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기사입력 : 2023.09.17 09:12
- '노면 변화 감지 AI 개발'로 도로 점검 신속화
- 정확한 고속도로 점검과 안정적 유지 보수 강점
비가 쏟아지면 도로 표면에 구멍이 생기는 포트홀(pot hole)은 자칫 중대 사고로 이어질 확률이 높다. 이 포트홀은 일반적으로 사람의 눈으로 직접 확인하고 보수해야 했기 때문에, 많은 시간과 노동력이 소모되어왔다.
그런데 일본의 전기기기 회사 도시바와 도시바 디지털 솔루션즈가 포트홀을 해결할 수 있는 '노면 변화 감지 AI(인공지능)'를 개발해 실용화에 나섰다.
일본 IT전문 매체 지디넷(ZD NET)에 따르면, 도시바와 도시바 디지털 솔루션즈는 NEXCO 중일본과의 협력 하에 고속도로 일상 점검의 효율성을 향상시키기 위한 검증실험을 진행했다. 그 결과, 이 AI 기술은 일상 점검의 자동화와 노동력 절감 뿐만 아니라, 긴급 보수가 필요한 포트홀을 조기에 발견하는 데 큰 효과가 있음이 밝혀졌다. 이로써 고속도로의 유지보수와 장기적인 안정적 운영에도 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
지난 2019년 NEXCO 중일본 지역 내의 고속도로에서 약 3200건의 포트홀이 발견됐다. 이 중 30년이 경과한 도로가 전체의 60%를 차지하며, 노면의 변화로 인해 포트홀 발생 빈도가 증가했다. 이로 인해 적시에 이루어지는 점검 및 유지보수가 절실하게 필요한 상황이었다.
기존의 점검 방식은 점검원이 순찰 차량을 이용하여 정기적으로 도로를 순회하며 육안으로 포트홀을 확인하는 방식이었다. 긴급 보수가 필요한 포트홀을 발견할 경우, 점검원은 안전한 정차 지점을 찾은 후, 다시 포트홀이 있는 장소로 돌아와 사진 촬영을 해야 했다. 이후 해당 사진을 도로관제센터에 보고하는 과정을 거쳤다.
도시바 연구개발센터의 미디어 AI 실험실 전문가 노다 레이코 씨는 "노면 변화 감지 AI는 점검원이 탑승한 차량에 설치된 카메라로 이미지를 수집하며, 이 이미지를 AI로 분석한다. 이를 통해 주행 중에도 실시간으로 포트홀을 자동으로 파악하고, 바로 도로관제센터에 보고가 가능하다. 이로써 점검 품질의 일관성과 작업의 안전성이 보장되며, 긴급 보수에 소요되는 시간도 크게 줄일 수 있다"고 말했다.
이번 AI의 눈에 띄는 특징은 '약교사 학습형' 기술이 탑재된 것이다. '약교사 학습형' 기술은 영어로 'Weakly Supervised Learning'이라고도 하며, 머신러닝에서 사용되는 학습 방식 중 하나다.
도시바는 AI가 딥러닝 모델을 통해 입력 이미지에서 비정상 패턴의 스코어 맵을 생성한다고 설명했다. 이 모델은 스코어 맵의 최대값이 입력 이미지의 변화와 일치하도록 학습되어, 정상 이미지와 비정상 이미지 사이의 차이점을 높은 스코어로 표시한다. 이 기술의 도입으로 이미지 분석 시간이 기존 1분 40초에서 단 1초로 줄어들었다. 이로 인해 작업 부담을 줄이고 다양한 도로 환경에서의 적용이 용이해졌다.
향후 두 회사는 NEXCO 중일본과 실증 실험을 진행해 긴급 보수가 필요한 포트홀의 검출 정밀도를 향상시키고 오는 2024년 실용화를 목표로 하고 있다.
2024년 이후로는, 네쿠스코(NEXCO 일본도로공단 후계의 민영기업으로, 동일본, 중일본, 서일본의 3개 회사로 구성)는 각 점검 항목별로 내부에서 AI 모델을 개발할 수 있는 서비스를 제공할 계획이다.
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