최근 킥보드와 자전거로 대표되는 개인이동장치 서비스 이용자가 급증하고 있다. 이용자가 크게 늘면서 사건 사고도 함께 증가해 대책 마련이 시급한 상황이다.
이와 관련해 에프원소프트 컨소시엄이 추진하고 있는 개인형 이동장치의 안전을 위한 인공지능 학습용 데이터 구축사업이 주목받고 있다.
● 인공지능 학습용 데이터 구축…대규모 해커톤 대회
현재 에프원소프트를 비롯해 도로교통공단, (주)씨이랩, (주)메트릭스리서치, (주)지바이크, (주)티움솔루션즈, (주)아비스는 과학기술정보통신부가 주관하고, 한국지능정보사회진흥원이 추진하는 `2021년도 인공지능 학습용 데이터 구축사업`을 진행 중이다.
정부지원금 38억원과 수행기관 자부담금 4억원을 합해 총 42억원 규모로 올 연말까지 진행되는 이 사업은 보행자 안전 시설물의 양호·불량 이미지 데이터 100만장 이상을 구축한다. 300시간 이상의 킥보드, 자전거 등 개인형 이동장치의 위반 및 위험 상황에 대한 정보수집과 정리작업도 벌이고 있다.
이렇게 구축된 데이터는 최종적으로 보행자 안전 도로시설물과 개인형 이동장치 안전을 위한 인공지능 응용 모델 개발에 활용된다.
데이터 구축 후 성과 확산 및 데이터 활용 활성화를 위해 연관 과제들, 그리고 이를 바탕으로 한 대규모 해커톤 경진대회와 홍보작업도 속도를 내고 있다.
이번 사업은 보행자 안전을 위한 교통안전시설물의 지능형 관리 시스템 개발은 물론, 점차 증가하고 있는 개인형 이동장치의 안전사고를 예방할 수 있는 예측 경보 시스템 등 관련 서비스 구축에 기여할 것으로 예상된다.
에프원소프트 오승호 대표는 "정부의 디지털 뉴딜 데이터댐 사업을 통해 4차산업시대에 필수적인 데이터를 단기간에 구축할 수 있게 됐다"며 "그동안 수행해 왔던 관련 사업들과 연계해 더 큰 부가가치 창출의 기회도 함께 주어졌다"고 이번 사업에 대한 기대감을 나타냈다.
● "데이터 기반 AI 자동화 시스템 도입으로 교통 안전 확보"
4차 혁명이 안착함에 따라 데이터의 중요성은 점차 커지고 있는 추세다. 이에 따라 인공지능에 대한 관심과 활용 방안 또한 점차 다양해지고 있다.
특히 해당 사안은 보행자의 안전과 직결된 만큼 사고 돌발 상황 탐지, 데이터 기반 시내 교통 혼잡 관리 시스템, 운전자 얼굴 인식을 통한 졸음 운전 방지 등 AI를 다양하게 적용하기 위한 노력이 절실한 상황이다.
과학기술정보통신부가 주최하고 에프원소프트 컨소시엄이 주관하는 `2021 AI 인공지능 학습용 데이터 해커톤 대회`에 참가한 `피하지말고 PM`팀은 정형 데이터를 이용한 머신 러닝 모델들을 핵심 과제로 다뤄온 팀이다.
이번 대회 참가를 통해 영상 데이터 속에서 도출한 유의미한 정보를 바탕으로 교통 위반을 탐지하는 알고리즘 개발을 주된 목표로 삼고 있다. 또한 해당 알고리즘을 정교화 하여 교통안전과 사용자 편의를 개선하기 위해 참가했다.
팀을 이끄는 이주천씨는 "교통사고 통계원표에서 얻을 수 있는 데이터는 대부분 일반차량에 맞춰 있다. 이 때문에 PM의 상황을 모두 담기는 어려운 것이 현실이다"며 "정형 데이터로는 알 수 없었던 PM만의 위반 상황을 영상 데이터를 통해 알 수 있을 것으로 생각한다"고 말했다.
이 팀장은 그간의 업무 경험을 바탕으로 데이터를 기반으로 한 자동화 시스템을 적용한다면, 객관성과 정확성을 높여 교통 안전 확보에 이바지 할 수 있을 것이다고 진단했다. 그러면서 무엇보다 4차 산업 혁명이라는 시대의 흐름에 맞춰 스마트 도시 구축을 위해서는 AI를 통한 교통 시스템의 자동화가 이루어져야 한다고 말했다.
한편, 피하지말고PM팀은 "이번 대회를 통해 기존에 다뤄왔던 정형 데이터와는 다른 이미지·영상과 같은 비정형 데이터 속에서 새로운 정보들을 파악할 수 있다는 사실이 흥미롭게 다가왔다"고 전했다. 이어 "AI hub에서 제공하는 영상 및 이미지 데이터 핸들링을 경험하고, 딥러닝 관련 스터디를 통해 습득한 내용들을 현재 도로교통공단에서 관심을 쏟고 있는 PM 운행 분석에 적용할 수 있는 좋은 기회가 됐다"고 대회에 참가한 소감을 밝혔다.
