양산시는 인간의 뉴런 구조처럼 컴퓨터가 사물을 인지할 수 있는 인공신경망(Artificial Neural Network) 프로그램을 활용해 교통량을 분석하는 모델을 구축했다고 4일 밝혔다.

시에 따르면 구축된 모델은 양산시 통합관제센터 CCTV 영상을 컴퓨터에 학습시켜 영상 속 주행 중인 차량을 컴퓨터가 자동으로 인지하고 시간대별 차량 계수를 확인할 수 있도록 개발됐다. 학습된 지역의 교통량 정확도는 100%로 확인됐다.

원거리 CCTV 유형의 동면 내송 1077-01 지방도를 대상으로 교통량 분석 모델의 정확도를 확인한 결과 주간 시간대의 경우 도로 교통량조사 결과보다 933대 이상 검출되어 교통량 조사 대비 5.5% 정확도가 높은 것으로 확인됐다.

반면 야간 시간대는 가로등 부재로 현장 조도가 낮아 차량 검출이 저조해 도로교통량 조사 대비 83.6%의 정확도로 확인됐다.

양산시는 개발한 교통량 조사 모델을 운영해 주요 시가지 일대 5곳을 선정해 매월 1회 교통량 공공데이터로 데이터베이스를 구축하고, 그 결과는 양산시 빅데이터 광장 홈페이지를 통해 주요 시가지 교통량 흐름과 함께 Open API 방식의 공공데이터 개방을 목표로 내년 상반기에 추진할 계획이다.

김석호 기자 shkim18@knnews.co.kr