□ 과제수행 목표 및 내용 ◎ 최종 목표 교통, 환경 등 복잡한 도시문제를 해결하기 위하여, 실세계 공간정보와 멀티모달 센서를 융합한 디지털 트윈 기반의 지능화 플랫폼을 위한 핵심원천기술 개발
◎ 전체 내용 ㅇ 멀티모달 센서 연계 이동객체 검출 기술 개발 ㅇ 도시공간 데이터 저장관리 및 가시화 플랫폼 개발 ㅇ 대용량 도시공간 데이터 AI 분석 기술 개발 ㅇ 교통영상 공유활용 플랫폼 개발
◎ 1단계 ● 목표 실세계 도시를 디지털로 재현·분석하는 공간지능화 요구사항 분석 및 단위 기술 개발
● 내용 ㅇ 멀티모달 센서 연계 이동객체 검출 단위 기술 개발 ㅇ 도시공간 데이터 저장관리 및 가시화 플랫폼 단위 기술 개발 ㅇ 대용량 도시공간 데이터 AI 분석 및 최적화 기술 설계
◎ 2단계 ● 목표 디지털 트윈 기반의 도시 지능화 핵심원천기술 개발 및 서비스 실증
● 내용 ㅇ 멀티모달 센서 연계 이동객체 검출 핵심원천기술 개발 ㅇ 대용량 spatial 데이터 저장관리 플랫폼 개발 ㅇ 교통영상 공유활용 플랫폼 개발
◎ 당해 연도 ● 목표 실세계 도시를 디지털로 재현·분석하는 도시공간 지능화 플랫폼 개발
● 내용 ㅇ 다중 카메라 다중 물체 추적 기술 개발 ㅇ 도시교통 데이터 분석을 위한 인공지능 모델 훈련 및 운영 관리 기술 프로토타입 개발 ㅇ 고정 카메라 기반 물체 측위 기술 고도화 ㅇ 대용량 spatio-temporal 데이터 저장관리 플랫폼 개발 ㅇ 교통영상 공유활용 플랫폼 통합 시험 ㅇ 오픈스페이스 주차 혼잡도 산출 서비스 프로토타입 개발
□ 과제 수행과정 및 내용 【과제 수행과정】 ㅇ 도시 디지털 트윈 모델을 위한 멀티모달 센서의 센싱 범`위에 대한 시간 및 공간적 한계 극복과 복원 데이터의 정확도를 확보하는 데 초점을 두고 연구를 수행함 ㅇ 3D 공간정보 기반의 지능화 디지털 트윈 플랫폼을 구축하고 도시교통 통합관제, 주차관리, 보행자 안전, 교통정보 공유활용 등 개별 응용 서비스 플랫폼을 위한 공통 플랫폼의 형태로 개발을 수행함 ㅇ 대규모 공간빅데이터 저장관리, 3D 공간정보 데이터 모델링, 5G 센싱 및 지능화 CCTV 등 도시공간 지능화 관련 기존 연구 know-how와 오픈소스를 적극적으로 활용하여 연구개발을 추진함 ㅇ 도시현상을 재현 및 분석하는 도시공간 지능화 기술은 내부 테스트베드에서 핵심기술을 개발하여 시험한 다음 실제 현장의 데이터를 적용하여 기능을 개선함 ㅇ 스마트시티 서비스 기술, 실감형 3D 공간정보 기술 등 관련 수요처와 긴밀한 연구 협력 체계를 구축하여 협업을 추진함 ㅇ 연구소가 우선적으로 확보해야 하는 핵심 기술에 대하여 반복적 프로토타입 개발과 성능 평가를 통한 피드백으로 지속적인 기능과 성능을 개선할 수 있도록 순차적 반복적 프로토타입 기술개발 방법을 추진 【과제 수행내용】 ㅇ 다중 카메라 다중 물체 추적 기술 개발（수행기관: ETRI) - 차량에 특화된 영상기반 re-identification 기술 ● 기존 DeepSORT 프레임워크를 개선하여 차량 추적에 특화시킴 ● 사용자 정의 영역(Zone)을 활용한 차량 추적 성능 개선 - 시공간 정보 연계 차량 추적 성능 개선 방안 연구 ● 외형 기반 차량 association 한계를 극복하기 위해 도로 네트워크 정보를 활용한 추적 성능 향상 - 다중 카메라 다중 물체 추적 시스템 프로토타입 개발 ● ETRI 원내 테스트베드 구축 및 추적 시스템 구축 ● 다양한 방식의 MCMOT 기능 실험 ㅇ 도시교통 데이터 분석을 위한 인공지능 모델 훈련 및 운영관리 기술 prototype 개발 (수행기관: ETRI) - 인공지능 소프트웨어 개발 패키지의 지속적 통합과 배포 인프라 구축 및 검증 ● 인공지능 응용 소프트웨어 개발 및 운영 전주기 관리 체계 연구 ㅇ 고정 카메라 기반 물체 측위 기술 고도화 (수행기관: ETRI) - 지형/고도를 고려한 이동체 검출 및 위치화 기술 고도화 ● 3차원 도심 환경에서 도로마커를 이용한 카메라 캘리브레이션 및 지형 고도 동시 추정 기술 개발 ● 3차원 도심 환경에서 관찰된 물체의 3차원 미터단위 위치 추정 기술 개발 - 이동체의 중심점 및 지면과의 접점 추정 기술 개발 ● 카메라 시점과 지면의 기울기를 고려한 가상 물체 렌더링 ● 가상 물체 렌더링을 통한 접점 테이블 획득 및 검색 - CCTV 자동 캘리브레이션 기술 고도화 ● 도심 환경의 다수 CCTV 카메라 캘리브레이션 및 최적 카메라-지형모델 선택 기술 개발 ● 체스보드 영상 없이 도심 환경의 도로마커를 이용한 최적 카메라 모델 선택 ● 3차원 점군 정보 없이 도심 환경의 도로마커를 이용한 최적 지형 모델 선택 ● 도심 환경의 최적 카메라-지형 모델 선택 및 멀티 카메라 캘리브레이션 기술 개발 ● 위성영상, 카메라 영상 내 다양한 ROI 설정을 위한 사용자 친화적 도구 개발 ● 영상기반 3차원 분석 기술 적용을 위한 체계적인 절차 마련 ㅇ 대용량 spatio-temporal 데이터 저장관리 플랫폼 개발 (수행기관: ETRI) - 대용량 spatio-temporal 데이터 저장관리 기술 개발 ● 대용량의 차량 궤적 데이터(시공간 데이터)를 임포트 및 저장하는 모듈 개발 ● 궤적 데이터 분석 모듈 개발 - Spatio-temporal 데이터 접근을 위한 SQL-like 인터페이스 개발 ● 차량 추적 데이터(궤적/영역/영상)조회/검색/분석을 위한 질의언어 및 인터페이스 개발 - 분산 GeoStream 처리 기술 개발 ● 기반 분산 Kafka 차량 추적 이벤트 처리 기술 개발 ● 영역 기반 차량 이벤트 처리 기술 개발 ㅇ 교통영상 공유활용 플랫폼 통합 시험 (수행기관: ETRI) - 교통영상 저장/관리/공유 기술 통합 시험 및 기능 검증 ● 교통사고 영상 관리 기능 및 외부 모듈 연동 기능 개발 - 교통영상 데이터 처리 및 분석 기술 통합 시험 및 기능 검증 ● 블랙박스 영상 프레임 순차 입력시 사고 구간 예측 기술 개발 ● 블랙박스 영상 기반 사고 구간 탐지 및 사고 종류 분류를 위한 통합 모델 개발 - 차량 번호판 비식별화 기능 고도화 및 통합 ● 차량번호판 검출 모델 성능 고도화 ● 비식별화 모듈 인터페이스 개발 및 시험 ㅇ 오픈스페이스 주차 혼잡도 산출 서비스 프로토타입 개발 (수행기관: ETRI) - 비구획면 주차차량 공간점유 현황 분석기술 개발 ● 주차선이 정해지지 않은 비구획면 주차 공간 주차 혼잡도 산출 ● 주차가능 차량 대수 및 혼잡도 산출 서비스 프로토타입 개발 ㅇ 웹 기반 도시 디지털 트윈 모델 가시화 SW 개발 (수행기관: 아이씨티웨이) - 웹 및 XR 기반 가시화 기능 개발 ● 웹 및 XR 기반 3차원 공간정보 시각화 기능 ● 통계분석정보 가시화 기능
□ 과제 수행결과 및 목표달성도 【과제 수행결과】
【과제 수행 목표달성도】 가. 과제 수행 목표달성도 (기술개발 성과지표) 나. 공통지표
□ 관련 분야에 대한 기여 ○ 관련 분야 과학적·기술적·경제적·사회적 기여 ◇ 과학적 ㅇ 디지털 트윈 기반의 도시 지능화 플랫폼 핵심원천기술 연구를 통해 미래의 디지털 트윈 기반의 스마트시티 연구 분야에 기여함 - 넓은 지역에서 다중 객체를 추적하기 위한 re-identification 알고리즘 개발 - 3차원 도심 환경에서 관찰된 물체의 3차원 미터단위 위치 추정 기술 개발 - 대용량 공간 빅데이터 저장관리 (입출력, 클러스터링, 조인) 기술 개발 - AI 기법을 활용한 대용량 교통영상에서의 특정 이벤트(예: 교통사고) 구간 자동 검출 ◇ 기술적 ㅇ 디지털 트윈 모델 기반의 데이터 수집, 저장, 관리 및 제공기능을 개발해, 공공 분야(환경, 보안, 교통, 치안 등)의 사회적 문제를 해결할 수 있는 기술 개발에 기여함 - CCTV를 활용한 이동체 검출, 추적하여 실세계 좌표를 추정하고, 이를 XR 기반으로 3차원 가시화하는 통합 플랫폼 개발 - 도시 디지털 트윈 플랫폼 시스템 및 이동객체 정보 분석 및 관리 방법 - 블랙박스 영상 데이터 검색 및 수집 방법 - 블랙박스 영상 내 비정상 이벤트 탐지 시스템 및 방법 ◇ 경제적 ㅇ 도시 공간 내 정적 데이터인 지형, 도로, 건물뿐만 아니라, 개별 이동체인 차량과 보행자의 데이터를 수집 및 관리할 수 있는 연구를 통해 스마트시티 혹은 디지털 트윈 기반의 도시 운영 효율성 증대에 기여 ㅇ 대규모 복잡한 네트워크로 구성된 도시환경의 객체간 상호작용·인과관계 분석과 이해를 통해 교통, 환경, 전염병 등 복잡한 도시문제의 발생 원인과 과정을 분석하는 핵심 기술로 활용 시 시뮬레이션 비용 감소 ㅇ 도시 디지털 트윈 핵심원천기술이 사회적으로 안정적으로 적용되어, 디지털 트윈 기반의 융합서비스 출현 가속화 기대 ㅇ 국내 기업들에게 디지털 트윈 모델을 지원할 수 있는 플랫폼 및 핵심원천기술을 이전 및 전수해 디지털 트윈 기반 스마트시티 서비스 관련 시장 규모 성장 및 산업 활성화
○ 후속 과제에 도움을 줄 수 있는 연구 결과 - 영상 기반으로 이동 차량의 위치를 추정하는 기술은 차기연도 단위과제의 에어모빌리티 분야에서 AAM(Advanced Air Mobility) 비행영상 기반 지상 공간객체 인식과 위치정보 추정 기술로 확장될 것으로 예상됨 - 도시 디지털 트윈 모델 가시화 기술은 차기연도 단위과제의 디지털 트윈 기반 실-가상 연계 AAM 시뮬레이션과 관제 기술에 활용될 것으로 예상됨
□ 성과관리 및 활용계획 ㅇ 성과관리 현황 - (데이터 수집 방안) ETRI 내 설치된 테스트베드의 CCTV, 블랙박스 영상 데이터를 수집 후 ETRI 12동 연구실 내 설치된 NVR(Network Video Recorder) 장치 및 멀티모달 센싱 데이터 저장관리 서버에 저장함 - (데이터 관리 방안) NVR 장치 및 멀티모달 센싱 데이터 저장관리 서버로 관리되는 영상 데이터 내 개인식별 가능한 검출 및 분석된 이동체 데이터는 개인정보 비식별화를 수행하고, 고유한 ID 값으로 저장 및 관리함 ㅇ 성과활용 계획 - (혁신적 기술 개발로 연구 주도권 선점) 기존 정적 도시공간정보 활용 중심에서 수많은 이동객체를 연결한 정적 및 동적객체 정보를 활용하여 도시현상을 재현하고 분석하는 기술은 기존 기술과 차별화된 혁신적 연구개발 분야이며, 도시공간 지능화 분야의 시장을 주도할 수 있는 기술 선도자로 자리매김이 가능 - (도시문제 원인분석 활용) 대규모 복잡한 네트워크로 구성된 도시환경의 객체간 상호작용·인과관계 분석과 이해를 통해 교통, 환경, 전염병 등 복잡한 도시문제의 발생 원인과 과정을 분석하는 핵심기술로 활용 - (도시지능화 기술주도권 확보) 향후 개발될 자율형 도시관제운영 등 도시지능화에 필요한 핵심기술의 확보로 스마트시티, 교통분야 등 관련 분야의 기술 주도권을 확보
□ 향후 과제 수행계획 ㅇ 2024년 통합과제 예정으로 다음 연도 이후 연구개발계획은 별도 문서로 작성
(출처 : 요약문 2p)
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J. Kim et. al, "Trends in Lightweight Kernel for Many core Based High-Performance Computing", Electronics and Telecommunications Trends. Vol. 32, No. 4, 2017, KOGL Type 4: Source Indication + Commercial Use Prohibition + Change Prohibition
J. Sim et.al, “the Fourth Industrial Revolution and ICT – IDX Strategy for leading the Fourth Industrial Revolution”, ETRI Insight, 2017, KOGL Type 4: Source Indication + Commercial Use Prohibition + Change Prohibition
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