라온피플, AI 교통 솔루션으로 글로벌 진출 박차

AI 영상검지기로 신속한 통행량 분석·신호제어 가능

인공지능(AI) 비전 전문 기업 라온피플이 자체 개발한 AI 기술을 교통 분야에 적용해 또 다시 글로벌 시장 문을 두드린다.

지난해 10월 코스닥에 상장한 라온피플은 AI 사업을 크게 스마트팩토리와 스마트라이프 등 투 트랙으로 나눠 이끌고 있다. 스마트라이프 분야 솔루션으로 현재까지 교통, 덴탈(치아), AI 영상 분석 솔루션 등 3대 분야에 진출했다.

이석중 라온피플 대표

라온피플은 지난 1월 자사의 다양한 AI 덴탈 솔루션들을 가지고 두바이에서 개최된 치과 기자재 전시회 ‘AEEDC-Dubai 2020’에 참가했다. 회사는 두부 이미지 분석에 필요한 랜드마크를 자동화 하는 ‘라온셉’과 교정시뮬레이션을 보여주는 ‘라온셋업’, 잇몸과 치아를 분리해 보여주는 ‘라온CBCT뷰어’ 등 다양한 덴탈 솔루션을 보유했다.

이석중 라온피플 대표는 최근 지디넷코리아와 인터뷰에서 AI 교통 솔루션의 글로벌 진출 계획에 대해 밝혔다. AI 교통 솔루션으로 동아시아 및 동남아 시장을 공략한다는 것이 요지다.

이 대표는 “교통 시스템이 굉장히 잘 정비된 나라로 알려진 일본은 안타깝게도 아직까지 버스 안에 몇 명이 있는지 파악할 수 있는 방법은 없다”며 “일본 도쿄, 훗카이도 지역 버스회사들을 만나 인원 파악에 사용되는 AI 솔루션을 시범 적용하기로 했다”고 말했다.

이어 “교통 분야 AI 솔루션을 필리핀, 말레이시아 등에도 공급하기 위해 테스트 진행을 논의 중이다”며 “AI 신호제어 솔루션의 경우 왕복 14차로인 우리나라 인덕원 사거리에서 시범 운영하고 있다”고 덧붙였다.

라온피플은 AI 교통 솔루션을 통해 교통혼잡으로 인한 사회적 비용 낭비를 막고, 미세먼지를 줄여 환경오염을 예방하고자 한다. AI 교통 솔루션으로는 ▲교차로 통계 솔루션 ▲신호제어 솔루션 ▲AI 보행 솔루션 등이 있다. 또한 이들 솔루션을 가동하기 위해서는 고성능 CPU·GPU를 내장한 AI 영상검지기, 딥러닝 영상분석 서버가 사용된다.

■‘AI 영상검지기’로 신속한 교통량 파악

라온피플 AI 영상검지기

AI 영상검지기는 다양한 교통 AI 솔루션의 ‘눈’ 역할을 한다. 2Ghz 6 CPU 코어와 256 GPU 코어가 내장됐다. 또한 초당 10회 이상 딥러닝 연산을 해낸다.

AI 영상검지기를 통해 수집한 정보는 ‘교통 통계 솔루션’에 활용된다. 먼저 진입로의 차량 대기 유무를 0,1 등 숫자로 변환해 파악한다. 동영상 각 프레임 내 차량을 트래킹 한 정보를 중첩해 딥러닝 분석을 한다. 신호등 근처의 나무나 표지판, 사물 등을 보행자로 잘못 인지하지 않도록 AI 알고리즘을 고도화 해 오차율을 줄였다.

이를 통해 교차로의 모든 방향별 직진·좌회전 교통량을 실시간으로 산출할 수 있다. 또한 각 신호 주기별·차선별, 차종별 교통 통계를 제공한다. 교통 통계 데이터는 엑셀 표, 그래프 등으로 가시화 할 수 있다.

아울러 AI 영상검지기는 차량 유무뿐 아니라 차량번호판 판독에도 사용된다. 기존 자동차번호인식(ANPR)보다 야간에 번호판 인식을 잘하며, 구형 번호판 인식 정확도도 더 높은 것으로 평가됐다. 교차로의 사고를 유발하는 꼬리물기, 불법주정차, 과속차량 단속에 활용할 수 있다.

AI 영상검지기는 야간, 눈이나 비가 오는 환경에서도 차량을 문제 없이 차량 유무를 검지할 수 있다. VDS 기본 성능 평가 교통량, 속도 부문에서 최상급을, 점유율 부문에서 상급을 받았다.

라온피플 AI 영상검지기를 통한 교통량 수집 시스템.

■“차도 없는데 건널까?”…실시간 신호제어 가능해져

AI 영상검지기를 통해 얻은 직진·좌회전에 대한 교통량 정보는 ‘실시간 신호 제어 솔루션’에 사용된다.

실시간 신호 제어 솔루션은 교통량 분배를 통해 통행 속도를 20% 더 끌어올릴 수 있다. 가령 3지 교차로에서 좌회전 차량이 대기시 신속히 좌회전 신호를 부여할 수 있으며, 좌회전 차량이 없을 경우 양방향 직진 신호를 부여해 주도로 통행량을 극대화 할 수 있다.

또한 보행자가 없을 경우에도 보행 신호를 부여하지 않아 주도로 통행량을 늘릴 수 있다. 반대로 녹색신호 표출 시간을 연장해 보행자들이 차량이 없는데도 지체하지 않고 횡단보도를 건널 수도 있다.

아직까지 바닥에 루프를 깔고 차량을 감지해 신호를 제어하는 표준 감응 신호제어와 정해진 시간마다 신호를 바꿔주는 정주기 신호 방식(TOD)이 널리 쓰인다. 루프검지기보다 AI 영상검지기를 통한 정보 수집량이 월등히 많다. 루프검지기는 다차로 검지시 차로마다 검지기를 설치해야 하나, AI 영상검지기는 1개 카메라 당 8개 검지영역을 설정할 수 있다.

AI 영상검지기를 통해 기존 교통 인프라를 바꾸지 않고도 실시간 신호제어가 가능하다. 물론 AI 영상검지기가 없는 교차로에서나, 현장 정보 수집 체계 고장시 따로 실시간 신호 제어 솔루션만 온라인 TOD나 표준감응제어 시스템과 호환해 쓸 수도 있다.

라온피플 실시간 신호 제어 솔루션을 이용하면, 도로에 차가 없는 경우 보행자에게 초록불 신호를 적절하게 줄 수 있다.

■즉석 정보 처리로 시간 낭비 줄여

라온피플은 AI 영상검지기, 실시간 교통량 분석 솔루션, 신호 제어 솔루션 등을 통합한 ‘C-ITS(Cooperative-Intelligent Transport system)’을 구축했다.

C-ITS는 AI 영상검지기를 통해 수집한 교통 데이터를 센터의 영상분석서버로 보내지 않고, 현장 AI 영상검지기 '엣지' 시스템에서 바로 분석한다. 기존엔 수집 영상을 센터의 영상분석 서버로 보낸 다음, 분석된 데이터를 노변 기지국과 센터의 관련 서버로 전송하고 또 다시 노변기지국에서 차량으로 상황을 전파하는 복잡한 과정을 거쳤다.

현장 장비가 많을수록 센터까지 데이터를 송신하는데 네트워크 과부하가 걸릴 위험도 크다. 네트워크 부하로 약간의 시간차만 발생해도 교통사고로 이어질 수 있다. C-ITS에서는 분석 센터로 정보를 보내지 않고 즉시 처리해 용량 과부하를 방지할 수 있다.

이처럼 차세대 C-ITS는 차량과 차량, 차량과 도로 인프라 간 실시간 정보 전달 체계를 만들어 능동적인 대응을 가능토록 한다.