양산시, 인공지능 활용 데이터기반 행정 시작

딥러닝 프로그램 도로교통량 조사 자체 시범분석 완료

양산시는 인공지능 데이터를 정책 수립에 활용하는 등 행정 고도화를 추진한다고 30일 밝혔다.

인공지능 활용은 4차 산업에서 크게 2가지로 구분된다. 엑셀 파일과 같이 규격이 정해진 정형데이터와 음성·영상·사진 등 규격이 정해지지 않는 비정형데이터로 구분하고 있다.

정형데이터는 1990년 정보화시대에 주민등록·차량등록 전산화 등 민원24와 같은 고도화된 서비스를 구축하는 데 핵심 요소였다.

비정형데이터는 4차 산업 시대로 차세대 행정으로 대민 서비스를 크게 향상시킬 수 있는 데이터로 주목 받고 있다.

전국 지방자치단체에서 1순위로 수집되는 비정형데이터는 시민의 안전을 위해 설치된 방범용 CCTV 영상자료이다.

양산시 정보통계과는 CCTV 영상 분석을 위해 오픈소스(Open Source) 기반의 딥러닝 프로그램을 지난 3월 개발 완료해 컴퓨터 스스로 CCTV 영상 속 차량과 사람의 유동인구 통계산출이 가능한 기반을 마련했다.

이와 관련, 어곡산업단지 정체 구간인 어곡터널의 교통량과 동면 사송지구 준공에 따른 교통량, 구도심 지역내 공동주택 준공 전후에 따른 교통량을 지난 4월부터 매월 1회 공공데이터포털(www.data.go.kr)을 통해 개방하고 있다.

또한, 양산시는 지난 10월 전국적으로 실시되는 도로교통량 조사에 시가 개발한 딥러닝 인공지능 프로그램으로 4차선 이상 도로 중 육안조사가 어려운 지방도 3곳을 선정해 자체 시범사업을 완료했다.

딥러닝 인공지능 프로그램으로 분석 완료된 1077-03 지방도로의 경우 육안조사 결과보다 755대(약 5% 증가)차량 추가 확인됐다.

전국 자치단체에서는 12종의 차량분류와 관련 조사결과에 대해 검증 방법이 사실상 전무했다.

딥러닝 프로그램은 1일 교통량 전체 차량 이미지 1만5944장을 확보할 수 있어 12종 차량 신뢰도를 검증할 수 있는 기반을 최초로 마련하게 됐다.

실제로 지방도 1077-03 구간의 경우 1일 교통량의 약 80% 이상 차지하는 1종과 3종 차량에 대한 정확도를 도출 시켰다.

그리고 시는 매년 실시되는 21개소 교통량조사 지역 중 방범용 CCTV 영상을 확보할 수 있는 10개 지역을 딥러닝 인공지능 방식으로 교통량조사 결과를 확인했다.

이에 국토부의 교통량조사 수탁기관인 한국건설기술연구원의 기술적인 자문을 의뢰하고, 기술 보강을 통해 2022년 전국에서 최초로 인공지능을 활용한 도로교통량 조사를 추진할 방침이다.

김일권 시장은 “객관적으로 수집되는 데이터는 정책을 수립하고 사업별 타당성을 검증할 수 있는 매우 중요한 요소”라며 “CCTV 영상으로 분석한 인공지능 교통량 조사는 4차 산업에 맞는 고도화 행정서비스의 실효성을 확인한 사례”라고 했다.

이어 “향후 사회복지·안전 등 비정형데이터를 활용한 서비스 발굴로 보다 안전한 도시 구현과 고도화된 행정서비스 발굴에 최선을 다할 것”이라고 덧붙였다.

손인준기자 sonij@gnnews.co.kr

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