[한국금융경제신문 김가람 기자] 딥러닝(Deeplearning) 기반 영상감시장치 전문 업체 (주)알씨(대표 이창식)와 인공지능 개발 전문 업체 (주)에이아이프로(대표 정진관)가 지난 8월 한국과학기술원(카이스트) 안보융합연구원과 함께 인공지능 신경망(YOLOv3 딥러닝 알고리즘)을 통해 과적 및 적재불량 차량 자동단속시스템 개발을 위한 공동 과제 협약을 체결했다.

과적 및 적재불량 등 운행제한 기준 위반 차량은 지난 2017년 12대 중과실 교통사로로 규정할 만큼 대형사고의 원인이 되고 있으며, 도로교통법, 도로법, 화물자동차 운수사업법 등을 통해 과태료 및 처벌 기준을 정하고 있다.

하지만, 과적의 경우 2~4억 원 예산이 투입된 축중기를 설치한 과적검문소에서 단속을 하고 있으나 화물차의 70.2% 이상을 차지하는 5톤 미만의 중소형 화물차는 의무 단속 대상이 아니며, 적재불량을 단속하는 시스템은 아예 부재인 상태다.

한국과학기술원(카이스트) 안보융합연구원 정재호 연구교수 연구팀은 “공동 개발하는 운행제한 기준 위반 차량 자동단속시스템은 운행중인 화물차와 적재물의 길이, 높이, 넓이, 적재상태(덥개 포장 상태) 등을 실시간 분석하여 자동으로 과태료를 부과하는 시스템으로, CCTV 영상만으로 구현하는 세계 최초의 시도가 된다”고 밝혔다.

(주)알씨 이창식 대표는 “운행제한 기준을 위반한 차량에 의해 파손되는 교량과 도로 복구 비용, 낙하물에 의한 인명‘재산 피해, 수거에 따른 도로통제, 교통혼잡에 따른 사회적 비용과 특히 적재물 낙하에 따른 후방 차량들의 2차 사고 피해와 처리 비용을 획기적으로 절감할 수 있으며, 도로 위 암살자로 명명되는 판스프링도 자동 단속이 가능하다”고 말했다.

이어, (주)에이아이프로 정진관 대표는 “학습기반 영상 처리 분석을 통한 과적 및 적재불량 자동단속시스템에 새로운 기준이 될 것이다”라고 덧붙였다.