도시 유지 관리 작업에서 컴퓨터 비전의 역할

도시를 유지 관리하는 데에는 많은 노력이 필요하지만, 이러한 작업 대부분은 눈에 띄지 않습니다. 예를 들어, 야간에는 유지 보수 팀이 도로를 보수하고, 쓰레기를 치우고, 조명을 점검하며, 도시가 안전하고 기능적으로 유지되도록 합니다.

닳아 해진 도로, 막힌 배수구, 고장 난 가로등은 처음에는 사소해 보일 수 있습니다. 하지만 방치하면 금세 더 큰 문제로 번질 수 있습니다. 이러한 일상적인 유지 보수 작업은 공공 안전에 중요합니다. 그러나 인구 증가와 제한된 지방 자치 단체 직원으로 인해 기존의 유지 보수 방식으로는 이러한 문제를 따라잡기 어려울 수 있습니다.

시각 데이터 처리 및 이해에 중점을 둔 AI의 한 분야인 컴퓨터 비전은 스마트 시티의 일상적인 유지 관리에 더 빠르고 효율적인 접근 방식을 제공합니다. 비디오 피드 또는 항공 이미지를 분석하여 Vision AI 솔루션은 문제를 자동으로 감지하고 추적하여 수동 팀의 부담을 줄일 수 있습니다.

Ultralytics YOLO11과 같은 고급 컴퓨터 비전 모델을 사용하여 도시는 쓰레기, 움푹 들어간 곳 또는 떨어진 나뭇가지 식별과 같은 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다. 객체 감지 및 인스턴스 분할과 같은 Vision AI 작업은 유지 관리 팀이 신속하게 대응하고 공공 장소를 깔끔하고 안전하게 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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이번 글에서는 컴퓨터 비전이 도시 유지 관리를 어떻게 지원하는지, 몇 가지 일반적인 응용 분야, 그리고 컴퓨터 비전이 제공하는 이점에 대해 살펴보겠습니다. 그럼 시작해 볼까요!

도시 유지 관리에 대한 컴퓨터 비전 개요

도시 당국은 컴퓨터 비전과 같은 기술을 사용하여 도시 기반 시설을 더 잘 이해하고 관리하고 있습니다. 시각적 데이터는 드론, 카메라 및 센서를 통해 수집된 다음 YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델을 사용하여 처리되어 빠르고 정확한 통찰력을 얻습니다. 

예를 들어, 스마트 시티에서는 컴퓨터 비전을 사용하여 항공 이미지와 거리 수준 카메라를 통해 자동으로 낙서를 감지하여 도시 팀이 신속하게 정리하고 공공 공간을 쾌적하게 유지하도록 돕고 있습니다.

다음은 스마트 시티 시스템을 지원하는 주요 컴퓨터 비전 작업에 대한 간략한 소개입니다.

• 객체 감지: YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 이미지나 비디오 피드에서 특정 객체를 식별하고 찾을 수 있습니다. 도시 유지 관리에서 이는 팀이 주의가 필요한 교통 콘, 쓰레기통 또는 파손된 거리 표지판과 같은 항목을 감지하는 데 도움이 됩니다.

• Image classification(이미지 분류): 이미지의 모양을 기반으로 전체 이미지에 레이블을 할당합니다. 예를 들어 도로의 항공 사진을 깨끗함, 균열 또는 침수로 분류하여 팀이 다양한 시나리오를 보다 효율적으로 분류하고 대응할 수 있도록 지원합니다.

• 객체 추적: 추적은 비디오 프레임에서 움직이는 객체를 추적하여 경로를 따라가는 데 사용됩니다. 도시에서는 차량과 보행자를 모니터링하여 교통 관리와 안전을 개선하는 데 도움이 됩니다.

• 인스턴스 분할: 이 기술은 동일한 객체의 개별 인스턴스를 분리합니다. 도시 환경에서는 더 나은 추적 및 유지 관리를 위해 여러 가로등, 나무 또는 주차된 차량을 구별하는 데 사용할 수 있습니다.

도시 유지 관리 애플리케이션의 컴퓨터 비전

이제 컴퓨터 비전이 도시 유지 관리를 어떻게 지원하는지 더 잘 이해했으므로 실제 응용 분야를 살펴보겠습니다.

AI를 이용한 스마트 인프라 검사

지하 배수관을 유지 관리하는 것은 손상 시 심각한 건강 또는 환경 문제로 이어질 수 있으므로 어렵지만 필수적인 작업입니다. 컴퓨터 비전은 이제 이러한 검사를 더 안전하고 효율적으로 만드는 데 사용되고 있습니다. 카메라, 센서 및 LiDAR(Light Detection and Ranging) 시스템이 장착된 드론은 터널을 점검하고 가스 수준, 온도 및 손상과 같은 사항에 대한 실시간 데이터를 수집하는 데 사용됩니다.

미국 미시간주 매콤 카운티는 기술이 지하 검사를 어떻게 개선하고 있는지 보여주는 좋은 예입니다. 2016년 파이프라인 붕괴 이후 카운티는 수동 점검에서 벗어나 자동화된 시스템을 사용하기 시작했습니다. 

현재 그들은 Elios 3 및 Asio X와 같은 드론을 사용하여 지하 터널을 안전하게 탐사합니다. 드론은 비디오 및 센서 데이터를 수집하고, 이는 컴퓨터 비전으로 분석하여 구조적 문제를 발견합니다. 이러한 접근 방식으로 전환한 이후, 해당 지역은 검사 비용을 거의 40% 절감했으며 작업자들의 안전을 크게 향상시켰습니다.

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공공 도로 공사를 위한 컴퓨터 비전

마찬가지로, 도로 유지 관리 및 교통 관리는 도시를 원활하게 운영하는 데 중요한 부분입니다. 도로는 시간이 지남에 따라 교통량이 많고 날씨로 인해 마모되어 균열, 포트홀 및 손상된 표지판이 발생할 수 있습니다. 

이를 해결하기 위해 많은 도시에서 컴퓨터 비전으로 구동되는 드론과 차량 탑재 카메라를 사용하여 도로 상황과 교통 상황을 실시간으로 모니터링하고 있습니다. 이 기술은 문제를 조기에 발견하고, 안전을 개선하고, 혼잡을 줄이고, 수리를 더 빠르고 정확하게 수행하는 데 도움이 됩니다.

인도 아메다바드 시에서 시립 차량에 도로를 실시간으로 스캔하는 AI 기반 블랙박스를 장착하는 이유가 바로 그것입니다. 이 카메라는 움푹 들어간 곳, 균열 및 표면 마모를 감지하여 이미지와 손상 위치 정보를 캡처합니다. 수집된 데이터는 관제 센터로 전송되어 공무원이 보고서와 히트 맵을 생성하여 수리 우선 순위를 지정하여 도로 유지 관리 속도를 높이는 데 도움이 됩니다.

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컴퓨터 비전을 사용한 도시의 녹지 공간 모니터링

인구가 증가하고 도시가 확장됨에 따라 녹지 공간이 줄어들고 있습니다. 안타깝게도 이는 대기 질, 온도 및 야생 동물에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 나무는 탄소 가스를 흡수하고 도시 지역을 냉각하며 생물 다양성을 지원하는 데 도움이 됩니다. 

많은 도시들이 환경 보호에 집중하면서 드론, 비전 모델, LiDAR 및 지리 정보 시스템(GIS)을 사용하여 녹지 면적을 감시하기 시작했습니다. 이러한 기술은 나무 위치를 매핑하고, 나무의 건강 상태를 평가하며, 보존, 재식재 및 개발 노력을 안내하는 데 도움이 됩니다. 이는 녹지 공간 관리를 보다 정확하게 만들고 지속 가능한 도시 계획에 필수적입니다.

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흥미로운 예는 인도의 뉴델리인데, 이 도시는 대기 오염으로 어려움을 겪고 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 산림 연구소의 주도하에 4년간의 나무 조사를 시작했습니다. 

드론, LiDAR 및 GIS를 사용하여 도시의 나무를 매핑하고 모니터링하여 수종, 건강 상태 및 위치를 추적합니다. 이러한 기술 사용은 도시가 녹지 공간을 보다 효과적으로 관리하는 데 도움이 되며, 이는 대기 질을 개선하고 2070년까지 탄소 중립 배출을 달성하려는 인도의 목표를 지원할 수 있습니다.

도시 계획 및 모니터링 분야의 비전 AI 애플리케이션

불법 건축은 도시에 심각한 문제를 야기합니다. 도로를 막고, 공공 서비스에 압력을 가하며, 계획된 개발을 방해할 수 있습니다. 이에 대한 새로운 접근 방식은 컴퓨터 비전을 사용하여 시간 경과에 따라 촬영된 항공 이미지를 비교하는 것입니다. 이를 통해 건물 또는 토지 사용의 작은 변화도 조기에 감지하여 당국이 문제가 확대되기 전에 대응할 수 있습니다.

예를 들어, 독일 바이에른에서는 연구자들이 AI와 컴퓨터 비전을 사용하여 위성 이미지와 지리 공간 지도를 분석하여 무단 건물을 탐지하는 방법을 개발했습니다. 또한 시간 경과에 따른 표면 고도 변화를 추적하는 tDSM(Temporal Digital Surface Model)에 의존했습니다. 

연구자들은 이러한 도구를 결합하여 고도 변화를 모니터링하고 이미지를 비교함으로써 새로운 건축물을 식별할 수 있습니다. 이 접근 방식은 지방 당국이 건축 규정을 보다 효과적으로 시행하고, 지속 가능한 개발을 계획하고, 정확한 기록을 유지하는 데 도움이 됩니다.

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도시 유지 관리에서 컴퓨터 비전의 장단점

다음은 스마트 시티 유지 관리에 컴퓨터 비전을 사용할 때의 주요 이점입니다.

• 확장 가능한(Scalable) 커버리지: 컴퓨터 비전은 CCTV 또는 드론과 같은 기존 인프라를 사용하여 넓은 도시 지역을 모니터링할 수 있으므로 수동 검사의 필요성을 줄입니다.
  
  
• 동적 리소스 사용: 실시간 분석은 긴급성에 따라 작업의 우선 순위를 지정하여 유지 관리를 보다 효율적이고 비용 효율적으로 만듭니다.
  
  
• 더 빠른 긴급 경보: AI 기반 비전 시스템은 화재, 사고 또는 홍수와 같은 사건을 거의 즉시 감지하여 더 빠른 대응과 피해 감소를 가능하게 합니다.

컴퓨터 비전 시스템은 도시 유지 관리에 대한 안정적인 지원을 제공하지만, 특정 제한 사항도 있습니다. 이러한 기술을 사용할 때 명심해야 할 몇 가지 주요 요소는 다음과 같습니다.

• 높은 초기 비용: 컴퓨터 비전 시스템을 배포하려면 카메라, 센서 및 AI 인프라에 상당한 초기 투자가 필요합니다. 소규모 지방 자치 단체는 초기에 이러한 비용을 감당하기 어려울 수 있습니다.
  
  
• 개인 정보 보호 문제: 지속적인 시각적 모니터링은 도시 거주자 사이에서 감시 및 개인 정보 보호에 대한 우려를 불러일으킬 수 있습니다.
  
  
• 인프라 문제: 구형 도시에는 대규모 구현에 필요한 디지털 인프라(예: 안정적인 연결, 전력 또는 센서 네트워크)가 부족할 수 있습니다.

주요 내용

스마트 시티는 컴퓨터 비전을 사용하여 인프라를 더 잘 유지 관리함으로써 도시 생활을 변화시키고 있습니다. 실시간 모니터링 및 예측 통찰력을 통해 이 기술은 도시가 문제에 더 빠르게 대응하고, 자원을 보다 효율적으로 사용하고, 주민들을 안전하게 보호하는 데 도움이 됩니다. 점점 더 많은 지방 자치 단체가 대응적 수정에서 사전 예방적 데이터 기반 계획으로 전환하고 있습니다.

앞으로 AI와 컴퓨터 비전은 도시를 더 친환경적이고 공정하며 효율적으로 만드는 데 더 큰 역할을 할 것으로 보입니다. 디지털 트윈 및 생성형 AI와 같은 도구는 계획 담당자가 새로운 아이디어를 테스트하고, 공공 서비스를 개선하고, 접근 격차를 해소할 수 있도록 지원함으로써 이러한 기술을 보완합니다. 이러한 혁신은 함께 도시 환경을 더 스마트하고 안전할 뿐만 아니라 지역 사회의 요구에 더 잘 부응할 수 있도록 만드는 데 도움이 됩니다.

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