운영진들은 지난 2월 19일 AI프렌즈 유튜브 공식 채널 개설을 시작으로 기존 강연 시간이었던 수요일 오후 7시마다 라이브 방송을 통해 강연을 진행하기로 결정했다.

AI프렌즈 공식 유튜브 채널 구독자가 180명을 돌파한 가운데 라이브 방송 시청자 또한 30명 이상을 기록하는 등 오프라인 못지않게 뜨거운 열정을 보였다.

4일 온라인 강연에는 전찬준 한국건설기술연구원 박사가 연사로 나서 건설연에서 사용되는 인공지능 기술에 대해 소개했다.

최근 도로노면 파손을 의미하는 포트홀 문제가 사회안전을 위협하고 있다. 포트홀은 폭우나 폭염 같은 기상이변으로 인해 발생하지만 관리 소홀 또한 문제 발생의 주원인 중 하나로 지적된다. 지난 5년간 포트홀이 9만건 이상 발생했고 보수금액으로는 약 128억원이 사용됐다. 포트홀로 인한 사고도 최근 5년간 4000건 이상 발생하면서 관련문제 해결의 필요성이 급격히 대두하고 있다.

전 박사는 포트홀 문제를 해결하기 위한 영상 기반의 도로노면 파손 탐지 기술 연구를 진행했다. 차량의 전면 유리에 탐지기를 설치해 주행 중 도로노면 촬영 시스템을 구축하면 차량이 운행하면서 자동으로 포트홀을 감지해내는 방식이다.

이 과정에서 AI를 이용한 도로환경 분석이 진행된다. CRF(Conditional Random Field) 기술을 적용한 탐지기법은 이미지를 분석해 도로 위와 주변의 구조물, 도로부식 등을 감지해 포트홀 현황을 파악하고 빠르게 분석해낸다.

전 박사는 노면표시 유지관리 기술의 필요성도 강조했다. 도로노면표시는 교통사고를 예방하고 운전자의 원활한 소통을 지원하기 위한 필수적인 안전시설이지만 최적의 성능을 내기 위해서는 주기적인 점검이 필수적이다.

효과적인 도로노면표시 관리를 위해 휴대용 도로노면표시 휘도측정기를 활용한 주기적 측정이 문제해결 방안으로 제시됐다. 이는 차량 외부에 동영상 휘도계를 장착해 도로노면 표시의 휘도를 측정하는 방식이다.

딥러닝 모델을 이용해 일반 동영상 및 휘도 동영상의 정보를 분석하면 실시간 도로노면표시의 휘도를 효과적으로 분석할 수 있다. 특히 딥러닝 합성곱 신경망(CNN) 모델 학습을 적용하면 휘도이미지 데이터셋을 수집하면서 휘도 측정 가능 여부를 판단할 수 있는 CNN 모델을 생성해내 문제 해결에 큰 도움이 된다.

전 박사는 "AI를 활용한 기술이 도로노면 및 건설에서의 문제를 해결하기 위해서널리 쓰이게 될 것"이라고 언급하면서 "차년도에는 도로노면 종합 유지관리 기술로의 확장을 위해 사업화를 추진하면서 관련 기술을 적극적으로 홍보할 예정"이라는 계획도 덧붙였다.

코로나 사태가 진정될 때까지 AI프렌즈 모임은 온라인으로 진행된다. 링크를 클릭하면 AI프렌즈 유튜브 공식 채널로 이동한다.