초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
◎ 최종 목표
o 본 과제는 이동형 인프라 영상을 활용한 지능형 도로 상황 탐지 시스템 개발을 목표로 함.
- 이동형 인프라 영상을 활용한 실시간 교통 상태 수집을 위한 인공지능 알고리즘을 개발함.
- 딥러닝 등과 같은 인공지능 방법론을 활용한 노면 균열/포트홀 탐지 및 노면 상태 분류에 필요한 알고리즘을 개발함.
- 영상 수집 및 분석을 위한 데이터웨어하우스 구축 및 관리 기술 개발 및 관리 체계를 수립함.

◎ 전체 내용
1) 이동형 영상 기반의 실시간 교통상

□ 연구개발 목표 및 내용
◎ 최종 목표
o 본 과제는 이동형 인프라 영상을 활용한 지능형 도로 상황 탐지 시스템 개발을 목표로 함.
- 이동형 인프라 영상을 활용한 실시간 교통 상태 수집을 위한 인공지능 알고리즘을 개발함.
- 딥러닝 등과 같은 인공지능 방법론을 활용한 노면 균열/포트홀 탐지 및 노면 상태 분류에 필요한 알고리즘을 개발함.
- 영상 수집 및 분석을 위한 데이터웨어하우스 구축 및 관리 기술 개발 및 관리 체계를 수립함.

◎ 전체 내용
1) 이동형 영상 기반의 실시간 교통상태 수집 알고리즘 개발
- 도시부 교통 영상 확보 및 인공지능 블랙박스 개발
● 시내버스에 부착된 주관연구개발기관 ㈜디텍의 8채널 통신형 블랙박스를 통해 주행 차선뿐만 아니라 주변의 교통상황이 포함된 도시부 교통 영상을 확보함.
● 엣지 단위에서 교통 영상을 실시간으로 처리해서 서버에 전송하기 위해서 ㈜디텍은 연산 처리 모듈과 통신 모듈을 포함한 인공지능 블랙박스 시작품 ED-1000을 개발함.

- 블랙박스 영상정보 기반 실시간 교통 상태 수집
● 블랙박스 영상 내에서 차량과 차선을 탐지하여 교통 밀도를 90% 이상의 정확도로 수집하는 알고리즘을 개발함.
● 영상 내에서 특정 차량의 위험 상황을 판정하기 위해서 탐지된 차량을 추적하는 알고리즘을 개발함.
● 도심지역 교통 서비스 기준과 교통 기본도 수식을 통해 추정한 교통 밀도에서 교통 혼잡도를 판정하는 알고리즘을 개발함.

2) 블랙박스 영상을 통한 도로 노면 상태 판정
- 도로 위험 요인 탐지 및 심각도 판정
● 이동형 영상 내에서 도로 위험 요인인 포트홀, 수평 크랙, 수직 크랙, 거북등 크랙을 90% 이상의 정확도로 탐지하는 알고리즘을 개발함.
● 도로 위험 요인의 심각도 판정을 위해 탐지된 경계 상자에 이미지 처리 기법을 적용해 도로 위험 요인의 평균 너비를 산출하는 알고리즘을 개발함.
● 서울시 도로 노면 상태 데이터를 이용해 알고리즘을 검증한 결과 보수가 필요한 도로 위험 요인을 95% 이상의 정확도로 탐지하였으며, 실제 도로 노면 심각도와 이미지 처리 기반으로 산출한 평균 너비 사이에 유의미한 상관관계가 있는 것을 확인함.

- 엣지 단위의 영상 처리기술 개발
● 위탁연구개발기관 노타 NetsPresso의 가지치기와 양자화 기술을 기반으로 탐지 모델을 경량화함.
● 기존 탐지 모델에 비해 탐지 성능 저하는 10% 이하인데 반해 추론 속도는 약 2.9배인 경량화 모델을 개발함.

3) 도로 상태 관리를 위한 데이터 웨어하우스 구축
● PostgreSQL과 docker를 이용하여 블랙박스 영상처리 결과인 교통 상태와 도로 노면 상태 정보를 관리하기 위한 데이터 웨어하우스를 구축함.
● 특정 시간대 도로 섹션마다 교통 상태와 노면 상태 판정 값을 저장하고, 도로 노면 보수가 필요한 도로 위험 요인 사진을 저장하여 노면 상태를 육안으로 확인할 수 있도록 함.
● pgAdmin4 소프트웨어를 통해 실시간으로 데이터 처리량과 데이터베이스 용량을 파악할 수 있음.

□ 연구개발성과
1) 연구개발결과
- 주관연구개발기관 ㈜디텍은 서울시 452번과 3012번 시내버스에 운용 중인 통신형 블랙박스에서 수집한 교통 영상을 제공함.
- 주관연구개발기관 ㈜디텍은 엣지 단위에서 블랙박스 영상처리를 하기 위한 인공지능 블랙박스 시작품 ED-1000을 개발함.
- 공동연구개발기관 한국과학기술원은 블랙박스 영상에서 실시간으로 교통 상태를 90% 이상의 정확도로 추정할 수 있는 알고리즘을 개발함.
- 공동연구개발기관 한국과학기술원은 블랙박스 영상에서 모든 종류의 도로 위험 요인을 90% 이상의 정확도로 탐지하는 모델과 도로 위험 요인의 치수를 판정하는 이미지 처리 알고리즘을 개발함.
- 공동연구개발기관 한국과학기술원은 개발한 도로 위험 요인 탐지 모델과 치수 판정 알고리즘을 고가의 레이저 센서를 부착한 전용 차량을 이용해 수집한 서울시 도로 노면 상태 데이터를 이용해 검증한 결과 보수가 필요한 도로 노면 위험 요인을 95% 이상의 정확도로 탐지하는 것을 확인하였으며, 실제 도로 노면 심각도와 치수 판정 알고리즘을 통해 얻은 평균 너비가 유의미한 상관성을 보였음.
- 공동연구개발기관 한국과학기술원은 PostgreSQL과 docker를 이용하여 블랙박스 영상 처리 결과인 교통 상태와 도로 노면 상태 정보 관리를 위한 데이터 웨어하우스를 구축함.
- 위탁연구개발기관 ㈜노타는 인공지능 경량화 소프트웨어 NetsPresso를 이용해 탐지 모델을 경량화하였으며, 탐지 성능 저하는 10% 이하인데 반해 추론 속도는 약 2.9배 빨라짐.

2) 연구개발성과 성능 달성도
- 사전에 계획한 연구개발성과 성능 목표치인 노면 포트홀/균열 인식도 90%, 도로 노면 상태 분류 정확도 95%, 교통량 수집 정확도 90%를 모두 달성함.
- 연구개발성과 성능의 평가방법 및 평가환경은 별첨 7에 자세히 기술함.

3) 정량적 연구개발성과 달성도
- 사전에 계획한 정량적 연구개발성과 목표치인 특허 2건과 시제품 2건을 모두 달성함.
- 특허 1: 교통상태 추정 시스템, 출원번호: 10-2023-0018845
- 특허 2: 차량 블랙박스 영상 내 도로 위험 요인의 치수 판정을 통한 도로노면상태 평가, 출원번호: 10-2023-0020795
- 특허 2건 출원을 통해 본 과제 연구개발결과물의 지식재산권을 보호함.
- 시제품 1: 차량 블랙박스를 통한 도로 노면 상태 평가 시스템
- 시제품 2: 차량 블랙박스를 통한 교통상태 추정 시스템
- 한국과학기술원에서 개발한 차량 블랙박스를 통한 도로 노면 상태 평가 시스템과 교통상태 추정 시스템을 ㈜디텍이 개발한 인공지능 블랙박스 시작품 ED-1000에 포팅하여 테스트하고 있음.
- 해당 제품은 H/W 및 서비스가 결합한 Product로 제공될 수 있는 기술로 3년 후 1,000,000(천원), 5년 후 3,000,000(천원)의 글로벌 매출액을 올릴 것으로 기대함.

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
- ITS 시장 규모는 연간 12% 정도로 성장하고 있어 교통 센서의 수요는 해마다 커지지만, 루프 감지기와 같은 기존의 교통 센서는 감지 구역의 범위가 제한적이거나 정확성이 낮음. 본 과제에서 개발한 차량 블랙박스를 이용한 교통상태 추정 시스템은 광범위한 도로의 교통상태를 기존 교통 센서에 비해 높은 정확도로 추정할 수 있기에 ITS 시장에서의 수요가 높을 것으로 기대함.
- 전국 도로의 유지보수 비용은 2018년 기준으로 3조 4천억이며, 이는 매년 증가하고 있음. 본 과제에서 개발한 블랙박스 기반의 도로 노면 상태 판정 시스템은 레이저 센서와 수직 카메라가 부착된 고가의 전용 차량을 이용한 시스템보다 경제적이고 도로 노면상태 판정에 소모되는 시간이 짧기에 기존의 도로 노면 상태 판정 시스템을 대체할 수 있을 것으로 기대함.
- 블랙박스 시장은 연간 10~20% 성장하고 있으며, 최근에는 ADAS와 같은 기술에 사용되는 장비로 발전하고 있음. 본 과제에서 개발하였으며, 추후 제품화에 적용할 예정인 인공지능 블랙박스는 성장하는 블랙박스 시장에서 높은 시장 점유율을 차지할 것으로 기대함.
- 본 과제에서 획득한 솔루션의 내재화를 통해 경량화 인공지능 솔루션이 탑재된 제품화에 성공할 경우, 차량 주행 궤적 주변의 교통상황과 도로 노면 상태를 판정하여 ITS 센터 등에 실시간으로 전송할 수 있는 발전을 이룰 수 있음.

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요 약 문 ... 2
• 목차 ... 6
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 7
• 1) 연구개발의 목적 ... 7
• 2) 연구개발의 필요성 ... 7
• 3) 연구개발의 배경 ... 8
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 9
• 1) 도시부 교통 영상 확보 및 인공지능 블랙박스 개발 ... 9
• 2) 블랙박스 영상정보 기반 실시간 교통 상태 수집 ... 11
• 3) 블랙박스 영상을 통한 도로 노면 상태 판정 ... 18
• 4) 도로 상태 관리를 위한 데이터 웨어하우스 구축 ... 24
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 26
• 1) 연구수행 결과 ... 26
• 2) 목표 달성 수준 ... 33
• 4. 목표 미달 시 원인분석 ... 33
• 5. 연구개발성과의 활용 및 사업화 계획 ... 34
• 1. 연구개발 성과 검토 ... 34
• 2. 사업화 전략 ... 34
• 끝페이지 ... 35