컨텐츠 바로가기

06.16 (일)

씨엔아이 얼라이언스, ‘AI 교통·생활안전 통합 솔루션’ 시범 운영

댓글 첫 댓글을 작성해보세요
주소복사가 완료되었습니다
벤처스퀘어

<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다>



도로 위 위험 상황을 인공지능(AI) 기술로 예측해 운전자와 보행자 모두에게 알려주는 솔루션이 개발됐다. 보행자 사고를 획기적으로 줄일 수 있고, 전방 주시 태만으로 벌어지는 사고도 별도의 알림을 통해 예방할 수 있게 됐다.

씨엔아이 얼라이언스(C&I Alliance, 대표 박정수)는 횡단보도, 유동인구가 많은 도로 위에서 발생할 수 있는 위험 상황을 인공지능과 라이다(LIDAR) 기술로 예측해 운전자나 보행자에게 앱, 스마트워치, 전용 이동통신장비 등으로 알려주는 시스템을 구축하고, 시범 운영에 들어간다고 23일 밝혔다.

씨엔아이 얼라이언스의 'AI 교통·생활안전 통합 솔루션'은 전북 군산시 용문초등학교 앞 삼거리에 설치됐다. 씨엔아이 얼라이언스가 자체 개발한 딥러닝 기반의 AI 솔루션은 전광판이나 스피커 등으로 운전자와 보행자에게 도로상황을 전달하는 기존 지능형 교통정보시스템의 한계를 극복했다는 설명이다.

'AI 교통·생활안전 통합 솔루션'의 주요 기능은 ▲교통량 및 차량 속도 측정 ▲교통사고 감지 ▲보행자 보호 ▲객체 간의 거리 측정으로 위험 예측 등이다. 카메라 대비 정확도가 높고 야간 및 악천후에도 제대로 된 측정이 가능하다. 예를 들어 차량과 보행자와의 충돌이 예상될 시 앱이나 워치 등으로 알림이 전달돼, 사고를 미연에 방지할 수 있다.

솔루션 작동을 위해 설치된 스마트 멀티 폴 시스템은 태양광발전의 독립전원공급장치로, 별도의 전력을 필요로 하지 않아 경제성 측면에서도 탁월하다. 기존 지능형 교통정보 시스템의 경우 운전자와 보행자에게 제대로 된 경고 알림을 전달하기 어려워, 기술 개선의 필요성이 꾸준히 제기돼 왔다. 객체 인식의 정확도도 떨어지고, 특히 야간상황에 제기능을 발휘하지 못하는 시설이 대다수다.

이 같은 한계를 극복하기 위해 씨엔아이 얼라이언스는 에스오에스랩의 기술 지원을 통해 개발을 진행했다. 에스오에스랩의 3D 라이다 객체 인식 기술을 솔루션에 탑재했고, 라이다를 활용한 높은 정확도의 솔루션을 구현해 냈다. 지난 2016년 설립된 에스오에스랩은 광주 대표 AI 기업으로, 독보적인 라이다 기술력을 인정받아 지난 CES 2021에서 혁신상을 수상했고, 코스닥 상장도 앞두고 있다. 시스템 장비 개발은 씨엔아이 얼라이언스 산하 전북 군산의 ㈜오성이노베이션(대표 최기현)이 담당했다.

씨엔아이 얼라이언스는 시범 운영을 통해 군산시 용문초등학교, 금강중학교의 학생들과 주민의 안전을 지키고, 운전자들의 사고 위험을 최소화하는 데 주력할 방침이다. 솔루션 개발을 총괄한 씨엔아이 얼라이언스 송현수 책임연구원은 "최초로 시도하는 솔루션인 만큼 참고할 만한 사례가 없었다”라며 "시범 운영을 통해 더욱 더 안전한 솔루션으로 고도화시킬 것”이라고 말했다.

장비를 개발한 최기현 ㈜오성이노베이션 대표는 "초등학생, 고등학생 자녀 5명을 키우고 있어, 평소 어린이 교통 안전에 관심이 많았다”라며 “우리 아이들의 안전을 위한 일이라고 생각하고, 더욱 더 심혈을 기울여 제작했다”라고 밝혔다. 씨엔아이 얼라이언스는 3~4개월 동안 시범적으로 솔루션을 운영할 예정이다. 상용 서비스는 올 하반기 중 운영할 전망이다.

박정수 씨엔아이 얼라이언스 대표는 "시범 운영 기간 동안 학부모, 지자체의 담당 부서 등을 대상으로 기술 시연회를 개최해 기술의 필요성을 널리 알릴 계획이다”라며 "다양한 웨어러블 장비도 구축해 더 많은 지역의 아이들과 시민들이 혜택을 볼 수 있도록 노력할 것”이라고 강조했다.

한편 박정수 대표는 이번 시스템이 개발되기까지 많은 도움을 준 에스오에스랩과 실험용 통신장비를 제공해준 KT, 무상으로 폴 제작에 도움을 준 부산의 태정이엔지와 원텍시스템 등 여러 협력사에 감사의 마음을 전했다.





  • 관련 기사 더 보기


https://www.venturesquare.net/924494

오효진 email___editor@venturesquare.net

Copyright ⓒ ATSQUARE.


기사가 속한 카테고리는 언론사가 분류합니다.
언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.