미세먼지 측정 사각지대를 일반 CCTV로 해결한다

건설기술연구원, CCTV 영상을 AI로 영상분석
미세먼지 농도 4등급 분류 정확도가 90% 이상

한국건설기술연구원 미래스마트건설연구본부 정규수 박사팀이 고양시의 일반 CCTV 영상을 AI로 분석해 미세먼지의 농도를 분석했다. 건설기술연구원 제공

[파이낸셜뉴스] 한국건설기술연구원은 미래스마트건설연구본부 정규수 박사팀이 일반 CCTV 영상을 인공지능(AI)으로 분석해 미세먼지를 측정하는 기술을 개발했다고 10일 밝혔다.

이 기술은 CCTV 영상에서 미세먼지 농도에 따라 달라지는 가시거리와 선명도를 AI가 분석하는 것으로, 미세먼지 4등급 분류에 대한 정확도가 90% 이상이다. 연구진은 이를 통해 기존 미세먼지 측정소에서 제공하는 것보다 더 촘촘한 시민 생활권 미세먼지 정보를 국민들에게 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

건설기술연구원 김병석 원장은 "AI 미세먼지 정보 구축 기술은 조밀한 시민 생활권 미세먼지 정보 제공을 통해 국민의 안전한 실외활동을 인도할 뿐만 아니라 기존의 CCTV 인프라를 활용함으로써 비용도 절감하는 효과가 있을 것"이라고 말했다.

건설기술연구원은 지자체 실증 및 기술 고도화를 추진 중이다. 실제 CCTV를 모니터링하는 지자체의 스마트도시 통합운영센터를 활용할 계획이다. 다수의 CCTV로부터 미세먼지 농도를 추정하고, 기상정보 제공 시스템을 활용해 3차원의 실시간 미세먼지 정보 제공시스템 구축을 위해 노력 중이다.

연구진이 개발한 기술은 CCTV의 영상 이미지 정보를 분석해 미세먼지 정보를 추정한다. CCTV 영상에서 미세먼지 농도에 따라 달라지는 가시거리와 선명도에서 아이디어를 착안했다. 즉, 나무와 같은 지형물이 아닌 계절에 영향을 받지 않는 건축물과 인프라 구조물을 분석 대상으로 삼았다.

하지만 일조량 변화, 그림자, 사각지대, 안개 등으로 인한 흐린 날씨와 같은 환경 조건 요소들에 따라 신뢰도 확보에 어려움이 있었다. 특히, 사각지대와 건물이 없는 하늘에 대해서는 영상 정보 분석이 불가능하다.

연구진은 이를 보완하기 위해 전후좌우의 추정 값과 거리, 농도 등의 가중치를 활용했다. 또, 정확도를 높이기 위해 데이터 세트를 고양시의 국가 측정소 미세먼지 등급별 분포 비율에 맞춰 구축해 검증 환경을 실제 환경과 동일하게 구현했다. 습도, 온도, 풍속, 풍향 등과 같은 기상환경 요인과 일조량, 태양의 위치 등과 같은 조도 요인을 포함해 더욱 완결성 높은 표준 데이터 세트를 구축했다.

연구진은 이를 바탕으로 AI 딥러닝 분석을 실시, 영상 내 관심 지점의 미세먼지 농도를 추정했다. 그 결과, 실제 국가 측정소의 관측치 대비 미세먼지 농도 4등급 분류에 대한 정확도가 90% 이상으로 나타났다.
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