영국 정부가, 지방의 도로 상태를 개선하기 위해 인공 지능(AI)을 사용한다고 발표했다.
영국 교통부(DfT)는, 이번 프로젝트에 200만 파운드(약 27억원)를 지원. 약 10만 마일(16만 km)에 달하는 도로 상태 분석을 시도하고 있다.
이번, 교통부는, 영국의 지방 의회가 다수 참여하는 간선 도로의 개발, 관리 단체 "LCRIG"(Local Condition Roads Innovation Group)과 긴밀한 협력 관계를 구축하고 도로 상황 분석을 실시한다.
서비스를 제공하는 것은, 노스 요크셔 주에 본사를 둔 기업 Gaist이다. Gaist는, 간선 도로의 조사를 전문으로하는 기업으로, 이 프로젝트는 전국의 데이터 뱅크로부터 1억 4600만개 이상의 고화질 도로 이미지 데이터를 수집. 기계 학습 상황을 분석할 것이라고한다.
도로의 상태 분석이 이루어지면 여러가지 작업이 예상되지만, 이 프로젝트가 먼저 이미지 인식 AI를 사용하여 확인하려고하고있는것은, 노면에 그려진 표지의 정확성이나 상태다.
교통부의 관계자는, 자전거, 자동차 불문하고, 운전자에게 노면에 그려진 표지판이 애매하면, 주차 금지 및 차선 구분이 알기 어렵기 때문에 안전에도 지장이 있다고 지적하고, 이 프로젝트를 통해 개선되어질 것이라고 믿고있다.
인공 지능을 사용하여 도로 상태를 진단하는 서비스를 실시하고 있는 기업으로는, 미국의 RoadBotics가 있다. 기존 도로의 상태 진단은 많은 인프라의 그것과 마찬가지로 직원이 육안으로 실시하고있고, RoadBotics는 스마트폰 카메라로 촬영 한 데이터를 클라우드에서 AI로 해석하는 것이지만, 이미지 수집시에는 도로 청소 업체와 납품 업체 등 제휴, 협력하고 있다는 것도 특징의 하나가되고 있다.
"인프라와 도로 등의 파손, 노후화를 AI로 확인하는 것은 매우 어렵다. 이미지 데이터이고, 빛의 연결 상황 등에 따라 오인식을 불러 일으키는 경우도있다. 아직도 인간의 눈이 가장 높은 성능을 발휘하는 분야. 향후 정밀도가 높은 새로운 자동화 서비스가 요망된다"(인프라 점검 업무 관계자)
AI에 의한 화상 인식은 인간의 인식 속도를 웃돌고있다고 하지만, 도로 등 인프라를 진단하는 기술 정밀도는 어디정도 수준까지 올라와 있을까?
