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서울디지털재단, ‘인공지능 기반 하수관로 결함 탐지 시스템’ 개발
[보안뉴스 박미영 기자] 서울시가 사람이 육안에 의존해 찾아냈던 하수관로 천공, 붕괴 같은 결함 탐지 업무에 전국 최초로 인공지능(AI) 기술을 활용한다.
서울디지털재단은 컴퓨터가 영상·이미지 등을 인식하는 ‘컴퓨터 비전기술’을 활용해 하수관로 CCTV 영상 내 결함을 자동으로 식별하는 ‘인공지능 기반 하수관로 결함 탐지 시스템’을 지난해 개발했다고 밝혔다.
재단은 2019년 ‘서울시 인공지능 기반 공공서비스 혁신모델 연구’를 통해 AI 기술을 적용해 행정효율성과 시민 만족도를 크게 높일 수 있을 것으로 기대되는 총 25개 혁신과제를 발굴한 바 있다.
기존에 하수관로 결함 탐지는 서울 전역 총 연장 9,000㎞에 달하는 원형 하수관로 CCTV 영상자료를 검사관이 일일이 육안으로 판독하는 방식이다. 영상 판독에 상당한 시간과 비용이 소요될 뿐만 아니라 검사관의 전문성에 따라 검사 결과가 달라지는 어려움이 있었다.
앞으로는 인공지능이 CCTV 영상자료를 판독해 하수관로의 결함의 유형과 위치를 자동으로 식별하고, 검사관의 컴퓨터에 표출시킨다. 이를 위해 재단은 작년 총 10종의 하수관로 결함 유형을 도출하고, CCTV 영상 데이터(5,000개)를 인공지능에 학습시켰다.
서울시는 ‘인공지능 기반 하수관로 결함 탐지 시스템’이 도입되면 결함 탐지의 정확성은 높아지고 판독 시간은 단축돼 보다 선제적으로 보수 등의 조치를 취해 사고를 예방할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 또 현업 담당자의 피로를 덜어 행정효율성도 크게 높일 수 있다.
재단은 올해 4월 말 서울시 2개 자치구(광진구·동대문구)에 시스템을 시범 적용했다. 동시에 하수관로 결함 유형을 19종으로 확대하고 탐지 정확성을 개선하는 연구를 추가로 진행 중이다. 시범 사업과 연구 결과를 반영해 내년엔 서울시 전 자치구로 확산한다는 계획이다.
서울시는 자치구가 편리하게 사용할 수 있도록 클라우드 기반의 결함 탐지 시스템 환경을 구축, 인공지능 시정 서비스를 확대 적용해 나갈 계획이다.
아울러 서울디지털재단은 인공지능으로 건물이 새롭게 생기거나 없어지는 모습, 증개축으로 건물이 변화된 모습을 탐지하는 ‘항공영상 도시건물 변화 탐지 데이터’ 사업도 6월부터 새롭게 추진한다.
서울시가 보유한 항공영상을 기반으로 14만6,000동(면적 160㎢), 총 5만장 분량의 인공지능 학습용 데이터를 구축하고 도시건물의 변화를 자동 탐지하는 AI 모델을 개발하는 사업이다.
재단은 서울시의 고품질 항공영상을 제공받아 그림자 및 건물 왜곡에 대한 보정 작업을 통해 영상지도 식별력을 극대화해 학습데이터를 구축한다.
인공지능 기술이 도입되면 소수의 전문가가 눈으로 직접 건축물 변화를 판독했던 업무가 자동화돼 업무처리가 보다 빨라진다. 판독 정확성도 높아져 무허가 건축물의 건립 여부를 신속하게 파악해 무허가 건축물로 인한 붕괴·화재사고도 대응할 수 있을 것으로 기대된다.
이번 사업은 서울디지털재단이 지난 5월 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원이 지원하는 ‘인공지능 학습용 데이터 구축 공모 사업’의 ‘항공영상 도시건물 변화 탐지 데이터 사업’ 수행자로 선정되면서 추진됐다. 국비를 지원받는다.
재단은 건물 변화뿐만 아니라 도로·녹조관리·비오톱(생물서식공간) 등으로 서비스 분야를 확장하고, 이를 서울시 전역을 3차원 가상현실로 구현한 에스맵(S-MAP)과 연계함으로써 서울시가 체계적인 도시 변화 탐지 서비스를 제공할 수 있도록 지원할 계획이다.
이원목 서울디지털재단 이사장 직무대행은 “서울디지털재단은 도시행정의 효율성을 높이고 안전사고를 예방하기 위해 인공지능을 적용한 혁신 행정시스템을 본격 도입하고자 한다. 시정 혁신과제 발굴에 그치지 않고 서울시 인공지능 기반 행정 서비스의 연착륙을 위해 시범 사업 및 실증연구에도 다양한 노력을 기울이고 있다”며, “현장의 요구를 반영해 실제 현장 적용이 가능한 수준까지 기술을 고도화하는 등 인공지능 기반 혁신행정 서비스의 완성도를 높여 나가겠다. 인공지능을 활용해 업무를 자동화함으로써 행정의 과학화와 시민 생활의 질적인 개선을 이뤄 나가겠다”고 말했다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
[보안뉴스 박미영 기자] 서울시가 사람이 육안에 의존해 찾아냈던 하수관로 천공, 붕괴 같은 결함 탐지 업무에 전국 최초로 인공지능(AI) 기술을 활용한다.
서울디지털재단은 컴퓨터가 영상·이미지 등을 인식하는 ‘컴퓨터 비전기술’을 활용해 하수관로 CCTV 영상 내 결함을 자동으로 식별하는 ‘인공지능 기반 하수관로 결함 탐지 시스템’을 지난해 개발했다고 밝혔다.
재단은 2019년 ‘서울시 인공지능 기반 공공서비스 혁신모델 연구’를 통해 AI 기술을 적용해 행정효율성과 시민 만족도를 크게 높일 수 있을 것으로 기대되는 총 25개 혁신과제를 발굴한 바 있다.
기존에 하수관로 결함 탐지는 서울 전역 총 연장 9,000㎞에 달하는 원형 하수관로 CCTV 영상자료를 검사관이 일일이 육안으로 판독하는 방식이다. 영상 판독에 상당한 시간과 비용이 소요될 뿐만 아니라 검사관의 전문성에 따라 검사 결과가 달라지는 어려움이 있었다.
앞으로는 인공지능이 CCTV 영상자료를 판독해 하수관로의 결함의 유형과 위치를 자동으로 식별하고, 검사관의 컴퓨터에 표출시킨다. 이를 위해 재단은 작년 총 10종의 하수관로 결함 유형을 도출하고, CCTV 영상 데이터(5,000개)를 인공지능에 학습시켰다.
서울시는 ‘인공지능 기반 하수관로 결함 탐지 시스템’이 도입되면 결함 탐지의 정확성은 높아지고 판독 시간은 단축돼 보다 선제적으로 보수 등의 조치를 취해 사고를 예방할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 또 현업 담당자의 피로를 덜어 행정효율성도 크게 높일 수 있다.
재단은 올해 4월 말 서울시 2개 자치구(광진구·동대문구)에 시스템을 시범 적용했다. 동시에 하수관로 결함 유형을 19종으로 확대하고 탐지 정확성을 개선하는 연구를 추가로 진행 중이다. 시범 사업과 연구 결과를 반영해 내년엔 서울시 전 자치구로 확산한다는 계획이다.
서울시는 자치구가 편리하게 사용할 수 있도록 클라우드 기반의 결함 탐지 시스템 환경을 구축, 인공지능 시정 서비스를 확대 적용해 나갈 계획이다.
아울러 서울디지털재단은 인공지능으로 건물이 새롭게 생기거나 없어지는 모습, 증개축으로 건물이 변화된 모습을 탐지하는 ‘항공영상 도시건물 변화 탐지 데이터’ 사업도 6월부터 새롭게 추진한다.
서울시가 보유한 항공영상을 기반으로 14만6,000동(면적 160㎢), 총 5만장 분량의 인공지능 학습용 데이터를 구축하고 도시건물의 변화를 자동 탐지하는 AI 모델을 개발하는 사업이다.
재단은 서울시의 고품질 항공영상을 제공받아 그림자 및 건물 왜곡에 대한 보정 작업을 통해 영상지도 식별력을 극대화해 학습데이터를 구축한다.
인공지능 기술이 도입되면 소수의 전문가가 눈으로 직접 건축물 변화를 판독했던 업무가 자동화돼 업무처리가 보다 빨라진다. 판독 정확성도 높아져 무허가 건축물의 건립 여부를 신속하게 파악해 무허가 건축물로 인한 붕괴·화재사고도 대응할 수 있을 것으로 기대된다.
이번 사업은 서울디지털재단이 지난 5월 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원이 지원하는 ‘인공지능 학습용 데이터 구축 공모 사업’의 ‘항공영상 도시건물 변화 탐지 데이터 사업’ 수행자로 선정되면서 추진됐다. 국비를 지원받는다.
재단은 건물 변화뿐만 아니라 도로·녹조관리·비오톱(생물서식공간) 등으로 서비스 분야를 확장하고, 이를 서울시 전역을 3차원 가상현실로 구현한 에스맵(S-MAP)과 연계함으로써 서울시가 체계적인 도시 변화 탐지 서비스를 제공할 수 있도록 지원할 계획이다.
이원목 서울디지털재단 이사장 직무대행은 “서울디지털재단은 도시행정의 효율성을 높이고 안전사고를 예방하기 위해 인공지능을 적용한 혁신 행정시스템을 본격 도입하고자 한다. 시정 혁신과제 발굴에 그치지 않고 서울시 인공지능 기반 행정 서비스의 연착륙을 위해 시범 사업 및 실증연구에도 다양한 노력을 기울이고 있다”며, “현장의 요구를 반영해 실제 현장 적용이 가능한 수준까지 기술을 고도화하는 등 인공지능 기반 혁신행정 서비스의 완성도를 높여 나가겠다. 인공지능을 활용해 업무를 자동화함으로써 행정의 과학화와 시민 생활의 질적인 개선을 이뤄 나가겠다”고 말했다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
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