http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
딥러닝과 증강현실(AR)을 이용한 포트홀 예방 및 보수 프로세스의 개선
김서영,소성호 한국품질경영학회 2019 한국품질경영학회 학술대회 Vol.2019 No.-
도로 위 지뢰밭’으로 불리는 포트홀(Pothole)은 도로가 파손되어 생긴 구멍을 지칭하는 것으로, 주로 비나 눈 등의 자연적 요인으로 발생하거나 차량의 압력 때문에 형성되며, 포트홀로 인한 도로 파손과 복구, 차량 사고는 심각한 사회적 문제로 직결되고 있다. 2012년부터 7년간 국내 고속도로를 기준으로 발생한 포트홀은 약 11만 건, 보수면적은 약 10만㎡에 달하고 있으나, 이를 방지할 기술 개발 및 사전 점검, 긴급 복구 등의 노력보다는 발견 후 임시 조치를 취하거나 도로정비 예산을 증액하여 수시 정비를 하는 것에 그치는 실정이다. 현재 국내에서는 포트홀 발견 시 택시·버스 기사가 단말기의 버튼을 눌러 신고, 위치정보 추적기능(GPS)으로 해당 위치를 자동 전송하는 시스템 사용, 불량 아스팔트 공급사를 제외하여 좋은 포장재 사용, 신고·제보하면 누적 건수에 따라 반기별로 포상금 지급 등의 방안을 시행하고 있으나 근본적인 예측보다는 신고에 의존하고, 보수나 사고 피해보상 등의 후속조치가 부정확하게 이루어져 그 실효성이 날로 감소하고 있다. 포트홀에 대한 선행 연구를 살펴보면, 주로 차량에 탑재된 블랙박스 카메라를 통해 보다 효율적으로 식별하는 것에 초점을 두고 있다. 최근 구글은 포트홀과 도로 손상이 있는 곳을 신속히 식별하기 위해 도로 촬영 자료를 활용한 새로운 ‘텐서플로(TensorFlow)’ 프로그램을 제안하기도 하였다. 본 연구는 현 수준에서 나아가 딥러닝(Deep learning)을 활용하여 포트홀로 인한 사고 위험도와 우선순위를 분석하고, 선순위로 처리할 수 있는 보수현장을 체계적으로 추출하여 도로 정비의 효율성을 높일 뿐만 아니라 향후 재발 가능성이 높은 지역과 도로를 예상할 수 있도록 제언하고자 한다. 또한 증강현실(AR) 기술을 활용하여 예상되는 보수비용 및 시간 산출이 보다 정확히 이루어질 수 있도록 프로세스를 개선하는 데 그 목표가 있다. 이는 초연결 시대를 맞아 선보이는 5G 자율주행차량의 성공적인 운행(안전 보장과 지능형 교통시스템 활용)에도 핵심 전제가 될 수 있는 시의적절한 사안이라 판단된다.