AI가 도로교통량조사 기준 자동분류..차선‧차종별 통행량 집계 CCTV 영상분석 통한 차선, 차종별 차량감지(예시)

[시사투데이 김균희기자] 전국 도로에 설치된 CCTV 영상을 인공지능(AI)이 분석해 교통량을 자동으로 파악할 수 있는 데이터 분석모델이 개발돼 현장에서 활용된다.

행정안전부 통합데이터분석센터는 지난해 10월부터 추진해온 'AI기반 CCTV 영상인식 교통량 분석모델’ 개발을 마치고 이달 말부터 정부와 지자체, 공공기관에 보급을 시작한다고 19일 밝혔다.

이번에 개발된 모델은 CCTV를 통해 확보된 영상을 AI가 도로교통량조사 기준인 12종으로 자동분류하고 차량이 통과하는 차선위치를 파악해 차선‧차종별 통행량을 집계하게 된다.

모델개발 과정에는 서울 동작구, 경북 안동시에 설치된 CCTV 51개소를 통해 확보된 20테라바이트(TB) 분량의 영상데이터가 활용됐다. 차종 판독 정확도는 94% 수준으로 매우 높았다.

국토부는 “CCTV를 통해 확보된 영상을 바탕으로 17만 대의 차량 이미지를 추출했고 반복학습을 통해 AI가 차종을 구분할 수 있도록 했다. 별도의 CCTV 설치나 교체 없이도 기존 도로에 설치돼 있는 CCTV를 그대로 활용할 수 있다는 점도 특징이다”고 했다.

이를 통해 출퇴근 상습정체가 확인된 교차로의 경우 직진‧좌회전 차선을 확대 조정함으로써 정체해소와 공회전 감소효과를 기대할 수 있다.

대형차의 통행량이 많은 지역에서는 도로 상습파손과 미세먼지 발생 가능성이 높은 만큼 도로 사전점검과 살수차 운행으로 사고예방과 미세먼지 저감효과에도 기여할 것으로 전망된다.

이 밖에도 기존에는 수작업으로 진행됐던 교통량조사도 자동화할 수 있게 돼 행정효율성과 정확도를 높일 수 있게 될 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.

​정선용 정부혁신조직실장은 “이번 분석모델 개발은 공공데이터를 분석해 국민 삶의 질을 높이고 현장행정의 효율성을 높이는 새로운 계기가 될 것으로 기대한다”고 했다.

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