인공지능(AI) 기반 빅데이터 플랫폼 업체 노타가 최근 양산시의 ‘유동인구 딥러닝 모델 구축 사업’을 통해 ‘딥러닝 기반 피플 카운팅 시스템’을 성공리에 구축 완료했다고 18일 밝혔다.
이번에 노타가 구축한 피플 카운팅 모델은 영상 속 사람을 AI가 스스로 인지·분류하는 모델이다. 이를 통해 시간대별 방문객 집계는 물론, 어르신·가족·청년 등 방문객 유형의 구분도 가능하다.
특히 모든 공공장소와 주요 통행로에 직접 설치해 집계하는 방식이 아닌 해당 지역의 영상을 프로그램에 입력해 분석하는 방식을 채택함으로써 매우 낮은 비용으로 운용이 가능하다는 게 최대 장점이다. CCTV 영상을 활용해 유동인구의 정보를 추출하고, 저사양의 하드웨어 환경에서도 다수의 영상을 영상의 재생시간보다 빠르게 분석할 수 있도록 개발됐다.
또한 알고리즘이 1차로 어른과 아이를 구분하고, 2차로 감지된 인물의 이미지와 데이터 통계까지 추출한다. 단순히 인원수를 측정하는 수준을 넘어 어떤 방문객이 어떤 비율로 얼마나 방문하는지에 대한 세부적 정보까지 파악할 수 있다는 얘기다.
관광지, 유적지, 공원 등의 시설물 운영 계획 수립을 위해서는 매년 방문객 집계가 필요하지만 사람이 직접 계수를 진행할 경우 수치를 신뢰할 수 없을 뿐 아니라 비용적 문제도 크다. 즉 노타의 시스템을 이용하면 기술적, 비용적 부담을 대폭 줄일 수 있다.
이번 구축을 통해 노타는 타이탄 X에서 약 15~20 FPS의 성능을 내던 기존 양산시의 딥러닝 모델을 GTX 1050 TI에서 72FPS의 성능을 보이는 ‘노타 경량화 모델’로 대체했다. 양산시의 방범용 CCTV 3개의 영상에 모델을 적용한 결과, 평균 95%의 정확도로 인원 통행량을 측정하는 등 우수한 우수한 성능을 나타냈다.
이에 양산시는 양산천 둔치 일대 건강 걷기 대회의 유동인구 데이터 분석을 시작으로 삽량문화 축전, 웅상회야제 등 불특정 다수가 참여하는 축제와 행사의 방문객 분석에도 이 모델을 적용할 예정이다. 아울러 양측은 교통량 측정 모델 구축과 관련한 테스트와 사업 진행도 논의 중이다.
노타 관계자는 “양산시 프로그램 개발에 활용된 모델은 이미 스마트 횡단보도 솔루션, 미국 캘리포니아 스마트시티 시범 사업, 두바이 HPE 사업 등 해외에서도 다수의 프로젝트에 적용이 진행되고 있다”며 “지속적 AI 컨설팅과 연구개발을 통해 피플 카운팅은 물론 방문객 성별·연령대 분석, 직원 근태 관리, 출입 보안 등 다양한 분야의 AI 모델을 선보일 예정”이라고 말했다.
