전동킥보드, 전기자전거와 같은 공유형 PM(Personal Mobility) 불법주정차로 인한 민원 발생 전 불법주정차 관리기관이 미리 검지하고, 조치해 불법주정차 민원 발생을 최소화 할 수 있는 기술이 국내 최초로 선보여 화제다.
이 기술은 실제 도시문제 해결에 접목된 구체적 성과로 더욱 주목받고 있는 가운데 시민 민원이 많고 인력 단속이 어려운 지역에서 큰 효과를 거둘 것으로 전망된다.
또한, 지자체 요청에 따라 공유 PM 운영사와의 연계도 가능해 불법주정차 기기에 대한 사전 알림과 수거 요청이 체계적으로 이뤄질 것으로 기대를 모으고 있다.
전동킥보드 전기자전거 등 안전 민원 ‘골머리’
CCTV 영상 활용 ‘검지’ 알림 수거 조치 도와
긴급 수거 기기와 운영처 매칭 알고리즘 개발
공유형 PM이 도심 내 이동 편의성을 높이는 것은 물론 친환경 교통수단으로 각광 받고 있지만, 불법주정차로 인한 보행자의 안전 위협과 교통약자의 이동 불편 등은 풀어야 할 숙제로 남아 있다.
서울시 등 일부 지자체에서는 도로교통법에 근거한 ‘개인형 이동장치 이용 안전 증진 조례’를 제정하고, 무단 방치된 공유형 PM에 대해 이동, 보관, 매각 등의 행정조치를 시행 중이다.
하지만, 이 같은 조치는 시민 신고나 현장 단속과 같은 인력 중심 방식에 의존하고 있어 실효성 확보에 한계가 있다는 지적이다.
또한, 공유 PM 운영업체에서 PM에 탑재된 GPS를 통해 주차 가능지역을 가이드하고 있지만, 운영업체 간 고객 선점 경쟁 중으로 고객을 대상으로 엄격한 주정차 요구에 한계가 있고, 넘어짐 등 주차상태까지 파악하기는 어려운 실정인 것으로 알려져 있다.
따라서 자동 단속 기술 개발에 대한 요구가 증가하고 있다.
한편, 지금까지의 공유 PM과 관련된 대다수 연구는 이용 중 법규 위반 검지 및 이용 서비스 개발에만 집중돼 있어 불법주차에 대한 자동 단속 기술은 현재 공백 기술이다.
이에 공유 PM의 무분별한 방치 또는 불법주차로 인한 차량 통행 방해와 보행자의 이동 불편 등의 문제 해결을 목표로, 기존에 설치된 CCTV 영상을 활용해 불법주정차된 공유 PM을 검지하고, 각 기기의 형태와 색상 등을 기반으로 운영업체를 특정할 수 있으며, 불법 주정차된 공유형 PM의 넘어짐 여부와 주정차 지속 시간으로 위험도를 판단해 이동 조치의 우선순위까지 정해주는 ‘영상 AI 기반 공유형 PM 불법주정차 검지 기술’ 연구가 진행됐다.
이 연구는 과학기술정보통신부의 지원 아래 지난 2023년부터 2024년까지 건설기술연구원의 중소·중견기업 지원사업으로 진행됐다.
연구내용
1차년도 연구 중 ‘공유 PM 기기 및 주차 상황 분류 체계 개발’ 부문에서는 테스트베드 지역의 CCTV 운영 현황 및 공유 PM의 특성과 함께 PM 단속 규정 및 제도에 대해 분석하고, PM 긴급 수거 기준을 개발했다.
‘AI 기반 공유 PM 검지 알고리즘’ 부문에서는 공유 PM 학습데이터 수집 테스트 베드 구축과 함께 CCTV 영상 기반 공유 PM 객체 정보 추출 및 학습 시나리오 설계, 공유 PM 검지 AI 레이블링 학습 데이터셋 구축, 공유 PM 검지 알고리즘 개발 등의 연구를 진행했다.
‘공유 PM 주차 상황 및 위험도 판단 알고리즘 개발’ 부문에서는 공유 PM 주차 상황 및 위험도 판단 알고리즘 개발 연구를 비롯해 최신 기술 동향 파악 및 전문가 자문, 국내외 AI 인식 및 레이블 학습 관련 최신 기술 동향 파악, CCTV 기반 PM 불법주정차 검지 기술 적용을 위한 수요처 등 전문가 자문 등이 이뤄졌다.
이 같은 연구를 기반으로 진행한 2차년도 연구에서는 공유 PM 주차 상황 및 위험도 판단 알고리즘 고도화, 공유 PM 긴급 수거 대상 기기의 운영기관 매칭 알고리즘 개발 등의 연구를 진행하고, ‘긴급 수거 대상 기기의 운영기관 매칭 알고리즘’을 개발했다.
‘공유PM 불법주정차 추적 및 표출 시스템 개발’ 부문에서는 표출시스템 서비스 화면 UI 설계와 공유 PM 불법주정차 추적 및 표출 시작품 개발에 성공했다.
또한, CCTV 기반 PM 불법주정차 검지 기술 적용을 위한 수요처 등 전문가 자문도 병행했다.
한편, 이 같은 연구를 통해 선보인 ‘영상 AI 기반 공유형 PM 불법주정차 검지 기술’은 AI를 활용해 기존 공공 CCTV 영상을 분석, 공유형 PM의 불법주정차를 자동으로 검지하고, 넘어짐 여부와 주정차 지속 시간을 분석해 위험도를 판단할 수 있다.
이처럼 기존 공공 CCTV를 활용하는 이 기술은 별도의 추가 인프라 설치비용을 절감할 수 있고, 인력 증대 없이 공유형 PM의 불법주정차 단속의 효율을 크게 향상할 수 있다.
또한, 각 기기의 형태와 색상 등을 기반으로 운영업체를 특정할 수 있는 것은 물론 불법주정차된 공유형 PM의 위험도에 따라 이동 조치의 우선순위까지 정할 수 있다.
특히, 긴급 대응이 필요한 상황에 신속히 조치할 수 있도록 설계된 만큼 향후 많은 지자체에 적용될 경우 도로 및 보행로에서의 사고 예방과 국민 안전 강화에 크게 기여할 것으로 기대를 모으고 있다.
인 / 터 / 뷰
AI 통해 불법 주정차 자동 식별
특허 소프트웨어 등록 곧 사업화
한국건설기술연구원 박현석 수석연구원은 “최근 공유형 PM 이용이 급증하면서 관련 민원이 계속 증가하고 있지만, 시민 신고나 인력 중심의 현장 점검에 의존하고 있는 현행 단속 체계로는 즉각적인 대응에 한계가 있다”고 밝혔다.
이어 “따라서 이 연구에서는 이 같은 한계 해결을 위해 기존에 설치된 CCTV 영상을 기반으로 AI를 통해 불법 주·정차된 공유 PM을 자동으로 식별하고 신속히 대응할 수 있는 기술을 개발했다”고 소개했다.
이 기술은 향후 스마트시티 구현에도 중요한 기반 기술로 자리매김할 것으로 전망된다.
이 같은 성과 도출을 위해 연구진은 불법주정차 공유 PM을 자동으로 검지하고, 이동 조치 우선순위까지 제시할 수 있는 시스템 개발에 집중했다.
박 박사는 “PM의 종류를 구분하는 AI 모델을 학습시키는 한편, 세워짐이나 넘어짐과 같은 주차 상태, 주차 시간, 위치 등을 종합적으로 분석해 대응 우선순위를 결정할 수 있는 알고리즘을 구현했다”고 설명했다.
이어 “또한, 실제 현장에서 사용할 수 있도록 운영자가 한눈에 파악할 수 있는 통합 표출 시스템도 함께 개발했다”며, “이를 통해 불법 주·정차 여부와 수거 필요성을 실시간으로 판단하고 대처할 수 있을 것”이라고 말했다.
특히, 이번 연구는 단순한 기술 개발에 그치지 않고, 시스템 시제품 제작과 경제성 평가, 현장 적용 방안까지 포괄적으로 수행했다는 점에서 남다른 의미를 갖고 있다.
박 박사는 “전국적으로 공유 PM 단속에 어려움을 겪고 있는 지자체를 위한 실질적인 해결책이 될 수 있도록 연구기간 동안 고양시, 인천시 등 실제 수요처와의 협력을 통해 현장 적용성도 높였다”고 강조했다.
현재 이 기술은 특허 등록과 소프트웨어 등록은 물론 수요기업으로의 기술 이전과 후속 사업화가 이뤄졌다.
지자체 수요처와 ‘협력’ 현장 적용성 높여
연구진은 이번 기술이 향후 PM 이외에도 도시 내 다양한 이동 수단과 시설물에 대한 감시와 관제를 통합하는 시스템으로의 확장성에 주목하고, 향후 스마트시티 정책과 연결한 통합 도시 관리 플랫폼으로 확장하기 위한 계획을 세우고 있어 귀추가 주목된다.
끝으로 박 박사는 “이번 연구 성과를 기반으로 전국 지자체와 협력해 기술을 단계적으로 확산하는 한편, 진행 중인 후속 R&D를 통해 차량 주차관제 시스템과 통합하고 성능에 대한 공인인증과 표준화도 추진할 예정”이라고 밝혔다.
이어 “궁극적으로는 시민 신고나 현장 단속과 같은 인력 중심 관리에서 벗어나 선제적으로 위험을 자동 예방하고 도시 내 교통약자 보호와 보행 안전을 강화하는 방향으로 기술을 지속 확장할 계획”이라며, “나아가 공유 모빌리티 산업의 건강한 성장과 공공 안전의 조화를 이루는 데 기여하고 싶다”고 덧붙였다.
