한국건설기술연구원은 도로 위 위험정보를 분류하는 시스템을 개발했다. 딥러닝 기반으로 기술을 구현했다.
이는 기존 내비게이션의 한계를 보완한다. 현재 내비게이션은 도로를 단순한 선으로 파악, 경로를 안내하는 수준에 그치고 있다. 차선이나 노면 표지가 지워져 식별이 어렵거나 도로에 균열이 형성된 경우 내비게이션 장비에만 의존한다면 사고 발생 위험이 대폭 증가한다. 단순 경로 안내 외에 노면 상태 안내가 필요한 이유다.
건기연 기술은 노면 불량 구간을 탐지 가능하게 한다. 주행 중 도로를 촬영한 정보를 수집, 상태 정보를 딥 러닝 기반 모델로 학습해 위험 정보를 분류하도록 한다. 노면 불량 구간을 추출하는 것이 가능해 혹시 모를 교통사고를 미연에 방지할 수 있다.
건기연은 딥러닝 기반 학습으로 이 기술로 분류한 정보 신뢰성 또한 매우 높다고 설명했다.
대전=김영준기자 kyj85@etnews.com
