AI 기반 CCTV 영상 활용해 교통체증·미세먼지 줄인다
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정부가 전국 도로에 설치된 CCTV 영상을 인공지능(AI)이 분석해 차종과 교통량 등을 자동으로 파악할 수 있는 데이터 분석모델을 개발했다.
이번에 개발된 모델은 CCTV를 통해 확보한 영상을 통해 AI가 차종을 도로교통량조사 기준인 12종으로 자동분류하고, 차량이 통과하는 차선 위치를 파악해 차선·차종별 통행량을 집계하게 된다.
행안부는 이 모델이 차량정체 해소·대기질 개선·도로안전 확보·교통량 조사 등 다양한 방면에서 활용될 수 있을 것으로 예상하고 있다.
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12종 차량·통행량 등 분석
차선 축소·확대 등에 활용 가능
정부가 전국 도로에 설치된 CCTV 영상을 인공지능(AI)이 분석해 차종과 교통량 등을 자동으로 파악할 수 있는 데이터 분석모델을 개발했다. 이를 교통체증 해소 등 다양한 곳에 활용할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
행정안전부 통합데이터분석센터는 지난해 10월부터 추진해온 ‘AI 기반 CCTV 영상인식 교통량 분석모델’ 개발을 마치고 이달 말부터 정부와 지자체, 공공기관에 보급을 시작한다고 18일 밝혔다.
이번에 개발된 모델은 CCTV를 통해 확보한 영상을 통해 AI가 차종을 도로교통량조사 기준인 12종으로 자동분류하고, 차량이 통과하는 차선 위치를 파악해 차선·차종별 통행량을 집계하게 된다.
행안부는 이 모델이 차량정체 해소·대기질 개선·도로안전 확보·교통량 조사 등 다양한 방면에서 활용될 수 있을 것으로 예상하고 있다. 예를 들어 CCTV 영상을 분석해 출퇴근 상습정체가 확인된 교차로의 경우 직진·좌회전 차선을 확대 조정해 차량 정체 해소 등의 효과를 유도할 수 있다. 또 대형차량 통행량이 많은 지역으로 파악되면 도로 상습파손과 미세먼지 발생 가능성이 큰 만큼 도로 사전점검과 살수차 운행 등을 진행할 수도 있다.
기존에는 수작업으로 진행되었던 교통량조사도 이 모델을 활용하면 자동화할 수 있어 행정효율성과 정확도도 높일 수 있다.
모델개발 과정에는 서울 동작구, 경북 안동시에 설치된 CCTV 51곳을 통해 확보된 20TB 분량의 영상데이터가 활용됐다. 행안부는 이 영상들을 바탕으로 17만대의 차량 이미지를 추출했고, 반복 학습을 통해 AI가 차종을 구분할 수 있도록 했다. 차종 판독 정확도는 94% 수준이다.
행안부는 이번 모델을 각 기관에서 쉽게 활용할 수 있도록 표준화하고 사용자들이 별도의 분석기술 없이도 손쉽게 업무에 적용할 수 있도록 온라인 서비스도 지원할 계획이다.
정선용 행안부 정부혁신조직실장은 “교통 및 국민안전과 관련된 이번 분석모델 개발은 공공데이터를 분석하여 국민 삶의 질을 높이고 현장 행정의 효율성을 높이는 새로운 계기가 될 것으로 기대한다”고 말했다.
김이현 기자 2hyun@kmib.co.kr
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