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공개SW 소식

6월 21일      

ⓒ IT WORLD, George Nott | Computerworld

 

도로 표지판은 어디에나 있지만, 정확히 어느 곳에 배치되는지는 관리 책임자인 지방 정부 당국이 담당한다.

 

호주에서는 의회와 정부가 지역 내 도로 표지판의 데이터를 관리한다. 여기에는 위치 데이터 기록이 의무로 포함된다. 그러나 도로가 재개발되고 확장되면서 데이터가 점차 불완전해지고, 인력이 수동으로 현장 조사를 할 때의 오류도 부정확성에 기여한다.

 

데이터 세트를 업데이트하기 위해 인력을 도로에 파견하는 것도 비용이 들고, 안전 문제도 발생할 수 있다. 그래서 호주 의회도 이런 의결을 피하는 경향이 있다.

 

RMIT의 지형 과학 학교의 앤드루 캠벨과 동료들은 그래서 “도로 교통과 운송 데이터베이스가 거리 표지판 정보에 나타나지 않는 경우가 보통”이라는 문제를 제기했다. 지역 의회는 저렴하고 쉬우면서도, 인력을 파견하지 않아도 되는 도로 표지판 업데이트 방법을 찾고 있다. 캠벨과 RMIT의 동료들은 구글 스트리트 뷰 API와 머신 러닝 모델을 활용하는 방안을 제시했다.

 

캠벨은 “위원회가 인프라를 모니터링할 의무가 있지만, 현재로서는 저렴하고 효율적인 방법이 없었다. 구글의 종합적이고 고해상도인 스트리트 뷰 이미지 데이터베이스와 머신 러닝의 사전 물체 탐지 모델이 대체 방법을 제공할 수 있다. 무료 오픈소스 도구를 활용해 완전히 자동화된 표지판 탐지 방법을 개발했고, 이 방법은 정확성도 뛰어나다”고 설명했다.

 

시대의 신호

도구 개발에 앞서 캠벨과 동료 과학자 알랭 보스, 채인 선은 우선 도로 표지판 이미지의 훈련용 데이터셋을 모았다. 상대적으로 완성된, 그레이터 질롱 시가 제공한 도로 표지판 데이터셋을 가져왔고 여기서 멈춤 표지판과 양보 표지판만을 필터로 걸러냈다.

 

표지판 위치는 구글 스트리트 뷰에서 찾았고, 여기서 가장 큰 정면 뷰 각각을 추출했다. 최종 훈련 데이터셋에는 500개의 양보 표지판, 500개의 멈춤 표지판이었는데, 렉트레이블(RectLabel)이라는 소프트웨어를 통해 이미지에 설명을 달았다. 멈춤과 양보 표지판을 탐지하는 딥러닝 모델은 오픈소스인 텐서플로우를 활용해 훈련과 테스트를 거쳤다.

 

그후 연구팀은 이 모델을 호주 멜버른 인근의 멜튼과 멜튼 사우스 2개 지역에 적용했다. 이들 지역은 스트리트 뷰가 2014년부터 제공되고 “구글 스트리트 뷰의 이미지가 확보되고 해상도가 적절할 것으로 판명됐기 때문”에 선정됐다. 동시에 데이터셋은 상당히 불완전한 것으로 판단됐다.

 

컴퓨터, 환경, 도시 시스템(Computers, Environment and Urban Systems)이라는 학술지에 발표된 이미지 인식과 분류 모델 결과는 놀라웠다. 표지판 추적 시스템의 정확도는 96%, 종류 식별 정확도는 98%였다.

 

2D 이미지 위치를 실제 위치로 매핑해 표지판의 정확한 위치를 결정하는 부분이 가장 까다로웠다. 표지판을 나타내는 이미지는 “사진측량법으로 처리”되었다고 한다.

 

한 연구원은 물리적 공간에서의 도로 표지판 종류와 이미지 공간의 비율을 계산하고, 구글 스트리트 뷰 카메라 렌즈 사양을 통합하면 차량과 표지판 사이의 거리를 측정할 수 있다”고 설명했다. 그래서 각 표지판의 경도와 위도도 측정할 수 있게 된다.

 

연구팀은 이 작업을 통해 시의 표지판 데이터셋의 위치 데이터에서 심각한 오류를 다량 발견했다. 어떤 표지판은 “데이터에 기록된 것과 실제 위치가 10m나 차이”가 나기도 했다.

 

캠벨은 개념 증명 모델을 다른 도로 표지판과 거리 설비를 식별하도록 쉽게 훈련할 수 있고, 지방 정부나 교통 관련 기구로도 범위를 확장할 수 있다고 말했다. 캠벨은 “이 시스템은 한번 설정하면 모든 공간 애널리스트가 활용할 수 있어서, 어떤 구역을 모니터하고 싶으면 시스템이 대신 살펴봐준다”고 설명했다. 

 

위치와 현재

정부 당국이 자산을 추적하고 위치를 기록하는 작업에 신기술을 채탱하는 경우가 점점 늘어나고 있다. 호주 의회는 쓰레기통에 RFID 태그를 부착해 쓰레기 트럭이 모일 때마다 위치를 기록한다. 도서관의 장서 역시 마이크로 칩이 부착돼 있다.

 

시드니에서도 GPS 기기를 쓰레기 수거 트럭과 물청소 기계 등에 부착하고 위치를 추척한다. 이번 연구 프로젝트의 공동 책임자 선은 “지자체가 저렴하지만 자주 쓰는 자산을 관리하는 효율적인 수단으로 가격이 높지 않은 위치 기술을 고려하고 있다”고 말했다. 또, 이미지와 카메라 영상 자료가 호주 의회에 의해 수집되고 저장됐다고 덧붙였다.

 

선은 “표지판 이미지는 지방 정부의 자산 모니터링과 관리에 중요한 역할을 하고, 방대한 양의 지형 공간 애플리케이션이 늘어나는 환경에서 더욱 가치 있는 정보가 될 것”이라고 말했다.

 

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[원문출처 : http://www.itworld.co.kr/news/124755]

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