CCTV 영상 AI로 분석해 차종·교통량 파악정확도 94% 수준…교통체증 해소·도로안전 확보 기여
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이번 모델개발 과정에는 서울 동작구, 경북 안동시에 설치한 CCTV 51곳을 통해 확보한 20테라바이트 분량(DVD영화 4200편)의 영상데이터를 활용했으며, 차종 판독 정확도는 94% 수준으로 매우 높았다.
특히 CCTV를 통해 확보한 영상을 바탕으로 17만 대의 차량 이미지를 추출했고, 반복학습을 통해 인공지능이 차종을 구분할 수 있도록 했다.
별도의 CCTV 설치 또는 교체 없이도 기존 도로에 설치한 CCTV를 그대로 활용할 수 있다는 점도 특징이다.
통합데이터분석센터는 ‘인공지능 기반 CCTV 교통량 분석모델’을 교통정체 해소, 대기질 개선, 도로안전 확보, 교통량 조사 등 다양한 방면에서 활용할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
예를 들어 CCTV 영상을 분석해 출퇴근 상습정체가 확인된 교차로의 경우 직진·좌회전 차선을 확대 조정함으로써 정체해소와 공회전 감소효과를 기대할 수 있다.
대형차량 통행량이 많은 지역에서는 도로 상습파손과 미세먼지 발생 가능성이 높은 만큼 도로 사전점검과 살수차 운행으로 사고예방과 미세먼지 저감효과에도 기여할 것으로 전망했다.
아울러 기존에는 수작업으로 진행했던 교통량조사도 자동화할 수 있게 되어 행정효율성과 정확도를 높일 수 있을 것으로 보인다.
통합데이터분석센터는 이번 모델을 각 기관에서 쉽게 활용할 수 있도록 표준화하고 사용자들이 별도의 분석기술 없이도 손쉽게 업무에 적용할 수 있도록 온라인 서비스도 지원할 계획이다.
지난달 오픈한 ‘범정부 데이터 분석시스템’에 온라인 자동분석 기능을 탑재해 사용자가 CCTV에서 추출한 동영상을 업로드하면 자동으로 교통량을 분석해 그 결과를 확인할 수 있게 된다.
정선용 행안부 정부혁신조직실장은 “교통 및 국민 안전과 관련된 이번 분석모델 개발은 공공데이터를 분석하여 국민 삶의 질을 높이고 현장행정의 효율성을 높이는 새로운 계기가 될 것으로 기대한다”고 밝혔다.
이어 “앞으로도 실효성 있는 데이터분석을 통해 국민의 마음에 더욱 가까이 다가서는 정책이 만들어질 수 있도록 지원해 나갈 것”이라고 강조했다.