쏘카가 2차원(D) 카메라 영상에서도 객체를 추출하고 심도까지 분석하는 기술을 개발했다. 우선 공유차량 블랙박스 영상을 수집하는 클라우드에 접목해 사고 발생 시점을 파악하는 용도로 활용한다. 고객별 운전 성향을 파악해 보험료를 차등 적용하는 방안도 검토한다. 향후엔 실시간으로 영상을 분석, 사고 위험을 운전자에게 알리는 기능도 제공할 예정이다.
6일 업계에 따르면 쏘카는 연내 블랙박스 수집 클라우드에 인공지능(AI) 딥러닝 기술을 활용한 영상 분석 시스템을 구축한다.
해당 기술은 박경호 쏘카 데이터모델링팀 매니저가 국제전기전자공학회 이동체공학 학술회의(IEEE VTC)에 게재한 '시공간적 비주얼 패턴을 학습한 1인칭 영상에서의 교통사고 인식' 논문 기반이다. AI 딥러닝 기술 기반으로 2D 영상에서 객체를 인지하고 심도를 파악해 사고 발생 위험성을 예상하거나 발생한 사고를 확인할 수 있는 기술이다.
일반적으로 심도를 측정할 때 라이다, 이미징 레이더, 3차원(D) 카메라 등 고가 3D 센서를 사용한다. 해당 센서들은 고가지만 정밀도가 높아 첨단운전자보조시스템(ADAS)을 구현하는 데 활용된다. 2D 카메라는 객체 추출을 통해 차선이탈경보, 앞차출발알림 등 기능을 제공했다.
쏘카는 2D 카메라에 AI 딥러닝 기술을 접목했다. 영상을 통해 사고를 예측하거나 일어난 사고를 확인하기 위해 사용한다.
쏘카가 고안한 방식은 구체적으로 AI 딥러닝 기반 객체 감지기(Object Detection), 단안 심도 추산기(Monocular depth estimator), 나선형 합성곱 장단기기억 신경망(Convolutional LSTM) 네트워크 기술로 구성된다.
객체 탐지만 했을 경우에는 객체 간 심도 파악이 어려워 객체 간 충돌사고가 발생했는지 유추하기 어렵다. 쏘카는 2D 이미지를 객체 감지기와 단안 심도 추산기에 입력해 객체 위치와 심도를 추출해 결합한다. 정확도를 올리기 위해 오픈소스와 쏘카가 보유한 데이터를 함께 활용했다.
교통사고 감지를 위해선 나선형 합성곱 장·단기 기억 신경망 네트워크 기술을 활용했다. 객체 이동을 추적해 동일한 심도에서 객체 간 충돌이 일어났는지 파악하는 원리다. 이를 기반으로 차량의 충돌 가능성도 예상한다. 기존의 DSA(Dynamic-Spatial-Attention) 방식보다 더 높은 정확도로 사고 가능성을 추정한다.
쏘카는 연내 해당 기술을 블랙박스 영상을 수집하는 클라우드에 적용한다. 공유차량 관리 품질을 높여 고객의 만족도를 높이기 위해서다. 이 기술을 사용하면 주차 또는 주행 중 사고 시점을 파악해 원인을 규명할 수 있을 뿐 아니라 고객이 접수하지 않은 사고도 추적할 수 있다.
안전 운행을 하는 고객에게 혜택을 줄 수도 있다. 영상을 분석해 운전자의 운전습관을 등급별로 세분화해 보험료를 차등 적용하는 방식이다.
공유차량으로 난폭 운전을 하는 고객에게 쏘카 앱 등을 통해 경고 알림을 보낼 수도 있다. 현재는 차량에 탑재된 통신모듈의 통신속도 제한으로 지연시간이 있지만, 향후 5세대(G) 이동통신이 접목되면 실시간에 가까운 알림도 가능할 것으로 예상된다.
쏘카 관계자는 “전국 1만3000여대 차량과 650만명 이용자로부터 얻는 데이터 그리고 이를 직접 활용할 수 있는 자체 온·오프라인 인프라를 갖춘 게 회사 경쟁력”이라며 “보유한 데이터와 AI 기술을 적극 활용해 이용자가 정말 필요로 하는 서비스를 만들어 나가겠다“고 말했다.
박진형기자 jin@etnews.com
