 탐지를 수행하며 기존 감시 체계의 한계를 보완하고 있다. 그러나 기존 시스템은 영상 전달과 단순 객체 인식에 의존하여 위협 상황을 정밀하게 판단하는 데 한계가 있다. 이러한 문제를 보완하기 위해 본 논문에서는 자세 추정과 객체·얼굴 인식 정보를 융합하여 무기 소지 여부를 판별하고 결과를 3차원 디지털 트윈 환경에서 시각화할 수 있는 상황인식 기반 위험인물 판별 및 디지털 트윈 연동형 방범 로봇 시스템을 제안한다. 실험 결과, 무기 탐지 정확도는 mAP50 기준 95.55%, 위험인물 판별 정확도는 1~2m 거리 구간에서 82.5%를 기록하였으며, Jetson Orin NX 기반 on-device AI 환경에서 준실시간 위협 인식이 가능함을 확인하였다.