AI와 딥러닝을 활용한 도로 손상 감지

도로 인프라는 경제 성장, 사회적 연결성, 공공 안전에 중요한 역할을 합니다. 그러나 도로 상태를 유지하는 것은 노후화, 기상 조건, 교통량 증가로 인해 도로가 악화되기 때문에 지속적인 과제입니다. 기존의 수동 검사는 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리며 주관적입니다.

인공 지능(AI)과 딥 러닝의 발전으로 자동화된 도로 손상 감지 방법이 도입되어 효율적이고 비용 효율적인 대안을 제공하게 되었습니다. 이 글에서는 YOLO(You Only Look Once) 및 합성곱 신경망(CNN)과 같은 딥 러닝 모델을 살펴보겠습니다. 이는 다양한 국가와 도로 상황에서 도로 손상 감지의 정확도와 효율성을 향상시킵니다.

도로 손상 탐지의 전통적인 방법

도로 손상 탐지의 기존 방법은 수동 검사와 간단한 센서 기반 접근 방식에 의존합니다. 검사관은 도로 상태를 시각적으로 평가하여 균열, 움푹 들어간 곳, 표면 마모를 기록하는 반면, 일부 시스템은 진동 센서나 지면 관통 레이더를 사용하여 지하 문제를 탐지합니다. 이러한 방법은 널리 사용되지만 시간이 많이 걸리고 노동 집약적이며 인적 오류가 발생하기 쉽습니다.

주요 결함을 식별하는 데 있어 신뢰성이 있음에도 불구하고, 기존 기술은 효율성과 일관성에 어려움을 겪고 있으며, 특히 대규모 도로망에서 그렇습니다. 시각적 평가의 주관성과 기본 센서의 제한된 데이터 해상도는 일관되지 않은 유지 관리 계획으로 이어질 수 있습니다. 결과적으로 도로 상태 모니터링의 정확성과 속도를 향상시키는 자동화되고 AI 기반 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

1. 수동 및 반자동 검사

도로 손상 탐지는 역사적으로 수동 검사에 의존해 왔으며, 훈련된 인력이 균열, 움푹 들어간 곳 및 기타 결함을 시각적으로 식별하여 도로 상태를 평가합니다. 이 접근 방식은 수십 년 동안 사용되어 왔지만 몇 가지 주요 과제가 있습니다.

• 노동 집약적이고 시간 소모적: 검사관은 도로를 물리적으로 조사해야 하는데, 이는 도시와 농촌 지역의 도로망이 길기 때문에 비효율적입니다. 넓은 지역을 조사하려면 상당한 시간이 걸리고, 필요한 유지관리가 지연되고 수리 일정을 잡기 전에 도로가 악화될 가능성이 커집니다.
• 주관성과 불일치: 인간의 판단은 다양하여 손상 평가에 불일치가 발생합니다. 다른 검사관은 동일한 결함을 다르게 분류하여 수리에 대한 우선순위와 리소스 할당에 영향을 미칠 수 있습니다.
• 안전 문제: 검사관은 종종 위험한 환경에서 일하는데, 특히 붐비는 도로나 고속도로에서 그렇다. 교통량이 많은 지역에서 조사를 실시하면 근로자가 위험에 처하게 되어 수동 검사는 잠재적으로 위험한 작업이 된다.

이러한 제한으로 인해 반자동 검사 방법이 도입되었습니다. 이러한 기술은 카메라 및 기타 이미징 장치를 사용하여 도로 상태를 캡처하여 검사관이 현장에서 실시간 평가를 수행하는 대신 나중에 영상을 분석할 수 있도록 합니다. 반자동 방법은 교통에 직접 노출되는 것을 줄여 안전을 개선하지만 여전히 수동 처리에 의존하여 속도가 느리고 인적 오류가 발생하기 쉽습니다.

• 지연된 데이터 처리: 도로 이미지는 촬영 후 분석되므로, 발견된 결함은 수리 일정을 정할 당시에는 더 악화되었을 수 있습니다.
• 인간 검토에 대한 의존성: 카메라를 사용함에도 불구하고 반자동 방식은 여전히 도로 이미지를 수동으로 해석해야 하므로 확장성과 속도가 제한됩니다.
• 장비 제한: 표준 카메라는 작은 균열이나 미묘한 구조적 변형과 같은 세부적인 부분을 포착하지 못해 손상을 간과할 수 있습니다.

수동 및 반자동 검사의 단점은 보다 효율적이고 확장 가능한 솔루션에 대한 필요성을 강조하며, 완전 자동화된 도로 상태 분석의 개발을 촉진했습니다.

2. 완전 자동화된 도로 상태 분석

수동 및 반자동 검사의 비효율성을 극복하기 위해 고급 이미징 기술과 정교한 데이터 처리 알고리즘을 활용하는 완전 자동화 시스템이 개발되었습니다. 이러한 시스템은 고해상도 카메라, LiDAR(Light Detection and Ranging) 센서, 적외선 스캐너 및 기타 고급 센서가 장착된 특수 도로 조사 차량을 사용하여 자세한 도로 표면 데이터를 수집합니다.

완전 자동화 시스템의 작동 방식

• 고해상도 이미징: 장착된 카메라는 차량이 정상 속도로 주행하는 동안 도로 상황을 지속적으로 포착하여 도로망을 포괄적으로 감시합니다.
• 3D 레이저 스캐닝(LiDAR): LiDAR 시스템은 도로 표면의 자세한 3D 지도를 생성하여 작은 균열이나 초기 단계의 움푹 패인 곳 등 미세한 표면 불규칙성도 감지합니다.
• 적외선 센서: 이러한 센서는 습기 침투나 초기 단계의 구조적 취약성과 같이 표준 이미지에서는 볼 수 없는 지하 결함을 평가합니다.
• 자동화된 데이터 처리: 수집된 데이터는 고급 소프트웨어를 통해 처리되며, 도로 손상의 심각성과 유형을 분류하기 위해 기계 학습 알고리즘을 통합하는 경우가 많습니다.

완전 자동화된 도로 검사의 장점

• 높은 정확도: 이 시스템은 수동 검사에서는 종종 놓치기 쉬운 미세한 세부 사항을 포착하여 도로 상황을 보다 정확하게 평가합니다.
• 일관성 및 표준화: 자동화된 분석을 통해 주관성을 제거하고, 보다 나은 유지 관리 계획 수립에 도움이 되는 균일한 평가를 제공합니다.
• 안전성 향상: 검사관이 위험한 도로에 직접 갈 필요가 없으므로 작업장 위험이 줄어듭니다.
• 더 빠른 데이터 수집: 조사 차량은 고속으로 도로를 조사하여 더 짧은 기간에 수집되는 데이터 양을 크게 늘릴 수 있습니다.

완전 자동화 시스템의 과제

이러한 장점에도 불구하고 완전 자동화된 도로 검사 시스템은 광범위한 채택을 제한하는 주요 한계를 가지고 있습니다.

• 높은 비용: 전문 조사 차량을 구매하고 유지하는 데 드는 비용은 대당 최대 $500,000에 달할 수 있어 많은 지자체와 개발도상국에서는 이를 감당할 수 없습니다.
• 배포의 복잡성: 이러한 차량을 운행하려면 숙련된 인력이 필요하므로 비용이 증가하고 자금이 충분한 도시 중심지에서만 사용이 제한됩니다.
• 데이터 저장 및 처리 과제: 고해상도 이미징과 LiDAR 스캐닝으로 생성되는 엄청난 양의 데이터는 저장 및 분석을 위해 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다.
• 제한된 접근성: 작은 지자체와 농촌 지역은 이러한 고급 시스템을 구현하는 데 필요한 예산이나 전문성이 부족한 경우가 많아 구식 수동 검사에 의존하게 됩니다.

AI 기반 도로 손상 감지로의 전환

수동, 반자동 및 완전 자동 도로 검사 방법의 한계를 감안할 때 AI 기반 딥 러닝 모델이 보다 실용적이고 확장 가능한 솔루션으로 부상하고 있습니다. 이러한 모델은 컴퓨터 비전 및 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 일상적인 차량이나 스마트폰에 장착된 표준 카메라로 촬영한 이미지에서 도로 상태를 분석합니다.

기존의 자동화 시스템과 달리 AI 기반 도로 모니터링은 값비싼 조사 차량과 특수 센서의 필요성을 없애줍니다. 대신 널리 사용 가능한 하드웨어와 강력한 딥 러닝 모델을 사용하여 실시간으로 이미지를 처리하여 도로 손상 감지를 위한 비용 효율적이고 확장 가능하며 정확도가 높은 대안을 제공합니다.

AI를 도로 유지 관리 워크플로에 통합함으로써 지방 자치 단체와 교통 당국은 효율성을 높이고, 비용을 절감하고, 도로 인프라의 전반적인 품질을 개선할 수 있습니다. 이는 보다 스마트하고 지속 가능한 도시 개발의 길을 열어줍니다.

AI 기반 도로 손상 감지: 딥 러닝을 통한 인프라 모니터링 발전

인공 지능(AI)은 전례 없는 정확도로 도로 결함을 식별하고 분류하는 프로세스를 자동화함으로써 도로 손상 감지에 혁명을 일으켰습니다. 기존 도로 모니터링 방법은 높은 비용, 주관성 및 느린 처리로 어려움을 겪어 대규모 인프라 관리에 효과적이지 못합니다. 딥 러닝 모델은 컴퓨터 비전과 신경망을 활용하여 방대한 양의 이미지 데이터를 분석하는 강력한 대안을 제공합니다.

이러한 AI 기반 시스템은 대시캠, 드론, 감시 카메라, 스마트폰 기반 도로 모니터링 앱을 포함한 여러 소스의 이미지를 처리하여 균열, 움푹 들어간 곳, 틀어진 곳과 같은 손상을 감지합니다. 수동 검사와 달리 AI 기반 모델은 더 빠르고 일관되며 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.

다양한 환경에서 일반화를 보장하기 위해 AI 모델은 다양한 국가에서 수집한 다국적 데이터 세트에서 학습됩니다. 이 접근 방식은 지역별 도로 상황에서 발생할 수 있는 편향을 제거하고 다양한 기후, 재료 및 교통 상황에서 감지 정확도를 개선하는 데 도움이 됩니다.

AI 기반 도로 모니터링은 주로 두 가지 고급 딥 러닝 기술에 의존합니다.

1. 이미지 처리를 위한 합성 신경망(CNN)

합성 신경망(CNN)은 AI 기반 도로 손상 감지의 중추입니다. CNN은 시각적 데이터를 분석하고 이미지에서 패턴을 추출하여 특정 객체나 결함을 인식하도록 설계되었습니다. 이러한 모델은 이미지 분류, 객체 감지 및 세분화에 성공적으로 적용되어 도로 상태 평가에 이상적입니다.

도로 손상 감지를 위한 CNN의 작동 방식

CNN은 점점 더 복잡해지는 수준에서 이미지를 분석하는 여러 계층의 필터를 통해 작동합니다.

• 합성곱 계층은 모서리와 질감과 같은 저수준 특징을 추출합니다.
• 풀링 레이어는 공간적 차원을 줄여 모델의 효율성을 높입니다.
• 완전히 연결된 레이어는 감지된 패턴을 특정 도로 손상 유형(예: 균열, 움푹 들어간 곳)으로 분류합니다.

도로 모니터링에 사용되는 인기 있는 CNN 아키텍처

다음을 포함하여 여러 CNN 아키텍처가 도로 손상 감지에 성공적으로 적용되었습니다.

• VGGNet(Visual Geometry Group Network) – 심층적인 아키텍처와 이미지의 미세한 세부 사항을 인식하는 능력으로 유명합니다.
• ResNet (잔여 네트워크) – 스킵 연결을 사용하여 정확도와 교육 효율성을 개선하고 정보 손실을 줄입니다.
• 효율적인 넷 – 최소한의 계산 리소스로 높은 정확도를 위해 최적화되어 있어 모바일 및 임베디드 시스템에 이상적입니다.

CNN 기반 모델은 특히 결함 영역을 정확하게 식별할 수 있는 세분화 기술과 통합될 때 국지화된 도로 손상 감지에 매우 효과적입니다. 그러나 CNN은 종종 상당한 처리 능력이 필요하고 실시간 감지에 어려움을 겪을 수 있으므로 실시간 도로 모니터링 애플리케이션에 적합하지 않습니다.

2. YOLO 기반 객체 감지 모델: 실시간 도로 손상 인식

CNN 기반 분류 모델의 한계를 해결하기 위해 연구자들은 실시간 처리에 뛰어난 최첨단 객체 감지 알고리즘인 YOLO(You Only Look Once)를 선택했습니다. 패치별로 이미지를 처리하는 기존 이미지 인식 모델과 달리 YOLO는 단일 전방 패스에서 도로 손상을 감지하고 분류하여 기존 방식보다 훨씬 빠릅니다.

YOLO가 도로 손상 감지에 어떻게 작동하는지

• 단일 패스 처리: YOLO는 이미지를 그리드로 나누고 동시에 여러 객체에 대한 경계 상자와 분류 레이블을 예측합니다.
• 고속 감지: 여러 번의 패스가 필요한 R-CNN 모델과 달리 YOLO는 전체 이미지를 한 번에 처리하여 이동하는 차량의 도로 이미지를 실시간으로 분석할 수 있습니다.
• 컴팩트하고 효율적: 이 모델은 가벼운 배포에 최적화되어 있어 스마트폰, 대시캠, 내장형 AI 시스템에 적합합니다.

도로 손상 감지 분야의 최신 YOLO 진전

YOLO의 최신 버전인 YOLOv8에서는 정확도와 효율성을 개선하기 위한 여러 가지 개선 사항이 도입되었습니다.

• 변형 가능한 주의 변환기(DAT) – 다양한 규모의 도로 손상을 감지하는 정확도를 높여 중요 이미지 영역에 대한 초점을 강화합니다.
• GSConv 기반 슬림넥 모듈 – 컴퓨팅 오버헤드를 줄여 에지 디바이스에서 더 빠른 추론이 가능합니다.
• MPDIoU 손실 함수 – 경계 상자 회귀 정확도가 향상되고 손상 지역화가 세부화됩니다.

이러한 발전을 통해 YOLO는 높은 속도와 정확성을 유지하면서도 여러 손상 유형을 동시에 감지할 수 있는 대규모 실시간 도로 모니터링에 이상적인 솔루션이 되었습니다.

AI 기반 도로 손상 감지: 딥 러닝으로 도로 유지 관리 발전

인공 지능(AI)과 딥 러닝은 도로 손상 감지에 혁명을 일으켜 기존 검사 방법에 대한 효율적이고 확장 가능하며 정확도가 높은 대안을 제공합니다. AI 모델은 엄청난 양의 이미지 데이터를 처리하여 균열, 움푹 들어간 곳, 틀림, 표면 변형과 같은 다양한 유형의 도로 결함을 자동으로 식별하고 분류할 수 있습니다. 수동 검사와 달리 AI 기반 도로 모니터링은 주관성을 제거하고 손상 감지 속도를 높이며 실시간 평가를 가능하게 합니다.

모델 정확도와 일반화를 강화하기 위해 딥 러닝 접근법은 대규모 다국적 데이터 세트에 의존하여 모델이 다양한 도로 상태, 조명 변화 및 표면 재료에 대해 학습되도록 합니다. 합성곱 신경망(CNN) 및 YOLO 기반 객체 감지 모델과 같은 고급 신경망 아키텍처를 활용함으로써 AI는 도로 인프라 모니터링의 정확도, 효율성 및 확장성을 크게 개선할 수 있습니다.

1. 이미지 처리를 위한 합성 신경망(CNN)

합성곱 신경망(CNN)은 많은 AI 기반 이미지 인식 시스템의 중추입니다. 이러한 모델은 자동화된 기능 추출을 전문으로 하여 수동 개입 없이도 도로 이미지에서 복잡한 패턴을 인식할 수 있습니다. 도로 손상 감지에서 CNN은 이미지에 도로 결함의 위치와 유형이 주석으로 지정된 레이블이 지정된 데이터 세트에서 학습합니다. 여러 계층의 합성, 풀링 및 활성화 함수를 통해 CNN은 도로 손상과 손상되지 않은 표면을 점진적으로 구별하는 법을 배웁니다.

도로 모니터링을 위한 CNN의 장점

1. 높은 정밀도 – CNN은 인간 검사자가 간과할 수 있는 작은 균열과 불규칙성도 감지할 수 있습니다.
2. 자동화된 기능 학습 – 기존 이미지 처리와 달리 CNN은 수동 기능 선택이 필요하지 않아 다양한 환경에 적응할 수 있습니다.
3. 확장성 – CNN 기반 모델은 수천 개의 이미지를 빠르게 분석하여 대규모 도로 모니터링을 실현 가능하게 만듭니다.

도로 손상 감지를 위한 인기 있는 CNN 아키텍처

다음을 포함하여 여러 CNN 기반 아키텍처가 도로 상태 모니터링에 성공적으로 적용되었습니다.

• VGGNet(Visual Geometry Group Network) – VGGNet은 깊지만 간단한 구조로 유명하며, 도로 이미지의 계층적 특징을 학습하는 데 효과적이므로 미세한 균열과 표면 변형을 감지하는 데 유용합니다.
• ResNet (잔여 네트워크) – 이 모델은 스킵 연결을 사용하여 사라지는 그래디언트 문제를 극복하고 계산 효율성을 유지하면서 복잡한 도로 손상 패턴을 감지하는 능력을 향상시킵니다.
• 효율적인 넷 – 이 아키텍처는 정확도와 계산 효율성을 최적화하여 모바일 기기와 임베디드 시스템에서 실시간으로 도로 손상을 감지하는 데 이상적입니다.

CNN 기반 모델은 도로 손상 분류의 정확도와 신뢰성을 크게 개선하여 AI 기반 인프라 모니터링 시스템의 기반을 형성했습니다. 그러나 CNN은 주로 분류 작업에 초점을 맞추므로 이미지 내에서 도로 손상을 정확하게 지역화하려면 YOLO와 같은 객체 감지 모델이 필요합니다.

2. YOLO 기반 객체 감지 모델

CNN은 이미지 분류에 뛰어나지만 도로 손상 평가에 필수적인 실시간 객체 로컬라이제이션 기능이 부족합니다. YOLO(You Only Look Once)는 손상을 분류할 뿐만 아니라 이미지 내에서 정확하게 로컬라이제이션하는 최첨단 객체 감지 모델입니다.

여러 단계로 이미지를 처리하는 기존의 객체 감지 방법과 달리 YOLO는 단일 전방 패스에서 도로 손상을 감지하여 매우 빠르고 계산적으로 효율적입니다. 이 기능은 다음과 같은 실시간 애플리케이션에 특히 유용합니다.

• 스마트폰 기반 도로 모니터링
• 지속적인 도로 상태 평가를 위한 차량 장착 AI 시스템
• 자율 도로 검사 드론

도로 손상 감지를 위한 YOLO의 주요 이점

1. 실시간 성능 – YOLO는 비디오 프레임을 실시간으로 분석할 수 있으므로 이동 차량에서 지속적인 도로 감시에 이상적입니다.
2. 높은 탐지 정확도 – 최신 YOLO 모델은 고급 주의 메커니즘을 통합하여 더 정확한 손상 위치 파악이 가능합니다.
3. 엔드투엔드 프로세싱 – 여러 단계가 필요한 기존의 객체 감지 파이프라인과 달리 YOLO는 하나의 통합된 프로세스로 도로 결함을 감지하고 분류하여 계산 오버헤드를 줄입니다.

YOLOv8: 도로 모니터링을 위한 가장 진보된 YOLO 모델

최신 버전인 YOLOv8은 도로 손상 감지를 위한 감지 속도, 정확도 및 견고성을 향상시키는 여러 가지 구조적 개선 사항을 도입했습니다. 이러한 개선 사항은 다음과 같습니다.

1. 변형 가능한 주의 변압기

• 개선된 기능 추출 – 표준 CNN은 고정된 수용 필드를 사용하여 이미지 특징을 처리하므로 불규칙한 도로 손상 패턴에 대한 적응성이 제한됩니다.
• 핵심 영역에 대한 적응형 초점 – 변형 가능한 주의 변환기를 사용하면 모델이 이미지의 가장 중요한 영역에 선택적으로 초점을 맞추어 다양한 조명 및 날씨 조건에서 균열, 움푹 들어간 곳 및 표면 변형을 더 잘 감지할 수 있습니다.

2. 최적화된 손실 함수(MPDIoU)

• 향상된 현지화 정확도 – MPDIoU(Minimum Points Distance Intersection over Union) 손실 함수는 경계 상자 예측을 개선하여 감지된 도로 손상이 최소한의 거짓 양성으로 정확하게 위치 지정되도록 보장합니다.
• 더 빠른 컨버전스 – YOLOv8은 학습 중에 경계 상자를 조정하는 방식을 개선하여 더 빠르게 학습하고 도로 손상 감지 모델을 학습하는 데 필요한 시간과 계산 리소스를 줄입니다.

3. 임베디드 배포를 위한 슬림넥 아키텍처

• 더 낮은 계산 비용 – YOLOv8은 GSConv(Grouped Separable Convolutions)와 가벼운 슬림넥 모듈을 통합하여 스마트폰, 드론, 차량용 AI 시스템 등 리소스가 제한된 장치에 모델을 배포하는 것이 가능합니다.
• 높은 감지 속도 유지 – 이러한 최적화에도 불구하고 YOLOv8은 300FPS 이상의 추론 속도를 유지하여 도로 손상 감지에 사용할 수 있는 가장 빠른 모델 중 하나가 되었습니다.

AI 기반 도로 손상 감지가 미래인 이유

AI 기반 도로 손상 감지는 인프라 모니터링 분야에서 획기적인 진전을 이루며 다음을 제공합니다.

• 기존 수동 검사와 비교했을 때 타의 추종을 불허하는 속도와 정확성
• 고가의 도로 조사 차량이 필요 없어 비용 효율적인 확장성
• 선제적 유지 관리 전략을 지원하는 실시간 평가 기능
• 도로 안전과 지속 가능성을 최적화하기 위한 스마트 시티 인프라와의 통합

CNN의 패턴 인식 능력과 YOLO 모델의 실시간 감지 효율성을 결합한 AI 기반 도로 모니터링은 기존 방법보다 우수한 성능을 발휘하여 도로 상태를 빠르고 정확하게, 그리고 규모에 맞게 평가합니다.

딥 러닝, 엣지 컴퓨팅, IoT 통합이 지속적으로 발전함에 따라 AI 기반 도로 손상 감지는 도로 인프라 관리의 글로벌 표준이 되어 보다 스마트하고 안전하며 효율적인 교통 네트워크의 미래를 주도할 것입니다.

미래 AI 도로 모니터링을 위한 권장 솔루션

AI 기반 도로 손상 감지가 계속 진화함에 따라 연구자와 정책 입안자는 광범위한 채택을 위해 확장 가능하고 비용 효율적이며 효율적인 솔루션에 집중해야 합니다. 딥 러닝 모델은 이미 도로 상태 평가를 자동화하는 데 효과적이라는 것이 입증되었지만, 이러한 모델을 실시간 대규모 배포에 최적화하는 것은 여전히 어려운 과제입니다.

정확하고 시기적절하며 자원 효율적인 도로 유지 관리를 보장하기 위해 다음과 같은 기술적 발전과 협력 노력이 권장됩니다.

1. 스마트폰 기반 도로 손상 감지

AI 기반 도로 손상 감지를 위한 가장 유망한 솔루션 중 하나는 스마트폰 애플리케이션에 딥 러닝 모델을 통합하는 것입니다. 모바일 컴퓨팅 파워와 클라우드 기반 AI 추론의 발전으로 이제 스마트폰을 실시간 도로 모니터링 장치로 사용할 수 있습니다.

스마트폰 기반 AI가 도로 모니터링을 혁신할 수 있는 방법

• 크라우드소싱 데이터 수집 – 지방 자치 단체는 정부 도로 조사 팀에만 의존하기보다는 스마트폰 애플리케이션을 사용하여 일반 운전자로부터 얻은 크라우드소싱 도로 이미지를 활용할 수 있습니다.
• AI 기반 이미지 처리 – 스마트폰 카메라는 도로 표면 이미지를 촬영한 후 사전 훈련된 딥 러닝 모델을 사용하여 처리하여 실시간으로 균열, 움푹 들어간 곳 및 표면 변형을 감지합니다.
• 자동 지오태깅 및 보고 – AI 기반 앱은 감지된 손상에 GPS 좌표를 자동으로 태그하여 당국이 수동으로 검사하지 않고도 최신 도로 상태 지도를 유지할 수 있도록 합니다.

사례 연구: 일본의 스마트폰 기반 도로 모니터링

일본은 이미 스마트폰 기반 도로 모니터링 솔루션을 구현했는데, AI 모델이 대시캠 영상과 모바일 이미지를 분석하여 도로 결함을 감지합니다. 전 세계적으로 이와 유사한 접근 방식을 채택함으로써 도시는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 값비싼 도로 감시 차량과 관련된 조사 비용을 줄이십시오.
• 출퇴근자와 승차 공유 차량의 데이터를 활용하여 적용 범위를 확대합니다.
• 실시간 시민 신고를 토대로 수리 작업의 우선순위를 정하여 대응 시간을 단축합니다.

스마트폰 기반 AI 모니터링은 기존 도로 조사 차량에 비해 저렴하고 확장 가능한 대안을 제시하므로 개발 도상국과 스마트 시티 모두에 이상적인 솔루션입니다.

2. 임베디드 시스템을 위한 모델 최적화

AI 기반 도로 모니터링은 클라우드 기반 또는 하이엔드 컴퓨팅 솔루션에 국한되지 않습니다. 실시간 애플리케이션의 경우 AI 모델은 다음과 같은 에지 장치에 배포되도록 최적화되어야 합니다.

• NVIDIA Jetson(AI 기반 차량 모니터링에 사용됨)
• Raspberry Pi(도로변 설치를 위한 저렴한 내장형 컴퓨팅 장치)
• 드론 및 IoT 센서(항공 도로 검사 및 지속적 감시용)

임베디드 디바이스에서 AI 모델을 실행하는 과제

• 제한된 계산 능력 – 클라우드 서버와 달리 에지 디바이스의 처리 능력이 낮습니다.
• 전력 제약 – 모바일 또는 원격 위치에서 AI 모델을 실행하는 장치는 최소한의 에너지 소비로 작동해야 합니다.
• 저장 제한 – 대규모 딥 러닝 모델에는 상당한 저장 공간이 필요한데, 저전력 하드웨어에서는 이런 공간이 부족한 경우가 많습니다.

AI 모델 크기를 줄이고 효율성을 개선하기 위한 최적화 기술

임베디드 시스템에서 원활한 실시간 성능을 보장하려면 AI 모델을 압축하고 최적화해야 하며 정확도를 희생하지 않아야 합니다. 몇 가지 핵심 기술을 사용할 수 있습니다.

1. 모델 가지치기. 신경망에서 불필요한 매개변수를 제거하여 모델 크기를 줄입니다. 의사 결정에 크게 기여하지 않는 중복 가중치를 삭제하면서 필수 기능을 유지합니다.

2. 양자화. AI 모델 매개변수를 32비트 부동 소수점 정밀도에서 8비트 정수 정밀도로 변환하여 메모리 사용량을 크게 줄입니다. AI 모델을 더 빠르고 전력 효율적으로 만드는 동시에 거의 동일한 성능을 유지합니다.

3. 모델 증류. 더 큰 사전 훈련된 AI 모델(교사 모델)에서 학습하여 더 작고 효율적인 모델(학생 모델)을 훈련합니다. 대규모 딥 러닝 네트워크의 전체 계산 능력이 필요하지 않고 임베디드 시스템에서 실시간 배포가 가능합니다.

실제 구현: 차량 내 도로 모니터링을 위한 AI

일부 도시에서는 NVIDIA Jetson 기반 AI 시스템이 이미 대중 버스와 시 차량에 설치되어 일상 업무 중 도로 상황을 지속적으로 모니터링하고 있습니다. 이러한 기술은 추가 최적화를 통해 승차 공유 차량과 배달 차량으로 확장되어 도시 전체의 AI 기반 도로 손상 감지 네트워크를 구축할 수 있습니다.

3. AI 기반 예측 유지 관리

AI는 실시간 손상 감지를 넘어, 향후 도로 악화를 예측하는 데 활용될 수 있으며, 이를 통해 당국은 대응적 유지 관리에서 사전 예방적 계획으로 전환할 수 있습니다.

AI가 예측 도로 유지 관리를 가능하게 하는 방법

• 과거 도로 상태 데이터를 분석하여 손상 진행 패턴을 파악합니다.
• AI 모델은 다음을 기반으로 도로 결함이 발생할 가능성이 있는 시기와 장소를 예측합니다. 교통량 데이터(어느 도로가 가장 많은 스트레스를 받는지). 기상 조건(강수량, 기온 변동, 동결-해동 주기). 이전 수리 기록(어느 재료와 방법이 가장 오래 지속되는지).
• 예측적 통찰력을 통해 지자체에서는 사소한 손상이 심각한 움푹 패인 곳이나 도로 파손으로 커지기 전에 예방적 수리 일정을 정할 수 있습니다.

AI 기반 예측 유지 관리의 이점

• 장기 수리 비용 절감 – 예방적 유지관리가 상당히 중요합니다. 더 저렴하다 긴급 도로 수리보다.
  교통 방해를 최소화합니다 – AI는 최적의 시기에 수리 일정을 조정하여 혼잡을 줄일 수 있습니다.
  도로 수명 연장 – 타겟형 개입으로 인프라의 내구성이 연장됩니다.

사례 연구: 미국에서의 AI 기반 예측 유지 관리

일부 미국 도시에서는 AI 모델이 위성 및 드론에서 수집한 도로 데이터를 분석하여 수년 전에 포장 도로의 악화를 예측합니다. 이를 통해 정부는 불필요한 지출을 피하면서 자원을 보다 효율적으로 할당하고 우선순위가 높은 도로가 양호한 상태를 유지하도록 할 수 있습니다.

4. 표준화된 AI 교육을 위한 글로벌 협업

AI 모델이 여러 지역에서 효과적으로 작동하려면 표준화된 글로벌 도로 피해 데이터 세트를 만드는 국제 협력이 필요합니다.

현재 도로 손상 데이터 세트의 문제점

• 제한된 지리적 다양성 – 대부분의 데이터 세트는 몇몇 국가에서 수집되어 AI 일반화 기능이 저하됩니다.
• 다양한 도로 재료와 손상 분류 – 각 국가마다 포장 도로 구성이 달라 AI 훈련에 일관성이 없습니다.
• 다양한 이미지 수집 방법 – 조명, 카메라 각도, 도로 상황의 차이는 AI 모델 성능에 영향을 미칩니다.

제안된 솔루션: 글로벌 AI 협업 네트워크

국가와 연구 기관은 도로 피해 데이터 세트를 공유하여 AI 모델이 다음을 수행할 수 있도록 해야 합니다.

• 다양한 도로 상황에 대한 훈련을 통해 전반적인 일반화를 향상시켰습니다.
• 특정 지역에 맞게 미세하게 조정되어 처음부터 다시 교육받을 필요성이 줄었습니다.
• AI 모델 성능을 공정하게 비교할 수 있도록 보편적인 표준에 맞춰 벤치마킹했습니다.

AI 협업이 전 세계 도로 인프라에 어떤 이점을 줄 수 있는가

• 선진국은 고급 AI 모델과 연구 자금을 제공할 수 있다.
  
• 개발도상국은 실제 도로 상태 데이터를 제공하여 데이터 세트의 다양성을 개선할 수 있습니다.
• 정부와 AI 연구자는 모든 지역에 이익이 되는 AI 기반 도로 유지 관리 정책을 공동으로 개발할 수 있습니다.

도로 모니터링의 AI의 미래

AI 기술이 발전함에 따라 도로 유지 관리의 미래는 실시간 모니터링, 예측 분석 및 글로벌 AI 협업에 의해 형성될 것입니다. 위에 설명된 권장 솔루션은 정부와 연구자에게 다음을 위한 로드맵을 제공합니다.

• 스마트폰 기반 AI 감지를 활용해 비용 효율적인 대규모 도로 모니터링을 실시하세요.
• 저전력 장치에서 실시간 성능을 구현하기 위해 임베디드 시스템에 맞게 AI 모델을 최적화합니다.
• 장기적인 인프라 비용을 줄이기 위해 예측적 유지 관리 전략을 구현합니다.
• 전 세계적으로 작동하는 표준화된 AI 모델을 만들기 위해 글로벌 협업을 촉진합니다.

이러한 AI 기반 솔루션을 통합함으로써 도로 관리 당국은 도로 유지 관리에 대한 보다 스마트하고 효율적이며 비용 효율적인 접근 방식으로 전환할 수 있습니다. 궁극적으로 미래 세대를 위해 보다 안전한 도로, 보다 나은 교통 관리 및 개선된 도시 인프라를 보장하게 됩니다.

고급 도로 손상 감지를 위한 FlyPix AI 통합

~에 플라이픽스 AI, 우리는 고급 위성, 항공 및 드론 기반 분석을 통해 도로 손상 탐지를 강화하는 지리공간 AI 솔루션을 전문으로 합니다. 당사의 기술은 인프라의 효율적이고 대규모 모니터링을 가능하게 하여 지방 자치 단체와 교통 당국에 도로 유지 관리 계획에 대한 정확하고 실시간 통찰력을 제공합니다.

도로 손상 감지를 위해 FlyPix AI를 사용하는 이점

• 지리공간 데이터 통합. 비용이 많이 드는 지상 검사에 의존하지 않고도 위성 이미지, 드론 영상, 항공 측량을 활용하여 넓은 지역의 도로 상황을 평가합니다.
• AI 기반 객체 감지. 고급 딥 러닝 모델은 도로의 움푹 패인 곳, 균열, 표면 변형 등 다양한 유형의 도로 손상을 높은 정확도로 감지하고 분류합니다.
• 자동화된 인프라 모니터링. 도로에 대한 지속적이고 자동화된 감시를 가능하게 하여 수동 검사의 필요성을 줄이고 유지 관리 효율성을 향상시킵니다.
• 비용 효율적인 대규모 분석. 원격 감지 데이터를 활용함으로써 값비싼 조사 차량의 필요성을 없애므로 도시와 농촌 모두의 인프라 관리에 이상적인 솔루션입니다.
• 예측 유지 관리에 대한 통찰력. AI 모델은 과거 데이터를 분석하여 도로 노후화 추세를 예측하여 당국이 예방적 유지 관리 일정을 수립하고 장기적인 수리 비용을 줄일 수 있도록 돕습니다.
• 맞춤형 AI 모델 훈련. FlyPix AI를 사용하면 조직이 특정 환경 및 도로 상황에 맞는 모델을 훈련하여 다양한 지리적 지역에 걸쳐 적응성을 보장할 수 있습니다.

FlyPix AI의 공간 분석 플랫폼을 기존 도로 모니터링 시스템과 통합함으로써 지자체와 도로 당국은 인프라 관리에 대한 보다 효율적이고 데이터 중심적인 접근 방식으로 전환하여 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 도로를 보장할 수 있습니다.

결론

AI 기반 도로 손상 감지는 인프라 유지 관리에서 게임 체인저로 등장하여 기존 수동 검사에 비용 효율적이고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. CNN 및 YOLO와 같은 딥 러닝 모델을 활용함으로써 지자체와 도로 당국은 결함 식별을 자동화하여 더 빠르고 정확한 유지 관리 계획을 보장할 수 있습니다. 대규모 다국적 데이터 세트를 사용하면 AI 모델이 다양한 도로 조건에서 일반화할 수 있으므로 글로벌 배포에 더 신뢰할 수 있습니다.

데이터 세트 편향, 날씨 변화, 하드웨어 제한과 같은 과제에도 불구하고, 실시간 애플리케이션을 위한 AI 모델을 개선하기 위한 지속적인 연구가 계속되고 있습니다. 스마트폰 기반 감지를 통합하고, 임베디드 시스템에 대한 AI를 최적화하고, 예측 분석을 활용하면 도로 모니터링 효율성을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 글로벌 협업과 데이터 공유를 촉진함으로써 AI 기반 도로 유지 관리가 인프라 관리를 혁신하여 미래 세대를 위해 더 안전하고 잘 유지 관리되는 도로를 보장할 수 있습니다.

자주 묻는 질문