딥 러닝 기술을 통해 영상 기반 교통 정보로부터 인식된 객체들의 검출 결과를 보여주는 모습.[제공=ETRI]

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- 딥러닝 적용 85.67% 정확도로 차량 찾아, 대구 및 김천에 적용 시범사업 추진

[헤럴드경제=구본혁 기자] 국내 연구진이 독자 개발한 스마트 교통관제용 차량 인식 기술이 국제대회에서 1위를 차지했다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 지난달 27일 뉴질랜드 오클랜드에서 개최된 세계최대 영상보안학회주관, 첨단 교통감시분야 국제 대회의 검출 부문에서 각각 1위와 3위를 차지했다고 6일 밝혔다.

ETRI 대경권연구센터 연구진은 딥 러닝 기술 기반 객체 검출 프레임워크를 적용해 차량 검출 분야에서 85.67%의 정확도로 우승을 차지했다. 2위는 독일 프라운호퍼 IOSB 연구소였으며 다른 팀으로 출전한 ETRI 연구진은 84.96%로 3위를 차지했다.

ETRI에 따르면 이번 대회는 교차로와 도로 영상을 대상으로 차량을 검출하고 추적하는 방식이다. 실제 정차돼 있는 버스나 트럭, 자가용을 정답 사각형과 자동인식 결과 사각형으로 구분, 중첩도가 70% 이상일 때 올바로 인식된 것으로 정답 처리한다.

향후 이 기술을 도심에 적용하면 교차로나 도로 위 차량들이 정확히 어디에 위치하는지 알 수 있게될 전망이다. 즉 교차로에 진입하고 진출하는 차량들의 좌·우회전, 직진 및 1차로, 2차로 등 진행 방향을 정확히 알아내 최적의 신호체계를 운용할 수 있다는 것이다.

연구진은 향후 이 기술을 대구광역시에서 추진하는 ‘스마트시티 국가전략프로젝트’에 활용, ‘지능형 교통운용체계’의 개발을 추진하는데 도울 예정이다. 또한 경북 김천시에서 운영하는‘스마트 보행안전 및 방범시스템’에도 적용할 계획이다.

문기영 ETRI 대경권연구센터장은 “이 기술은 스마트 교통을 위한 교통량 모니터링, 차량, 보행자 안전 향상 등 4차 산업혁명의 주요 분야인 스마트 시티의 핵심 기술”이라며 “향후 지방자치단체 등에 적용해 AI 기반 스마트시티 기술을 선도할 수 있도록 관련 연구를 지속적으로 수행할 것”이라고 말했다.

구본혁기자nbgkoo@heraldcorp.com

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