[AI 사피엔스 시대]KISTI, 공공 이익 돕는 데이터 분석 AI 기술 개발에도 역점

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한국과학기술정보연구원(KISTI)은 데이터 분야 전문 연구기관이지만, 인공지능(AI) 연구 성과물을 내놓기도 한다. KISTI가 수집·가공·구축·분석·관리하는 데이터와 다른 기관의 것을 AI로 분석해 성과로 만든다. 인천시, 대전시 등 지자체와 협력 관계를 맺어 방대한 데이터를 제공받고, 이를 토대로 공공에 이익이 되는 솔루션들을 내놓고 있다.

한국과학기술정보연구원(KISTI)
<한국과학기술정보연구원(KISTI)>

대표 사례가 '도시생활안전 문제해결 솔루션'이다. AI로 도시 내 각종 공공데이터를 분석해 침수를 예측하거나 미세먼지를 모니터링하는 식이다. 이미 인천시와 업무협약(MoU)을 맺어 지역 데이터를 공유 받고, 실제 현장 적용이 가능한 수준으로 데이터 분석 솔루션을 개발했다.

침수예측의 경우 예측 지역의 강우 데이터와 토질, 건물현황, 하수관거 용량, 맨홀과 저류시설 위치 정보 등을 활용해 침수모델링을 수행한다.

강우예측에도 초점을 두고 있다. 기상청이 제공하는 각종 공공데이터, 지자체 로컬 데이터 등을 분석해 6시간(단기), 혹은 72시간(장기) 예측을 가능하게 했다. 특히 장기 예측의 경우 생성적 대립 신경망(GAN)을 활용, 수치모델 정확성을 높여 결과를 도출하고 있다.

이미 '실시간 강우예측 AI'를 활용한 침수위험지역 예측·경보 서비스로 지난해와 올해 집중호우 기간에 인천시를 대상으로 실증을 진행했다.

KISTI는 인천시와 협력해 버스 및 버스정류장에 IoT 장치를 설치, 대기환경 데이터를 수집 분석하고 있다.
<KISTI는 인천시와 협력해 버스 및 버스정류장에 IoT 장치를 설치, 대기환경 데이터를 수집 분석하고 있다.>

미세먼지 모니터링 솔루션의 경우 기존 관측소 외에 별도로 미세먼지 정보를 수집하는 사물인터넷(IoT) 장비를 활용하고, '센서 결측 구간 상세보간 AI'를 더해 정확도를 높였다.

IoT 장비는 시내를 관통하는 버스, 정류장에 설치해 초 단위로 정보를 수집한다. 센서 결측 구간 상세보간 AI는 수집한 정보를 분석, 고해상도 미세먼지 지도를 작성하는 역할을 한다.

이미 지난해 11월부터 인천시 대기보전 업무를 수행하는 부서를 보조하고 있다. 이미 도시청소차량 운행 효과 분석 등 정책에도 기술이 활용되고 있다.

두 번째 사례는 CCTV를 비롯한 도로 영상 데이터를 활용해 도로 관련 각종 도시 현안을 해결하는 시각 지능 분야 기술이다. 대전시와 관련 기술 개발과 실증에 협력 관계를 맺고 있다.

도로 영상 데이터를 기반으로 차선을 인식하고, 차선별 상황을 분석하는 기술.
<도로 영상 데이터를 기반으로 차선을 인식하고, 차선별 상황을 분석하는 기술.>

엄청난 분량의 도로 교통 CCTV, 블랙박스 영상이 축적되는 반면에 활용은 제한적이라는 것에 착안했다. KISTI는 이를 통해 딥러닝을 기반으로 도로 교통 상황을 분석하는 시각지능 기술을 고안했다. 차선별 교통량 분석이 가능하고, 어떤 종류의 차가 차선에 위치해 있는지도 파악할 수 있게 했다. 또 블랙박스 영상으로 교통량과 노면 상태를 분석하는 기술을 개발했다.

여기에는 다양한 세부기술이 필요한데, KSITI는 영상만 있으면 차가 지나가는 궤적으로 차선을 추정하는 기술도 확보했다. 이를 활용하면 기존에는 인식이 어려웠던 곡선 차선까지 쉽게 추정할 수 있다. 수집 정보를 실시간으로 서버로 전송하는 통시 관련 기술도 해당 영역이다.

대전=김영준기자 kyj85@etnews.com