스마트인재개발원 '모범시민'팀, 스마트 블랙박스 제안
딥러닝 기반 이미지 인식 활용…체납 차량 번호판 식별
차량 이미지 확인부터 실시간 위치 파악‧경로 추적까지
효율적인 세금 체납 단속으로 경제적 손실 감소 기대

스마트인재개발원의 '모범시민' 팀이 딥러닝 기반 이미지 인식을 활용한 체납 차량 식별 블랙박스를 제안했다. (사진=셔터스톡).
스마트인재개발원의 '모범시민' 팀이 딥러닝 기반 이미지 인식을 활용한 체납 차량 식별 블랙박스를 제안했다. (사진=셔터스톡).

【편집자주】 광주광역시 소재 스마트인재개발원은 4차 산업혁명 시대에 발맞춰 양질의 IT 전문인력을 양성하면서 '인공지능 중심도시' 광주의 AI 생태계 조성에 힘을 보태고 있다. 그동안 스마트인재개발원 교육생들은 국내 주요 해커톤 대회에서 잇따라 우승해 실력을 입증해왔다. 최근엔 인공지능‧빅데이터 분야 과정을 수료한 청년들이 최종 프로젝트 성과를 발표했다. Aidea 기획시리즈를 통해 이들의 기발한 아이디어들을 소개한다.

# 경찰공무원 A씨는 최근 도입된 인공지능(AI) 기반 스마트 블랙박스 시스템 덕분에 체납 차량을 단속하기가 한결 수월해졌다. 딥러닝을 이용해 번호판의 식별이 가능해졌기 때문이다. 블랙박스가 번호판을 인식해 체납 차량을 찾아내면 자동으로 신고가 된다. 전달된 데이터를 토대로 체납 차량의 이미지를 확인하고 위치를 파악해 경로를 추적할 수 있어 빠르게 체납자로부터 밀린 세금을 받아낼 수 있게 됐다. 

자동차세 상습 체납자가 증가하는 가운데 스마트인재개발원 '모범시민' 팀은 직접 도로에 나가 체납 차량을 단속해야 하는 경찰공무원이나 지자체 공무원의 고충을 덜어주고자 딥러닝 기반 스마트 블랙박스 '트레이서(Tracer)'를 제안했다. 자동차세 체납액은 지난해 기준 지방소득세‧주민세에 이어 세 번째로 많다. 특히 자동차세를 4회 이상 상습적으로 체납한 사람들의 밀린 자동차세가 전체 자동차세 체납액의 90% 이상을 차지한다고 한다. 

현재는 공무원들이 체납 차량 적발 시 불편함과 위험을 감수하고 도로에 차를 세워 검거하는 방식이다. 모범시민 팀에서 고안한 블랙박스는 기기를 켜고 주행하는 것만으로 체납 차량을 검거할 수 있다. 또 기존에는 SD 메모리카드를 이용해 영상을 확인해야 하는 불편함이 있었지만 해당 블랙박스는 스마트폰으로 편리하게 영상을 확인하고 저장할 수 있다는 게 강점이다. 체납 차량이 촬영된 위치의 좌표를 받아 웹사이트에서 지도를 통해 실시간 확인이 가능하다. 

스마트인재개발원의 '모범시민' 팀에서 제안한 딥러닝 기반 스마트 블랙박스는 기기를 켜고 주행하는 것만으로 체납 차량을 검거할 수 있도록 돕는다. 체납 차량이 촬영된 위치의 좌표를 받아 웹사이트에서 지도를 통해 실시간 확인이 가능하다. (사진=셔터스톡).
스마트인재개발원의 '모범시민' 팀에서 제안한 딥러닝 기반 스마트 블랙박스는 기기를 켜고 주행하는 것만으로 체납 차량을 검거할 수 있도록 돕는다. 체납 차량이 촬영된 위치의 좌표를 받아 웹사이트에서 지도를 통해 실시간 확인이 가능하다. (사진=셔터스톡).

다시 말해 운전 중 사고나 차량 도난 시 블랙박스가 없어져도 스마트폰으로 영상을 확인할 수 있기 때문에 유용하다는 설명이다. 해당 시스템 도입 시 지자체는 기존 방식에 따라 체납 차량을 발견하는 것보다 더욱 광범위하게 전국 각지에서 차량의 위치를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 신고 기능을 통해 체납 차량의 특정 장소 추정과 경로 추적이 가능해 검거 시간을 단축시킬 수 있다.

모범시민 팀은 이 같은 스마트 블랙박스 도입으로 공무원들의 업무 효율을 높이고 세금 체납 단속으로 인한 경제적인 손실을 줄일 수 있을 것으로 기대했다. 아울러 주행 중이거나 주정차 시 난폭 운전과 무단투기 등도 간편하게 신고할 수 있어 체납 차량 단속은 물론 다른 용도로도 활용 가능하다는 설명이다. 모범시민 팀의 최재훈 팀장을 통해 해당 아이디어에 대한 이야기를 들어봤다. 

스마트인재개발원의 '모범시민' 팀이 제안한 딥러닝을 이용한 체납 차량 식별 블랙박스 'Tracer'. (영상=최재훈 팀장 제공).

【인터뷰】 '모범시민' 팀의 최재훈 팀장 

Q. 아이디어를 고안하게 된 계기가 궁금합니다.

 아이디어는 '기존의 일상생활에서 불편했던 점을 찾아보자'라는 생각에서 시작됐다. 우리가 마지막으로 배운 내용이 카메라를 이용한 기능이어서 이를 활용해보려고 했다.

아이디어 회의를 하다가 우리 팀원 5명 가운데 4명이 차가 있어 서로 차 이야기를 하던 도중 도로 위 무단 투기나 난폭 운전 등을 자동으로 식별해주는 기능을 떠올렸다. 좀 더 구체적인 타깃을 잡고 도움을 주기 위해 체납 차량 식별에 대한 아이디어가 나왔고 이번 프로젝트를 기획하게 됐다.

Q. 아이디어에 대한 구체적인 설명 부탁드립니다.

 우리 팀이 고안한 블랙박스는 기존의 블랙박스 기능을 보완해 사용자의 편의를 높이고 체납 차량 식별 서비스를 도입해 정부의 체납액 징수에 도움을 주고자 하는 마음으로 시작했다.

메인 기능인 체납 차량 식별 서비스에는 딥러닝을 이용했다. 'YOLO'라는 딥러닝 기반 사물인식 기술을 이용해 카메라로 차량과 번호판을 식별한 후 구글 비전(Google Vision)을 통해 번호판을 텍스트로 변환했다.

데이터베이스(DB)에 수집한 체납 차량 정보와 같을 경우 번호판 인식 시 이미지와 위치 등을 웹으로 전송한다. 이 외에도 사용자를 위한 앱을 만들었고 블랙박스 영상 실시간 스트리밍과 다운로드, 신고 등의 기능을 추가했다.

스마트인재개발원 '모범시민' 팀에서 고안한 딥러닝 기반 스마트 블랙박스 'Tracer' 하드웨어. (사진=스마트인재개발원 제공).
스마트인재개발원 '모범시민' 팀에서 고안한 딥러닝 기반 스마트 블랙박스 'Tracer' 하드웨어. (사진=스마트인재개발원 제공).
스마트인재개발원 '모범시민' 팀에서 고안한 딥러닝 기반 스마트 블랙박스 'Tracer'의 웹페이지 화면. (사진=스마트인재개발원 제공).
스마트인재개발원 '모범시민' 팀에서 고안한 딥러닝 기반 스마트 블랙박스 'Tracer'의 웹페이지 화면. (사진=스마트인재개발원 제공).

Q. 프로젝트를 수행하는 과정에서 어려움은 없었는지요.

 팀원들 각각 파트를 나눠 프로젝트를 진행했다. 우리 아이디어가 딥러닝을 기반으로 한 블랙박스인데, 딥러닝을 배우지 못해 처음 파트를 맡은 팀원은 '멘붕'이 올 정도로 애를 먹다가 결국엔 팀원 전부가 다 같이 붙어서 초반부터 끙끙 앓았다.

블랙박스의 기능 확인을 위해 뒷좌석에 한 명이 제품을 들고, 조수석에서는 노트북으로 인식되는지 확인했다. 또 차량을 인식하고자 쫓아가는데 속력이 빠르면 인식을 못해 느리게 갔다가 빨리 갔다가 그렇게 센터 주변을 7바퀴 넘게 계속 돌아다닌 것 같다.

Q. 이번 성과가 향후 어떻게 활용될 수 있을지요?

 체납 차량을 검거하려면 담당 공무원이 직접 돌아다니면서 찾아야 하는데 인력이 충분하지 않은 만큼 어려움이 많은 것으로 알고 있다. 기존 블랙박스에 식별 서비스를 도입해 각지에서 차량을 식별함으로써 인력 소모를 줄이고 예상 경로 추적이나 체납액 징수에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

기존의 블랙박스들은 영상을 확인하려면 SD카드를 컴퓨터에 꽂는 불편함이 있는데 우리 제품은 휴대폰으로 실시간 스트리밍과 다운로드가 가능하다. 또 차량 사고나 도난 시 블랙박스가 부서지면 확인을 못하거나 차를 찾지 못하는 경우가 많다. 그런 부분에 대해서도 위치를 바로 볼 수 있고 실시간으로 확인 가능해 기존 블랙박스의 단점들을 보완할 수 있다.

Q. 향후 계획에 대해.

 현재 팀원들 모두 수료 후 취업을 준비하면서 아이디어를 좀 더 보완하고 해커톤 공모전에도 참여 중이다. 우리 아이디어를 다른 사람들에게도 알리고 우리도 좀 더 성장해 좋은 곳에 취업하는 게 목표다. 아마 다른 팀원들도 그럴 것이라고 생각한다.

Q. 마지막으로 강조하고 싶은 한 말씀.

 우리 팀도 마찬가지지만 다른 팀들 대부분 비전공자가 많다. 여기에 잘 어울릴 수 있을까 굉장히 고민이 많았는데 기초부터 시작하면서 여러 프로젝트를 통해 모르는 부분을 서로 알려주고 채워줘서 중간에 포기하지 않고 무사히 마칠 수 있었다.

나 역시 비전공자라 지원에 고민했던 것처럼 다른 분들도 고민하리라고 생각한다. 하지만 지금 돌이켜보면 '왜 늦게 지원했을까'라고 생각될 만큼 일단 지원해봤으면 좋겠다. 하고 나서 포기하면 후회도 없고 좋은 경험이 될 것 같다. 

스마트인재개발원 '모범시민' 팀의 단체사진. (왼쪽부터) 김인웅‧강진우‧정한비‧최재훈‧노치균 팀원. (사진=최재훈 팀장 제공). 
스마트인재개발원 '모범시민' 팀의 단체사진. (왼쪽부터) 김인웅‧강진우‧정한비‧최재훈‧노치균 팀원. (사진=최재훈 팀장 제공). 

 

AI타임스 윤영주 기자 yyj0511@aitimes.com

[관련기사] [Aidea] ㉙ 캐리어 분실·도난 걱정 끝…이젠 스마트 디바이스로 맘 편히 여행 떠나자

[관련기사] [Aidea] ㉘ "오늘은 또 뭘 입지?"...바쁜 아침 고민 덜어주는 코디 추천 '스마트 옷장'