스마트 시티에서의 컴퓨터 비전 및 AI 그래피티 탐지 시스템

글, 그림, 기호 등으로 이루어진 그래피티는 많은 이야기를 담고 있습니다. 그래피티는 도시의 벽에 색채와 개성을 더하며 의견을 표현하는 수단으로 사용되기도 합니다. 때로는 예술로 간주되기도 하지만, 대부분의 경우 허가 없이 이루어집니다. 사실 그래피티는 밤사이에 건물, 다리, 기차 등에 빈번하게 나타나며, 이를 제거하는 데는 많은 시간과 자원, 노력이 소요됩니다.

전 세계 도시들은 공공장소를 깨끗하게 유지하기 위해 수백만 달러를 지출하고 있습니다. 미국에서만 그래피티 제거 비용으로 매년 120억 달러 이상이 사용됩니다. 또한 많은 도시에서 그래피티를 사전에 방지하는 것은 상당한 도전 과제입니다. 제거 인력은 한정되어 있으며, 그들이 모든 장소에 동시에 존재할 수는 없기 때문입니다.

이러한 이유로 도시 계획가들은 현재 기계가 이미지를 분석하고 해석할 수 있게 해주는 인공지능의 한 분야인 컴퓨터 비전에 주목하고 있습니다. Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델을 사용하면 AI 기반 카메라를 통해 도시 벽면을 빠르게 스캔하고 그래피티를 실시간으로 탐지하여, 담당 팀이 대응할 수 있도록 정확한 위치를 파악할 수 있습니다.

본 기사에서는 스마트 시티에서 자동화된 그래피티 인식을 위해 컴퓨터 비전이 어떻게 활용되고 있는지 자세히 살펴보겠습니다. 시작하겠습니다!

Link to this section스마트 시티에서 컴퓨터 비전의 역할#

스마트 시티는 최첨단 기술을 사용하여 일상적인 문제를 더욱 효율적으로 해결하고 있습니다. 특히 YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델을 활용하여 시각 데이터를 분석하고 공공장소를 모니터링하며, 다양한 도시 시스템 전반에 걸쳐 신속하고 데이터 중심적인 의사 결정을 지원합니다.

스마트 시티에서 비전 AI가 활용되는 일반적인 사례는 다음과 같습니다.

• 교통 관리: 비전 AI는 실시간 비디오 피드를 분석하여 교통 흐름을 모니터링하고 정체를 감지하며, 교통 신호를 실시간으로 조정하여 이동성을 향상시키고 지연을 줄일 수 있습니다.
• 재활용 자동화: 컴퓨터 비전은 공공 쓰레기통이나 재활용 센터에서 재활용품을 식별하고 폐기물 흐름에서 분류하여, 분류 정확도를 높이고 오염을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 대중교통 모니터링: 대중교통 시스템은 컴퓨터 비전을 사용하여 승객 수를 추적하고 차량 내 행동을 모니터링하며 안전 문제를 감지하여 효율성과 안전성을 모두 향상시킬 수 있습니다.
• 재난 대응: 컴퓨터 비전은 재난 발생 후 화재, 홍수 또는 구조적 손상의 시각적 징후를 식별하여 더욱 빠르고 효과적인 긴급 대응을 가능하게 합니다.

그림 1. 스마트 시티에서 YOLO11을 이용한 교통 모니터링.

Link to this sectionAI를 활용한 도시 그래피티 모니터링 개요#

컴퓨터 비전이 어떻게 도시를 더 스마트하게 만드는지 살펴보았으니, 이제 왜 자동화된 그래피티 인식에 이 기술이 특히 필요한지 자세히 알아보겠습니다.

전통적으로 도시들은 그래피티를 관리하기 위해 다양한 방법을 사용해 왔습니다. 일부는 시민들의 신고에 의존하고, 일부는 담당 팀을 파견하여 알려진 핫스팟을 점검하기도 합니다. 특정 사례에서는 모바일 앱을 통해 주민들이 불편 사항을 제출하거나 이미지를 업로드할 수 있게 하기도 합니다. 이러한 방법들이 도움이 될 수는 있지만, 많은 시간이 소요되고 인간의 입력에 크게 의존하며 종종 도시 전역을 완전히 커버하지 못하는 한계가 있습니다.

컴퓨터 비전은 도시가 그래피티를 관리할 수 있는 더 빠르고 신뢰할 수 있는 방법을 제공합니다. 자동화된 그래피티 인식 시스템은 일반적으로 이미지 분류와 객체 탐지라는 두 가지 주요 컴퓨터 비전 작업에 의존합니다.

첫 번째 단계로, 이미지 분류를 통해 사진에 그래피티, 거리 예술 또는 깨끗한 표면 중 무엇이 담겨 있는지 분석합니다. 그래피티가 발견되면 객체 탐지를 통해 이미지 내의 정확한 위치를 파악합니다. 이를 통해 도시 담당 팀은 빠르고 정확하게 대응할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 데이터는 트렌드를 식별하는 데 도움이 되어 도시가 빈번한 핫스팟을 집중적으로 관리하고 예방 활동을 개선할 수 있도록 합니다.

그림 2. 자동화된 그래피티 인식 시스템 작동 예시.

Link to this section다양한 도시의 AI 그래피티 탐지 시스템 탐색#

많은 도시가 그래피티를 처리하기 위한 새로운 방법을 시도하고 있습니다. 순찰이나 시민들의 신고에만 의존하는 대신, 그래피티를 포착하고 식별하며 나아가 제거하는 데 도움을 줄 수 있는 컴퓨터 비전 모델을 사용하기 시작했습니다. 일부 도시가 이러한 새로운 도구를 어떻게 활용하고 있는지 살펴보겠습니다.

Link to this section차량 장착형 카메라와 통합된 AI 그래피티 탐지 시스템#

이제 많은 도시에서 공공 서비스 차량이 정기 순찰 경로를 도는 동안 그래피티를 탐지하는 데 활용되고 있습니다. 이러한 차량에 컴퓨터 비전 솔루션을 장착함으로써, 도시 당국은 별도의 순찰대 없이도 실시간으로 거리를 스캔할 수 있습니다. 이를 통해 그래피티를 조기에 발견하고 문제가 확산되기 전에 제거 팀에 알림을 보낼 수 있습니다.

애리조나주 템피는 이러한 기술을 사용하는 도시의 좋은 예입니다. 템피시는 지역 기관들과 협력하여 공공 서비스 차량에 카메라를 장착한 시스템을 개발했습니다. 차량이 지역을 이동하면서 벽면과 공공장소의 이미지를 촬영했습니다.

비전 AI 모델이 이미지를 분석하여 탐지된 그래피티를 표시했습니다. 결과는 라이브 대시보드로 전송되어 관리자가 휴대폰으로 업데이트를 확인하고 신속하게 대응할 수 있었습니다. 이는 템피시가 더욱 빠르게 조치하고 시민들의 불만을 줄이는 데 도움이 되었습니다.

마찬가지로 포르투갈의 수도 리스본에서도 시내 차량에 카메라를 장착하여 자동으로 그래피티를 탐지하는 개념 증명 시스템이 개발되었습니다.

그림 3. 포르투갈 리스본의 AI 그래피티 탐지.

Link to this section드론 기반 그래피티 탐지 및 제거#

그래피티는 고가도로, 터널, 높은 구조물처럼 접근하기 어렵거나 위험한 곳에 나타날 수 있습니다. 이러한 지역에서의 제거 작업은 보통 추가 장비, 비용 및 시간을 필요로 합니다. 안전성을 높이고 작업 속도를 향상시키기 위해 일부 도시에서는 현장에 작업자를 투입하지 않고도 그래피티를 탐지하고 제거할 수 있는 드론을 사용하기 시작했습니다.

예를 들어 워싱턴주 주요 도시인 시애틀은 최근 접근하기 어려운 지역을 모니터링하기 위해 드론 기반 솔루션을 도입했습니다. 이 드론에는 카메라와 분사 도구가 장착되어 있습니다. 드론은 공공 표면의 흔적을 스캔하고, 그래피티가 탐지되면 내장된 분사기를 사용하여 페인트를 덧칠해 그래피티를 가릴 수 있습니다.

그림 4. 워싱턴주 시애틀에서 그래피티를 제거하는 AI 기반 드론.

시애틀의 그래피티 탐지 노력에는 알려진 그래피티 핫스팟에 설치된 태양광 카메라 활용도 포함됩니다. 이 카메라는 활동을 모니터링하고 누군가가 낙서된 장소에 접근하면 알림을 보냅니다. 시애틀은 드론과 고정 모니터링 지점을 결합함으로써 그래피티에 더 빠르게 대응하고 유지 보수 인력의 신체적 위험을 줄일 수 있게 되었습니다.

Link to this section비전 AI를 활용한 그래피티 핫스팟 매핑#

일부 경우, 그래피티 탐지는 단순히 제거만을 위한 것이 아니라 도시 전역의 활동 패턴을 이해하기 위한 것입니다. AI의 도움으로 도시들은 이제 거리 수준의 이미지를 그래피티가 가장 자주 발생하는 위치를 보여주는 시각적 지도로 변환할 수 있습니다. 이러한 지도는 일반 신고를 통해서는 분명하지 않을 수 있는 트렌드를 밝혀내고 도시 계획가들이 가장 필요한 곳에 노력을 집중할 수 있도록 돕습니다.

예를 들어 브라질 상파울루는 연구 중심의 사례 연구를 통해 이 접근법을 탐색했습니다. 한 팀은 컴퓨터 비전을 사용하여 Google Street View에서 수집한 도시 전역의 27만 5천 장 이상의 거리 이미지를 분석했습니다. 이 이미지들에서 식별된 그래피티는 96개 지역에 걸쳐 매핑되었으며, 이를 통해 그래피티가 가장 집중된 곳이 어디인지 밝혀냈습니다.

산발적인 신고나 간헐적인 검사에 의존하는 대신, 이 접근법은 도시 전역의 그래피티에 대한 대규모 데이터 기반 뷰를 제공했습니다. 결과물인 지도는 상파울루에 시간에 따른 변화를 추적하고 더 목표 지향적인 제거, 예방 및 도시 계획 노력을 지원하는 귀중한 자원이 되었습니다.

그림 5. 브라질 상파울루의 그래피티 탐지.

Link to this section비전 AI 그래피티 탐지 시스템의 장단점#

그래피티 관리에 컴퓨터 비전을 활용할 때의 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 수동 작업 감소: 자동화된 모니터링은 직원이 거리를 직접 점검할 필요를 줄여주어, 다른 업무를 위한 자원을 확보해 줍니다.
• 예방 활동 지원: 그래피티 핫스팟을 식별함으로써 컴퓨터 비전 시스템은 도시 당국이 해당 지역의 조명 개선이나 감시 강화와 같은 억제 조치에 집중할 수 있게 합니다.
• 타 시스템과의 통합: 컴퓨터 비전 도구는 도시 대시보드나 유지 보수 앱에 연결하여 더욱 간소화된 워크플로우를 구축할 수 있습니다.
• 자동 보고 활성화: 비전 AI 시스템은 정기적인 보고서 생성을 도와 시 직원의 행정 부담을 줄여줍니다.

컴퓨터 비전 시스템은 그래피티 탐지에 유용하지만 몇 가지 한계점도 있습니다. 이러한 시스템을 구축할 때 유념해야 할 사항은 다음과 같습니다.

• 지속적인 유지 보수 필요: 카메라, 모델 및 소프트웨어는 정확성과 기능을 유지하기 위해 정기적으로 업데이트되고 관리되어야 합니다.
• 법적 및 규제 장벽: 일부 도시에서는 공공장소에 감시 시스템을 설치하는 데 승인, 허가 또는 데이터 보호법 준수가 필요할 수 있습니다.
• 언어 또는 기호 혼동: 외국어, 기호 또는 속어를 사용하는 그래피티는 맞춤형 학습 데이터가 없으면 올바르게 인식되지 않을 수 있습니다.
• 오인 위험: 시스템이 포괄적이고 다양한 데이터셋으로 학습되지 않은 경우, 벽화, 거리 예술 또는 합법적인 벽면 페인팅을 그래피티로 잘못 식별할 수 있습니다.

Link to this section핵심 요약#

그래피티 탐지는 컴퓨터 비전이 도시의 공공장소 관리 방식을 어떻게 변화시키고 있는지 보여주는 하나의 예일 뿐입니다. 이러한 시스템은 점점 더 유지 보수, 보고 및 도시 계획을 위한 도구와 통합되고 있습니다.

초점은 빠른 대응에서 사전 예방적 인식으로 옮겨가고 있습니다. 더 나은 데이터와 더 스마트한 도구를 통해 도시들은 문제가 발생하기 전에 방지하고 매 단계에서 더 많은 정보에 입각한 결정을 내리는 방향으로 나아가고 있습니다.

성장하는 저희 커뮤니티에 참여하세요! GitHub 저장소를 탐색하여 AI에 대해 알아보고, 라이선스 옵션을 확인하여 비전 AI 프로젝트를 시작해 보세요. 의료 분야의 AI나 농업 분야의 컴퓨터 비전과 같은 혁신에 관심이 있으신가요? 저희 솔루션 페이지를 방문하여 더 많은 정보를 확인해 보세요!