‘Edge AI’ 기반 현장 모니터링 기술로, 스마트한 도로 관리 방안 제시한다

[공학저널 전찬민 기자] 우리나라는 완전한 자율주행 차량 상용화를 목표로 지속적인 연구개발을 추진 중에 있으며, 일부 지자체에서는 대중교통에 자율주행 기술이 적용돼 시범 운영되고 있다. 도로 분야에서는 자율주행, 스마트 모빌리티 등 기술발전으로 인해 도로정보에 대한 중요성과 활용성이 확대되고 있다.

도로에서는 다양한 환경적·물리적 변수에 따른 많은 변화가 발생하고 있으며, 포트홀, 결빙 등 사고를 유발할 수 있는 위험요소가 존재하기도 하고, 시간이 지나면서 도로와 도로시설물들이 노후화되거나 파손되기도 한다. 또한, 신설·보수와 같은 공사로 인해 변화가 발생하는데, 매년 도로 유지보수에 대한 민원 수, 비용도 증가하는 추세로 선제적으로 대응하고 안전한 차량 운행을 지원하기 위해서는 정확한 공간정보 기반의 디지털 도로 관리가 필수적이다.

디지털 도로 관리란 실세계의 도로와 시설물을 디지털화한 데이터를 이용해 도로와 시설물 계획, 설계, 시공, 유지관리 등의 생애주기를 관리하는 것을 의미한다. 이를 통해 최적의 보수 시기 등을 예측해 자산으로써 관리해 유지관리 비용 또한 효과적으로 줄일 수 있을 것으로 예상되고 있다.

이에 따라 현재 우리나라는 도로 시설물과 업무를 관리하기 위한 시스템들을 구축·운영하고 있으며, 디지털 기반의 도로 통합관리를 위한 체계, 플랫폼 등을 구축하고자 다양한 연구개발이 진행되고 있다. 특히, 디지털 도로 관리를 위해서는 일차적으로 실제 도로와 시설물을 대상으로 현장 정보를 취득해 이를 지도 기반의 데이터로 구축하는 작업이 필요하며, 대표적인 사례로 자율주행 차량의 필수 기반 요소 중 하나인 HD map을 들 수 있다.

HD map은 실제 도로와 도로 시설물을 3차원 데이터화해 차량이 주변 환경과 자신의 위치를 정확히 인식할 수 있도록 지원하는 자율주행 차량용 지도이다. HD map 제작을 위해 라이다, 카메라, GNSS 등의 다양한 센서가 탑재된 MMS(Mobile Mapping System) 차량이 도로를 주행하며 현장 데이터를 취득하게 된다.

하지만, 도로의 데이터를 주기적으로 수집·갱신하기 위해 반복적인 주행이 필요한데, MMS의 경우 고가의 장비이다 보니 이 과정에서 많은 비용과 노력이 요구되고 있다. 또한, 데이터 취득부터 갱신까지 최소 1개월 이상 소요돼 도로의 상태 점검(포트홀, 공사정보, 낙하물 등)에 활용하기에도 매우 어려운 상황이다.

이러한 상황에서 최근 MMS가 지니는 비용적, 시간적 한계를 극복하고자 도로의 변화정보를 수집하기 위한 방안으로 멀티퓨전센서 기반 현장수집장치를 개발한 기업이 있어 주목을 받고 있다. 그 주인공이 바로 ㈜지오앤이다.

지오앤이 개발한 멀티퓨전센서 기반 현장수집장치는 GNSS/INS, Stereo vision 등의 모듈로 구성된 저비용 고효율의 보급형 장치로써, 해당 장치가 장착된 다양한 이동체의 위치 및 자세정보와 연동된 Stereo Vision 이미지 정보와 Depth 정보를 취득한다는 것이 특징이다. 이를 통해 도로 SOC 상태·변화·탐지 등의 3차원 정보를 실시간으로 획득하고, 기존의 교통관제 CCTV 음영 지역을 해소해 도로 관리의 효율적인 비용 절감과 시장성을 확대할 수 있을 것으로 기대되고 있다.

뿐만 아니라 지오앤은 멀티퓨전센서 기반 현장 수집 장치를 통해 수집된 데이터를 효과적으로 연계하고 구동하기 위한 애플리케이션(App)과 웹(Web) 플랫폼도 현재 개발해 Test 단계에 있다.

지오앤 권찬오 대표이사(사진)는 “앱(App)의 경우, 현장수집장치의 상태정보와 주요 타켓이 되는 시설물을 모니터링하고, 사용자에게 필요한 정보를 직관적으로 제공하는 다양한 기능을 갖추고 있다”며 “주요 기능으로는 영상/위치정보 확인, 송수신 상태 모니터링, 경로 정보 제공, 음성 인식, 알림 송수신 등이 포함돼 있다”고 말했다.

그는 이어 “웹(Web)에서는 현장수집장치에서 수집한 데이터를 종합적으로 분석하고 활용할 수 있도록 설계·개발 중”이라며 “특히, 도로의 변화된 정보를 탐지하는 Edge AI 기반 영상 분석(딥러닝), 도로 변화 정보(형상, 현상, 탐지) 확인, 도로 시설물 관리, 노면 표지 검지 기능 등을 주요 기능으로 제공될 예정”이라고 덧붙였다.

지난 2017년 설립된 지오앤은 도로대장 통합 구축·관리, 정밀도로지도 기반 디지털 트윈, 3차원 가상도로 구축 등 디지털 SOC 관리 선도기업으로서 실세계 데이터 취득에서부터 가공, 융·복합, 서비스 제공과 다양한 공간정보 콘텐츠, 솔루션 개발을 위해 매진하고 있다.

특히, 지도제작, LiDAR 및 MMS 데이터 구축, 지오코딩 등 전통 공간정보기술을 토대로 자율주행지도, 실내공간정보, 고정밀지도, 지도플랫폼을 제공하며, 차세대 공간정보 구축의 선두주자로 자리매김하고 있다. 이러한 축적된 노하우와 기술력을 토대로 지오앤은 멀티퓨전센서 기반 현장수집장치를 개발하게 됐으며, 이 장치를 고도화하기 위해 크게 세 가지 방향을 설정했다.

첫 번째로, AI 모델의 지속적인 업데이트를 통해 다양한 분야의 정보를 제공할 예정이다. 침수 지역, 공사 정보, 제설 필요 지역 등 도로에서 실시간으로 발생하는 이벤트에 대한 영상과 위치 정보를 신속·정확하게 제공할 수 있도록 다양한 분야와 기능이 확대될 예정이다.

이러한 AI 분석을 통해 현장 수집 장치의 기능을 향상시켜 더 많은 도로 이벤트 정보를 실시간으로 분석하도록 하고, 공공과 민간 부분에서 더욱 효율적인 도로 관리에 지원을 확장할 수 있을 것으로 예상된다.

두 번째로는, 빅데이터 플랫폼을 이용해 도로 이벤트 정보를 유통할 수 있는 체계를 중장기적으로 구축할 계획이며, 마지막으로 해외 현장에 맞는 모듈 패키지화와 도로 관리 효율성을 고도화해 해외 시장 진출의 기회를 마련할 계획이다.

앞으로 지오앤은 다양한 국가들이 도로 SOC 공간정보 구축을 위해 신속하고 효과적인 지원을 받을 수 있도록 글로벌 시장에서 경쟁력을 더욱 강화해 나가고자 최선의 노력을 다할 예정이다.