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[KICT의 미래를 만나다] 인공지능기술로 꿈꾸는 내일
  • 게시일2020-06-25
  • 조회수1316

인공지능기술로 꿈꾸는 내일

 

 

몇 해 전 4차 산업혁명의 물결이 거세게 몰려올 때 한국건설기술연구원에서 새로운 시도가 일어났다. 전통적인 건설기술과 관련된 전공자뿐만 아니라 4차 산업혁명에 어울릴 만한 다양한 전공의 전문가들을 뽑은 것이다. 인공지능 기반의 기술을 연구하는 전찬준 박사 역시 이때 새롭게 연구원에 합류했다. '2019년도 AI 그랜드 챌린지' 음향인지 트랙 부분에서 우승이라는 성과를 올린 그는 인공지능 기술을 활용한 안전한 도시 인프라 구축 연구에 앞장서고 있다.

 

인프라안전연구본부 수석연구원 전찬준
 
▲  인프라안전연구본부 수석연구원 전찬준

 

 

도로의 위험을 감지하는 인공지능기술


추운 겨울철 블랙아이스가 도로의 지뢰였다면, 봄철 도로의 불청객은 바로 포트홀이다. 추운 날씨에 꽁꽁 얼었던 도로가 녹으면서 균열이 생기거나 제설작업에 사용된 염화칼슘이 아스팔트의 노후화된 부분을 손상해 움푹 팬 구멍을 만들어낸다. 이렇게 발생한 포트홀은 크고 작은 교통사고의 원인이 되며 사회안전을 위협하고 있다. 전찬준 박사는 포트홀 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 시각(Computer vision)을 기반으로 하는 도로유지관리 기술을 연구하고 있다.


“제가 입사하기 전부터 인프라안전연구본부에서 차세대인프라 연구센터에 계신 류승기 선임연구위원께서 도로유지관리 기술에 대하여 계속해서 연구를 진행하는 중이었습니다. 제가 입사 하면서 같이 기술개발을 진행하고 있습니다."


그동안 포트홀 탐지를 위한 다양한 시도들이 진행되어 온 가운데, 컴퓨터 시각(Computer vision) 기반의 도로유지관리 기술은 블랙박스와 같은 카메라를 차량에 설치하여 주행하면서 도로 노면의 파손이나 차선의 휘도 등을 탐지해내는 자동탐지 방식의 기술이다. 기존의 지자체에서 포트홀을 탐지해내는 형태는 대부분 관리와 보수를 담당하는 업체가 보수 차량을 타고 이동하면서 발견되는 포트홀을 보수하고 이에 관한 결과를 제출하는 형태로 진행됐다고 한다. 그러다 보니 정확한 보수 시기 및 위치를 파악하는 데 어려움이 있었다. 서울시의 경우에는 택시 운전기사가 운행 중에 포트홀을 발견하게 되면 GPS 정보와 함께 포트 홀 정보를 송신할 수 있도록 하고 있는데, 이 방법을 통해 얼마나 큰 효과를 얻고 있는지는 불확실한 상황이다.


이러한 문제점들을 해결하기 위해 연구팀이 선택한 방법은 바로 컴퓨터 시각(Computer vision)을 기반으로 한 포트홀 탐지 방식 이다. 블랙박스 형태로 차량에 설치한 카메라를 통해 도로주행 중에 획득한 영상을 다양한 알고리즘들을 활용하여 도로노면의 파손정도를 빠르게 분석해낸다. 물론 이 과정에서 AI 기술이 반 영되고 있다.


“제가 진행하고 있는 연구내용들은 모두 인공지능 기반의 기술이라고 할 수 있습니다. 인공지능기술 중에서도 지도학습 (supervised learning) 기반의 기술들인데, 이러한 지도학습 기반의 인공지능기술은 양질의 데이터셋(data set, 자료집합)을 구축해야 하는 초석이 필요합니다. 어떠한 문제에 대해서 해결이 필요하다고 제기가 되면 이 문제를 어떻게 풀 수 있을지를 고민 합니다. 문제를 푸는 방법은 당연히 현실적이면서도 실용적인지를 가늠하고, 데이터셋을 구축하는 작업을 진행합니다. 일정의 데이터셋이 구축되면 인공지능 모델을 학습하고, 학습된 모델이 어느 정도의 성능인지를 검증하면서 개선하는 과정을 반복적으 로 수행하고 있습니다."

 

 
▲  도로 곳곳에 발생한 포트홀은 크고 작은 교통사고의 원인이 되며 사회 안전을 위협하고 있다.

 

 
▲  전찬준 박사는 인공지능기술을 기반으로 국민의 안전한 삶에 기여할 수 있는 기술들을 개발하고 있다.

 


전 박사는 도로유지관리 기술의 경우 예전에 비해 많은 성능 개선이 있었다고는 하지만 아직도 많은 오탐 성능을 보여 이를 어떻게 최소화할 수 있을지에 대해 고민 중이라고 한다. 그리고 지금의 단계에서 한 걸음 더 나아가 도로의 파손 여부만을 탐지해 내는 것이 아니라 도로 파손의 형태 등을 분류할 수 있는 방안도 마련해 나갈 계획이다.

 

 

AI R& D 그랜드 챌린지의 성과


연구원에 입사해 보낸 시간 동안 많은 일들이 있었다. 그중에서 도 전찬준 박사의 기억에 가장 남은 일은 바로 작년 과학기술정보통신부에서 주최한 'AI R& D 그랜드 챌린지'에 참여했던 일이라고 한다. 복합재난 상황에서 인공지능과 로보스틱을 활용하여 신속하게 인명을 구조하는 것을 목표로 한 이 대회는 2019년을 시작으로 2022년까지 4단계로 나눠 진행된다.


상황인지, 문자인지, 음향인지, 로보틱스제어 등 총 4개의 트랙으로 진행되었고, 전 박사는 이 중 3번 트랙인 음향인지 트랙에 참여했다. 소음이 포함된 다양한 음성정보에서 사람의 소리를 구분해내 구조요청자의 방향을 추정해내는 것이 과제였다.


전찬준 박사는 드론에서 취득한 소리에서 잡음을 제거하고, 음성 구간을 검출할 수 있는 인공지능 모델을 만들었다. 스테레오 마 이크폰으로 취득한 소리에서 시간차와 강도차를 이용해 음성의 방향을 추정할 수 있는 인공지능기술도 활용해 과제를 해결했다. 그 결과 당당히 다른 도전자들을 제치고 우승을 차지했으며, 연구비까지 지원받을 수 있었다. 전 박사는 아직도 대회 날 순위 를 발표할 때 1위로 호명되던 그 순간을 잊지 못한다고 한다.


“작년에 참여했던 대회에서 운이 좋게도 좋은 성적을 거두어서 현재 컴퓨터 시각(Computer vision) 기반의 도로유지관리 기술 외에도 드론에서의 원거리 음원인지 기술에 대한 연구 개발을 함께 진행하고 있습니다. 원거리 음원인지 기술은 드론에 내장 된 다채널 마이크로폰을 활용하여 구조요청 소리 등을 탐지하는 기술입니다. 이 기술의 경우에는 올해 말에 2단계 챌린지가 개최 될 예정인데 거기에서도 좋은 성적을 거둘 수 있도록 현재 준비하고 있습니다.”

 

 
▲  컴퓨터 시각의 도로유지관리 기술은 블랙 박스와 같은 카메라를 설치하여 주행하 면서 도로의 위험을 탐지해내는 자동 탐지 방식의 기술이다. (좌) / 작년 참여한 'AI R& D 그랜드 챌린지'에서 1위로 호명되던 그 순간은 잊을 수 없다.(우)

 

 

더욱 안전한 일상을 위해


전찬준 박사는 현재 진행하고 있는 두 가지 기술이 다른 도메인에 있는 내용이라고 느낄 수 있지만, 인공지능기술을 기반으로 국민의 안전한 삶에 기여한다는 점에서 공통되는 부분이 있다고 이야기한다.


"하나는 도로의 안전을 유지하는 기술이고, 나머지 하나는 재 난 상황에서 골든타임을 놓치지 않도록 할 수 있는 기술입니다. 이러한 기술들은 평범한 우리의 일상에서 밀접하게 체감하기 어려울 수 있습니다. 하지만 안전한 도로시설 구축을 통해 일어 날 수 있는 재난상황을 미리 방지할 수 있고, 또 재난 상황이 닥쳐왔을 때 보다 신속하게 구조를 할 수 있도록 도와줄 것입니다. 안전과 관련된 이 기술들이 하나씩 하나씩 쌓인다면 우리 삶의 질이 미약하게라도 올라가지 않을까요?"


단기적으로는 새로운 연구 주제를 발굴하는 것보다는 현재의 연구내용을 좀 더 고도화하고 심화해나가는 것이 목표라는 전 박사. 그리고 후에 기회가 된다면 건설산업과 휴먼과의 융합연구 역시 진행해보고 싶다고 한다.


“지금은 이름이 바뀌었지만 제가 졸업한 연구실 이름이 예전에는 '휴먼 컴퓨팅 연구실'이었습니다. 건설산업과 휴먼과의 융 합연구를 하면 재미있지 않을까 생각해본 적이 있습니다. 여기서 휴먼은 사람의 안전을 뜻하는 것보다 사람의 시각, 청각, 인지 메커니즘에 기반하여 건설 산업에서의 하나의 스캐폴딩 (scaffolding)이 되는 연구를 해보고 싶습니다."

 

 

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