美대학연구팀, "인식 정확도 떨어져"
물체 인식 AI 시스템은 자율주행차가 도로 표지판이나 보행자 및 사물을 인식하기 위해 사용된다.
연구팀은 물체 인식 시스템에 보행자 사진을 사람의 피부색을 분류하는데 사용되는 '피츠 패트릭' 유형 분류에 따라 피부색이 옅은 카테고리와 피부색이 짙은 카테고리 2가지로 구분했다.
테스트 결과 사물 인식 AI 시스템이 피츠 패트릭 분류에서는 피부색이 짙은 '밝은 갈색'과 '갈색' '검은색'을 가진 보행자를 인식하는데 낮은 수치를 나타내는 것으로 밝혀졌다.
연구팀은 "낮이나 밤과 같은 시간에 촬영한 사진의 변수를 고려하더라도 피부색이 짙은 보행자의 이미지를 포함하는 그룹의 사물인식 시스템의 정확도가 평균 5%나 떨어졌다"고 말했다.
하지만 이번 연구결과를 바탕으로 "데이터 세트에 피부색이 짙은 보행자의 이미지를 더 학습시켜 지금보다 정확도를 높일 수 있다"고 주장했다.
한편 이 연구 결과는 공개형 물리학 논문 저장소 '아카이브'에 논문명 'Predictive Inequity in Object Detection'으로 게재됐다.
홍정민 기자
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