사람이 상황을 파악하고 대처해야 하는 염화 칼슘 용액 살포 장치 대신 지능형 CCTV 기반 제설 시스템을 운영한다면?

겨울이 다가오면 전국 지자체는 폭설 대비에 나섭니다. 서울 등 도시 지역은 강설을 대비해 때를 대비해 경사가 가파른 도로에 ‘염화 칼슘 용액 살포 장치’를 설치해 운영합니다. 이 장치의 동작 원리는 간단합니다. 커다란 통이나 배관 장치를 통해 눈이 많이 올 때 염화 칼슘 용액을 분사합니다. 그렇다면 폭설이나 노면의 결빙 상태는 어떻게 파악할까요?

CCTV 카메라가 송출하는 영상을 보고 사람이 판단합니다. 이들 카메라는 이동통신망이나 기타 네트워크에 연결되어 있는데 현장 영상은 관제 센터에서 모니터링합니다. 영상을 보고 강설과 노면 결빙으로 인해 사고 발생이나 교통 지연이 우려될 때 염화칼슘 용액을 분산하는 식으로 운영이 된다고 보면 됩니다.

이처럼 CCTV 관제를 사람이 하는 경우 예기치 않은 상황이 발생할 수 있습니다. 기상 상황은 눈으로 파악이 가능하지만 액상 제설제 탱크에 염화칼슘 용액이 충분한지, 배관 상태는 멀쩡한지, 분사 제어 장치에 이상은 없는 지의 여부까지는 파악하기 어렵다 보니 결정적인 순간에 제설이 제대로 이루어지지 않을 수 있습니다. 그렇다고 제한된 인력으로 지자체에서 모든 현장에 나가서 맨눈으로 확인할 수도 없습니다.

AI 기술은 이런 현실적 어려움을 해결할 수 있는 열쇠입니다. 예를 들어 DEEPX와 Nota AI와 같은 기업이 개발한 NPU(Neural Processing Unit)와 경량화한 AI 알고리즘을 탑재한 지능형 CCTV는 사람의 개입이 꼭 필요한 전통적인 관제 방식의 한계를 극복할 수 있습니다. 이러한 지능형 CCTV는 현장에서 실시간으로 영상을 분석하여 도로의 결빙 상태를 자동으로 감지하고, 필요 시 염화칼슘 용액을 분사하는 등 즉각적인 대응이 가능합니다. 또한, 센서를 통해 장비의 상태를 모니터링하여 고장을 사전에 예측하고 유지보수를 효율적으로 수행할 수 있습니다.

이러한 지능형 CCTV 시스템은 사람의 개입 없이도 자동으로 상황을 인식하고 대응할 수 있어, 인력 부담을 줄이고 긴급 상황에서의 대응 속도를 높일 수 있습니다. 또한, 서버와 연결 없이도 현장에서 직접 추론 작업을 수행할 수 있어 통신 장애 시에도 안정적으로 제설 작업이 이루어집니다.

AI 기반 지능형 관제는 앞으로 다양한 스마트 시티 시나리오에 적용될 전망입니다. 관련해 더 자세한 내용이 궁금하시다면, 대원씨티에스가 도움을 드리겠습니다.

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