양산시는 「데이터기반 행정 활성화에 관한 법률」과 지식 기술이 집약된 4차 산업시대에 맞춰 인공지능이 분석하고 생성되는 데이터를 활용한 정책 수립과 의사결정에 행정 고도화를 추진한다고 밝혔다.

4차 산업에서 바라보는 데이터는 크게 2가지로 구분하고 있다. 엑셀 파일과 같이 규격이 정해진 “정형데이터”와 음성·영상·사진 등 규격이 정해지지 않는 “비정형데이터”로 구분하고 있다. “정형데이터”는 1990년 정보화시대에 맞춰 주민등록·차량등록 전산화 등 정보화 사업의 핵심 데이터로 민원24와 같은 고도화된 서비스를 구축하는 데 핵심 요소였다. “비정형데이터”는 4차 산업 시대에 일하는 방식의 혁신을 이끌고, 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 2021년 3월 개발 완료하여, 컴퓨터 스스로 CCTV 영상 속 차량과 사람의 유동인구 통계산출이 가능한 기반을 마련하였다. 이와 관련하여, 어곡산업단지 진입의 정체 구간으로 알려진 어곡터널의 교통량과 동면 사송지구 준공에 따른 교통량, 구도심 지역내 공동주택 준공 전후에 따른 교통량을 2021년 4월부터 매월 1회 공공데이터포털(www.data.go.kr)을 통해 개방하고 있다.

또한, 양산시는 2021년 10월 전국적으로 실시되는 도로교통량 조사에 양산시가 개발한 딥러닝 인공지능 프로그램으로 4차선 이상 도로 중 육안조사가 어려운 지방도 3곳을 선정하여 자체 시범사업을 완료했다.

2021년도 시범사업은 작년 교통 총량 확인에 이어 두 번째로 실시되는 시범사업의 목표는 국토부 도로교통량 조사기준 시간대별 12종 차종 구분 여부가 중점사항이다. 국토부 기준에 통과한 지역은 3개소 중 1곳으로 통과하지 못한 2개소는 카메라 설치 높이로 야간시간대 차량 구분 신뢰도가 낮았다.

‧ 주간 시간대 추출 이미지는 12종 차종 유사 판별 가능
‧ 야간 시간대 추출 이미지로 12종 차종 유사 판별 어려움
단, 야간시간대 차량 통행량이 적어 조사 신뢰도 영향은 낮음
‧ 주야간 12종 차량 구분 가능

딥러닝 인공지능 프로그램으로 분석 완료된 1077-03 지방도로의 경우 육안조사 결과보다 755대(약5% 증가) 차량을 추가 확인되었다. 특정 시간대 육안조사와 인공지능에서 분석한 교통량 차이는 수기방식으로 조사·취합되는 조사의 구조적으로 발생한 오류로 확인되었다. 딥러닝 프로그램으로 재검증 결과 딥러닝 프로그램의 신뢰도가 높은 것으로 확인되었고, 재검증 영상은 정보통계과 유튜브 체널(https://youtu.be/5WjBjXzN5AI)에서 확인할 수 있다.

ⓒ 웅상뉴스(웅상신문)

< 육안조사 및 딥러닝 분석 결과_시간대별 교통량>

전국 자치단체에서는 12종의 차량분류와 관련 조사결과에 대해 검증 방법이 사실상 전무하였다. 딥러닝 프로그램은 1일 교통량 전체 차량 이미지 15,944장을 확보할 수 있어 12종 차량에 대해서 신뢰도를 검증할 수 있는 기반을 최초로 마련하였다. 지방도 1077-03 구간의 경우 1일 교통량의 약 80% 이상 차지하는 1종과 3종 차량에 대한 정확도를 향상시킬 수 있는 결과가 도출되었다.


또한, 시범사업을 통해 추출된 15,944장 이미지는 양산시에 배치된 행안부 공공데이터 청년인턴 사업으로 분류하였고, 향후 12종 차량을 구분할 수 있는 딥러닝 학습데이터로 공공데이터 포털에 개방할 계획이다.

ⓒ 웅상뉴스(웅상신문)

< 딥러닝 분석결과_12종 차량 추출 현황 >

양산시는 매년 실시되는 21개소 교통량조사 지역 중 방범용 CCTV 영상을 확보할 수 있는 10개 지역을 딥러닝 인공지능 방식으로 교통량조사가 가능하다는 결과를 확인하였다. 본 내용을 국토부의 교통량조사 수탁기관인 한국건설기술연구원의 기술적인 자문을 의뢰하고, 기술 보강을 통해 2022년 전국에서 최초로 인공지능을 활용한 도로교통량 조사를 추진할 방침이다.

김일권 양산시장은 “객관적으로 수집되는 데이터는 정책을 수립하고 사업별 타당성을 검증할 수 있는 매우 중요한 요소이다.”며, “CCTV 영상으로 분석한 인공지능 교통량 조사는 4차 산업에 맞는 고도화 행정서비스의 실효성을 확인한 사례이다. 향후 사회복지·안전 등 비정형데이터를 활용한 서비스 발굴로 보다 안전한 도시 구현과 고도화된 행정서비스 발굴에 최선을 다할 것이다”며 소감을 밝혔다.