대한민국은 경제협력개발기구(OECD) 국가 중 교통사고 사망률과 교통체증 분야에서 매년 최하위권을 벗어나지 못하고 있다. 경제 성장의 발전 정도와 무관하게, 위험하고 불안한 교통 환경으로 인해 치러야 하는 사회적 비용이 여전히 높다. 이에 각계에서는 이를 개선하기 위한 다양한 기술과 시스템 개발에 노력을 기울이는 중이다. 지난 20일과 21일 열린 ‘2020 도로환경 이미지 AI 데이터 온라인 해커톤’에서는 교통 환경 개선을 위한 수많은 아이디어가 쏟아져 관심이 집중됐다.
이번 해커톤 행사는 과학기술정보통신부와 한국정보화진흥원이 진행하는 ‘인공지능 학습용 데이터 구축사업’의 일환으로 열렸다. 이를 위해 지난 5일까지 주요 기업, 연구소, 대학교, 일반인 등 참가를 희망하는 팀들을 대상으로 심사가 치러졌고, 총 8팀이 본선 행 티켓을 거머쥐었다. 이후 집체교육과 멘토링을 거친 뒤 20·21일 이틀 동안 비대면 온라인으로 해커톤 본선이 진행됐다.
참가팀들은 ‘올포랜드 컨소시엄’이 개발‧축적한 도로환경 객체(교통안전표지판, 신호등, 노면표시 등)
189종에 대한 AI 학습용 데이터 셋을 활용하는 수행과제 발굴 및 문제 해결안을 도출하며 사업화하고 싶은 서비스 아이디어를 구상했다.
본선 첫날인 20일은 기술동향 세미나 주제발표로 시작됐다. 연세대학교 그린기술연구센터 김장현 교수의 ‘인공지능 전반의 개요 및 활동’, 서울대학교 통계학과 김동하 박사의 ‘빅데이터 분석을 위한 두 가지 딥러닝 전략(Two Deep Learning Strategies to Analyze Big Data)’ 발표에는 해당 분야에 대한 구체적인 현황과 심층 분석이 담겼다.
본선에 오른 8개 팀들은 7시간이 넘는 치열한 논의 과정을 거쳐 각자의 아이디어를 다듬었다. 사용되는 기술의 종류부터, 구체적인 사업의 수행과정까지 다양한 방법론이 쏟아지며 결과물 도출까지 이어졌다.
둘째 날인 21일에는 본격적인 발표가 이뤄졌다. 첫 발표를 맡은 ‘박스포유’ 팀은 도로환경 조사 도우미 블랙박스를 선보였다. 갑작스런 사고나 자연재해 등으로 도로의 위험이 높아졌을 때 이를 신속하게 알리고 위험에서 벗어날 수 있게끔 하는 장치가 없다는 문제의식에서 출발한 아이디어다.
‘튜링’ 팀은 자율주행 단거리 배송로봇 플랫폼을 내세웠다. 가격이 높은 기존 배송로봇 대신 각종 장치·기능을 장착한 전동 킥보드를 이용해 무인 배송을 구현하겠다는 계획. 이밖에도 자율주행 데이터 고도화를 위한 인터렉티브 플랫폼을 선보인 ‘글래디에이터’ 팀과 AI 데이터를 활용한 로드킬 방지 시스템을 내놓은 ‘어스’ 팀, 신호등과 노면표시, 도로 안내 표지판 등을 인식해서 최적의 차선변경 구간을 추천하는 ‘김&신’ 팀, 운전자 안전주행을 위한 도로환경 인식 HUD-AR 소프트웨어를 통해 도로 위험을 낮추겠다는 ‘오성지능’ 팀 등도 눈길을 끌었다.
이번 해커톤은 코로나19로 인해 비대면 온라인으로 치러졌지만 오히려 더욱 치열한 분위기 속에 진행됐다. 대면이 아니다 보니 팀들마다 눈에 보이는 시각자료의 이해도를 높이기 위해 공들인 흔적이 역력했고, 심사위원과의 질의응답을 통해 솔루션을 찾아가는 팀들도 눈에 띄었다.
상금 200만원이 걸린 영예의 대상은 ‘오성지능’ 팀에게 돌아갔다. 이들은 차량통행 위주의 교통 정책과 속도 관리가 미흡한 시스템, 주의가 분산되는 네비게이션 등을 높은 사고율의 원인으로 지목하면서, 도로 환경을 인식해 보여주는 헤드업 디스플레이로 안전성을 높인다는 점을 강조해 높은 점수를 받았다. 오성지능의 박수연 팀장은 “학부생으로 구성돼 가장 어린 팀이지만 쟁쟁한 팀들 가운데서 좋은 결과를 얻을 수 있게 돼 기쁘다”면서 “상을 받은 것도 좋지만 이틀간의 과정을 통해 많은 경험과 지식, 영감을 얻은 것이 더욱 큰 소득”이라고 밝혔다.
