“Bukangi现在在吗”一天搞定…国立釜庆大学学生开发AI目击信息服务

by Kim Yongu

Published 06 Oct.2026 11:14(KST)

市民直接提交目击情况及照片

人工智能初步核验照片是否现场拍摄

上线仅两周累计访问量达2万次

为寻找出现在釜山北港的鲨鱼“Bukangi”的市民提供的一项新服务近日上线。市民可直接提交鲨鱼所在位置的信息，由人工智能先核验照片，再通过网页实时展示目击情况。

国立釜庆大学本科与硕士衔接信息通信技术核心人才培养项目组的硕士研究生Lee Noa开发了“Bukangi现在在吗”服务，上线仅两周累计访问量便达到约2万次，受到关注。

国立釜庆大学系统经营安全工程学部Choi Seongcheol教授研究室TEAMLAB的研究员Lee Noa，在9月18日鲨鱼出现在北港亲水公园水道、吸引大批游客前来后，仅用一天便开发了这项服务，并于9月22日开始运营。

使用方法很简单。身在现场的市民点击“现在看得到”或“看不到”，并上传照片，目击信息便会显示在公园地图上。提交照片后，还可获得认证卡。

起初，Lee Noa亲自在社交媒体Threads上查找目击帖文，再将信息标注到地图上。但随着提交的信息增多，由运营者逐一核查并更新情况的方式逐渐显现出局限。

此后，服务改为由市民在现场直接录入信息。不附照片的“现在看得到”和“看不到”按钮仅限在公园周边指定范围内使用，提交的照片则由人工智能先行核验。

Bukangi Jigeum Inna服务界面。

人工智能在判断照片中是否确有鲨鱼的同时，也会检查照片是否在现场直接拍摄。系统经过专门设计，可过滤电视画面截图等非现场拍摄的图片。

对于难以判断的信息，运营者会亲自核查并作出最终审核。该服务并非将全部判断交给人工智能，而是通过“人工智能初步判定→人工最终审核”的方式提高可信度。

识别模块在服务运营过程中曾调整过一次。最初使用商用人工智能工具，但面临成本负担和偶发错误。此后改用JEV方式的开源推理架构，据介绍，在保持准确率的同时，处理速度提高至原来的5倍以上。

Lee Noa将参与国立釜庆大学本科与硕士衔接信息通信技术核心人才培养项目组研究及教育课程时积累的经验，用于这项服务的开发。该项目通过衔接本科与硕士课程，培养信息通信技术核心人才，并开设“数字孪生人工智能及元宇宙扩展现实研究教育课程”。其运作方式是由企业提出实际问题、提供数据，再由学生通过项目加以解决。

Lee Noa在这一过程中完成了新闻分类、招聘材料评估研究自动化智能体等实际课题，掌握了在人工智能出错时进行筛查、保留判断依据的设计方法。这些经验也体现在此次服务的人工智能初步判定与人工最终审核机制中。

Lee Noa表示：“起初，我亲自到Threads上查找目击信息并转录，但这种方式的局限十分明显。市民只需点击一个按钮即可提交信息，人工智能则自动审核照片，因此能更快发布现场所需的信息。”

他还表示：“研究室教导我们，与其给出看似合理的答案，不如作出有依据的判断。这一点在紧急开发服务时给了我最大的帮助。”

Choi Seongcheol教授评价称：“学生将参与项目过程中掌握的问题定义和评估设计能力，自主转化为服务，并让市民实际使用，这一点很有意义。”