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인공지능기술로 블랙아이스나 포트홀을 감지하고, 교통사고를 예방하는 기술이 등장해 관심을 끈다. 겨울철의 블랙아이스는 차량 타이어 파손 등을 유발해, 교통사고의 주요 원인이 된다. 포트홀도 마찬가지다. 특히 사상 최장의 장마가 지나 간 요즘 도로 곳곳에는 포트홀이 지뢰밭처럼 깔려있어 운전자들의 안전을 위협하고 있다. 그런 가운데 한국건설기술연구원 인프라안전연구본부 전찬준 수석연구원은 이른바 ‘컴퓨터 시각(Computer vision)’과 인공지능을 기반으로 하는 도로유지관리 기술을 통해 이같은 방안을 소개해 관심을 끌고 있다.

AI, ‘컴퓨터 시각’ 기법으로 전국 포트홀 사전 탐지
흔히 겨울에는 추운 날씨에 꽁꽁 얼었던 도로가 녹으면서 균열이 생기거나, 제설작업에 사용된 염화칼슘이 아스팔트의 노후화된 부분을 손상해 움푹 팬 블랙아이스를 만들어낸다. 특히 이번 여름에는 오랜 장마로 인해 전국 도로마다 생겨난 포트홀이 문제가 되고 있다. 이렇게 발생한 포트홀은 크고 작은 교통사고의 원인이 되며 사회안전을 위협하고 있다. 전찬준 연구원이 개발한 기술은 사전에 AI기술을 활용해 전국의 포트홀을 탐지하고, 이를 사전에 운전자들에게 알리거나 인식시키는 것이 핵심이다.

그의 컴퓨터 시각(Computer vision) 기반의 도로유지관리 기술은 블랙박스와 같은 카메라를 차량에 설치하여 주행하면서 도로 노면의 파손이나 차선의 휘도 등을 탐지해내는 자동탐지 방식의 기술이다. 카메라를 통해 도로주행 중에 획득한 영상을 바탕으로 다양한 알고리즘들을 접목해 도로 노면의 파손정도를 빠르게 분석해낸다. 물론 이 과정에서 AI 기술이 적극 활용되고 있다. 

지자체 위탁 보수업체들로선 탐지에 한계
흔히 지자체들은 포트홀을 탐지해내기 위해 대부분 관리와 보수를 담당하는 업체에게 맡기고 있다. 업체들은 보수 차량을 타고 이동하면서 육안으로 발견되는 포트홀을 보수하고 이에 관한 결과를 제출하면 그만이었다. 그러다 보니 정확한 보수 시기나 위치를 파악하기도 어렵고, 사고를 방지하는데 어려움이 있었다. 심지어 서울시의 경우에는 택시 운전기사가 운행 중에 포트홀을 발견하게 되면 GPS 정보와 함께 포트 홀 정보를 송신할 수 있도록 하고 있는데, 그 효과에 대해선 많은 교통전문가들이 부정적이다.

‘지도학습’ 빅데이터 기법도 접목
이러한 문제점들을 해결하기 위해 연구팀은 인공지능을 접목한 다양한 방식을 연구해온 끝에 컴퓨터 시각(Computer vision)을 기반으로 하는 도로유지관리 기술을 개발해낸 것이다. 전 연구원의 기술은 모두 인공지능 기반의 기술이긴 하나, 인공지능기술 중에서도 이른바 지도학습 (supervised learning) 기법에 의존한 것으로 알려졌다. 
지도학습 기반의 인공지능기술은 양질의 데이터셋(data set, 자료집합)을 바탕으로 한 빅데이터 기법의 일환으로 해석된다. 즉 어떠한 문제에 대해서 해결이 필요하다고 제기가 되면 이 문제를 어떻게 풀 수 있을지를 고민하되, 문제를 푸는 방법이 현실적이면서도 실용적인지를 가늠하고, 데이터셋을 구축하는 작업을 거친다. 일정 수준의 데이터셋이 구축되면 인공지능 모델을 학습하고, 학습된 모델이 어느 정도의 성능인지를 검증하고 개선하는 과정을 거치는 것이다.
한편 건설기술연구원은 이미 차세대 인프라 연구 차원에서 지속적으로 AI 등 IT 기술을 활용한 다양한 도로유지관리 기술을 연구하고 있는 것으로 알려지고 있다.