터키 지진 구조를 위한 ML 활용 사례
Using Machine Learning to Aid Survivors and Race through Time
·2023.03.03 09:00
터키 지진 당시 머신러닝을 활용해 소셜 미디어의 구조 요청 정보를 구조화하여 구조 활동을 지원한 사례를 다룬다.
2023년 2월 터키 지진 발생 직후, 소셜 미디어에 올라오는 구조 요청 정보를 실시간으로 처리하기 위해 afetharita(재난 지도) 애플리케이션이 개발되었다.
주요 기술적 구현 내용은 다음과 같다:
- 데이터 추출:
easyocr를 통해 이미지 내 텍스트를 추출하고,bert-base-turkish-cased기반의 Transformer NER 모델을 파인튜닝하여 이름, 전화번호, 주소 등의 핵심 정보를 구조화했다. - 인터페이스 및 배포:
Gradio로 인터페이스를 구축하고, Hugging Face Spaces에 호스팅하여 GPU 지원을 통해 안정적인 서비스를 제공했다. - 모델 서빙: Hugging Face Inference API를 활용해 별도의 인프라 구축 없이 모델을 즉시 배포하고, 트래픽 급증에 대응할 수 있는 확장성을 확보했다.
추출된 주소는 Geocoding API를 통해 좌표로 변환되어 지도에 표시되었으며, 이는 구조 대원들이 생존자의 위치를 신속하게 파악하는 데 결정적인 역할을 했다.
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