교통 모니터링 시스템은 전 세계 모든 개발된 도로망에서 흔히 볼 수 있습니다. 이들은 일반적으로 교통 신호, 정적 및 동적 표지판, 유도 루프 차량 감지기, 무선 장비, 속도 카메라, 번호판 감지 카메라 및 CCTV 카메라로 구성됩니다. 교통 관리 시스템 자체는 인가된 인원이 시스템 관리를 보장하는 보안 통제실에서 관리됩니다.
통제실 운영자는 일반적으로 고도로 훈련되고 경험이 풍부하여 수요가 많습니다. 이러한 운영자를 모집하고 유지하며 이러한 통제실이 24시간 연중무휴로 가동됨에 따라 충분한 숙련된 운영자가 교대 근무를 하도록 보장하는 것은 종종 어렵습니다. 인공 지능은 통제실 운영자가 통제를 더 효율적으로 운영하고 차량 고장, 차량 충돌 또는 기타 도로 위험 탐지, 주행 속도 탐지와 같은 더 많은 이벤트 기반 작업을 완료하는 데 크게 도움을 줄 수 있습니다.
본 사례 연구는 인공지능 전문가 시스템을 교통 모니터링 컨트롤 룸에 배포하고 활용하여 복잡한 시스템과 상호 작용하는 모든 사람에게 더 나은 결과를 이끌어내는 방법을 탐구합니다. 따라서 컨트롤 룸 운영자와 통근자들은 다양한 도로망에서 이동합니다.
컴퓨터 그래픽스에서 잘 확립된 계산 기하학 기술은 객체가 추적된 후 추가적인 맥락을 탐지하는 데 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 두 차량의 충돌은 각 차량을 둘러싼 두 개의 경계 상자의 교차를 포함한 계산적 충돌 감지 알고리즘을 통해 효율적으로 감지될 수 있습니다.
전문가 시스템에서는 프로그래밍이 정확하여 더 신뢰할 수 있고 효율적이므로 고전적인 알고리즘 기법을 사용하는 것이 필수적입니다. 인공지능 시스템은 인간이 취할 행동에 대한 최종 결정을 내리는 방식으로 제한되어야 합니다. 이는 인공지능 시스템이 매우 신뢰할 수 있지만, 완화해야 할 오차 범위가 존재하기 때문입니다. 따라서 인공지능과 고전적인 알고리즘 프로그래밍 기법의 장점을 모두 활용하여 하이브리드 방식으로 전문가 시스템을 구현할 것을 권장합니다.
조직적 과제 개요
전문가 시스템은 통제실과 같은 환경 내에서 구현하기가 복잡합니다. 기술적 과제 외에도 적절한 구현을 보장하기 위해 수많은 행정적 장애물, 규정 준수 요구 사항 및 내부 프로세스를 따라야 합니다. 많은 대규모 조직 내에서 기술을 프로젝트 관리하고 구현하는 것은 어렵지만, 기술 부채로 인해 구현하지 않는 비용보다 이점이 일반적으로 여전히 더 큽니다.
대부분의 시간 동안 특별히 비정상적인 일이 발생하지 않을 때 화면을 끊임없이 몇 시간 동안 주시하는 것은 대부분의 사람들에게 어려운 작업이며 지루할 것입니다. 시간이 지남에 따라 집중력을 유지하기 어려울 것이라고 가정하는 것이 자연스럽습니다. 앞서 언급한 부분이 전문가 AI 시스템이 뛰어난 분야입니다. 이 시스템은 응답이 필요한 이벤트에 대해 카메라 피드를 지속적으로 모니터링하고 통제실 운영자에게 진행 방법에 대한 제안을 할 수 있습니다.
AI가 관제실 운영자와 어떻게 협력할 수 있는지 설명하는 몇 가지 예는 다음과 같습니다:
- 두 대 이상의 차량이 충돌하는 경우, AI가 이를 감지하고 사건을 기록하며 통제실 운영자에게 경고합니다.
- 차량이 부적절한 속도로 주행하는 경우, AI는 디지털 표지판을 통해 운전자에게 경고하는 것을 고려할 수 있습니다.
- 도로에 위험이 감지되면, AI는 통제실 운영자에게 경고하고 팀이 위험을 제거할 때까지 차선을 폐쇄할 것을 제안할 수 있습니다.
AI 입력으로 사용 가능한 조직 데이터
자동 교통 모니터링 시스템에서 사용하는 데이터 소스의 목록은 다음과 같습니다:
- 다양한 도로망을 따라 배치된 CCTV 카메라.
- 도로망의 상태를 나타내는 교통 카메라 신호 정보.
- 루프형 차량 감지기는 차량 무게와 같은 데이터를 제공합니다.
- 일부 사용 사례에서 컴퓨터 인식 처리에 더 신뢰할 수 있는 CCTV 피드를 보완하기 위한 LiDAR 센서 데이터.
통합 방법론
다음은 통제실 내에 인공지능 기반 교통 모니터링 전문가 시스템을 통합하기 위해 당사가 수행하는 상위 수준의 프로세스에 대한 개요입니다:
- CCTV/LiDAR 피드 및 해당 피드의 모니터링과 기록을 제공하는 카메라 시스템을 식별하세요.
- 실시간 분석 및 처리를 위해 슈퍼컴퓨터나 클라우드 컴퓨팅 제공자에게 피드를 전달합니다.
- 피드를 Telemus AI™를 통해 실행하고 증강된 비디오 피드를 컨트롤 룸 내의 보안 모니터링 시스템으로 다시 반환합니다.
- 통제실 운영자가 작동하기를 원하는 매개변수를 기반으로 감지된 내용에 따라 보안 담당자에게 맞춤형 알림을 설정합니다.
- 인공 지능 시스템의 성능을 지속적으로 평가하여 효율성을 더욱 향상시키도록 개선하십시오.
Telemus AI™가 기술적인 인공지능 구현을 처리하므로, 조직은 기술적 역량을 내재화하여 비즈니스 로직과 내부 프로세스 및 절차에 집중할 수 있습니다.
조직적 응용 프로그램
귀하의 조직을 위한 기타 잠재적 애플리케이션의 목록은 다음과 같습니다:
- 교통 통제실의 효율성, 효과 및 성과 개선.
- 교통 혼잡을 줄이기 위해 도시 계획을 최적화하기 위한 교통 병목 구간 확인.
- 차량이 주차장 내에 있고 회사 직원에 의해 반납되는 경우 차량을 추적합니다.
- 주차장 내의 차량을 추적하고 체류 시간을 측정하여 출퇴근자의 행동을 더 잘 이해합니다.
잠재적 및 실현된 이점
인공지능 기반 전문가 시스템의 잠재적 이점은 엄청납니다. 구현을 통해 컨트롤 룸 운영자의 생산성 향상, 이벤트 감지 오류 감소, 더 나은 도시 및 도로 계획, 교통 체증 감소, 도로망에 대한 전반적인 지식 향상을 달성할 수 있으며, 이 모든 것은 시간적 차원을 고려하여 일반적인 정적 방법에 대한 이해를 개선합니다.
현재 이러한 시스템 중 다수는 여전히 연구 개발 단계에 있습니다. 그러나 최신 기술이 향상되더라도 구현 과제는 방대할 것이므로 조직적 계획은 지금부터 시작해야 합니다. Telemus AI™는 인공 지능 기술의 강력한 구현을 보유하고 있으며 대규모로 작동하는 시스템을 내장할 수 있습니다.
Telemus AI™은 정부 및 기업에 고급 솔루션을 제공하는 호주 기반의 인공지능 기업입니다. Telemus AI™을 귀하의 조직에 어떻게 내장할 수 있는지 무료 상담을 위해 오늘 당사에 문의하십시오.
