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국가인프라에 지능정보기술 접목 ‘스타트’
국가인프라에 지능정보기술 접목 ‘스타트’
  • 차종환 기자
  • 승인 2019.02.07 10:14
  • 댓글 0
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빅데이터∙AI 적용…관리효율↑

사후관리에서 사전대응으로

실용화 가능 과제 우선 선정

2개 사업 발굴…20억원 투입
딥러닝 인식기술로 CCTV에 찍힌 이상상황을 자동 검출하는 오산시의 통합관제센터. [사진=오산시]
딥러닝 인식기술로 CCTV에 찍힌 이상상황을 자동 검출하는 오산시의 통합관제센터. [사진=오산시]

국가 주요 인프라에 지능정보기술을 적용하기 위한 움직임이 본궤도에 올랐다.

한국정보화진흥원(NIA)은 지난달 국가인프라 지능정보화 사업 설명회를 갖고 사업 추진계획, 공모 주요내용 및 향후 일정 등을 소개했다.

이번 사업은 노후화가 급속도로 진행 중인 국가 인프라(SOC, 환경, 교통, 안전, 에너지 등)를 지능정보기술(빅데이터, 인공지능 등)을 도입해 관리효율을 극대화하고자 추진된다.

한국시설공단에 따르면, 국내 주요 인프라는 준공 후 30년을 경과한 1·2종 기반시설물은 2013년 9.6%에서 2024년 21.5%로 급증할 것으로 예상된다. 단위길이당 보수비용은 기하급수적으로 증가할 것이라는 전망이다.

우리나라는 세계 최고 수준의 ICT 인프라를 갖추고 있지만, 데이터기술과 인공지능 등 새로운 기술의 적용을 위한 국가 인프라 지능화 준비 수준은 미흡하다는 평가다. 현재 국가 인프라 데이터의 대부분은 관리주체별로 산재돼 있으며, 비정제 데이터가 많아 인공지능 활용이 어려운 상태다.

이에 본 사업을 통해 국가 인프라의 지능화를 꾀하고, 연관 산업의 혁신을 유발해 새로운 수요 창출과 생산성 향상을 이룬다는 복안이다.

국가 인프라의 지능화가 가져올 효과는 4차 산업혁명의 대응과도 맞닿아 있다. 기존 방식이 단순 모니터링 기반 고장탐지와 원격관리로 문제에 대응하는 것이었다면, 지능형 국가 인프라는 고장을 사전에 예측하고 예방정비를 통해 수명을 연하는 ‘사전대응’에 초점을 맞추고 있다.

특히 사람의 경험에 의존해 불명확한 안전관리가 이뤄진 것에 비해, 인공지능 의사결정모델로 사람의 직접적인 개입이 최소화된 합리적이고 객관적인 운영을 가능케 할 전망이다.

이번 사업은 국가 주요 인프라 분야 중 사회현안 해결 가능성, 효과성, 확산성, 경제성 등을 고려해 우선순위가 높은 과제를 대상으로 추진한다. 기초원천 기술의 신규개발이 아닌, 사업 종료 후 2~3년 내 실용화·사업화가 가능한 서비스 개발 과제 중 사회현안 해결과제를 우선 선정한다는 방침이다.

NIA 측은 국가인프라 지능정보화 사례로 강남역, 오산시, 대구시를 들었다.

강남역은 스마트 공기질 측정기, 스마트 미세먼지 저감장치 및 빅데이터 기반 인공지능 공기질 제어 시스템으로 이뤄진 미세먼지 공조 시스템을 운영하고 있다. 실내외 환경, 설비 데이터를 인공지능이 심층학습해 지하역사의 공기질을 최적화 하고 있다는 설명이다.

오산시는 CCTV 영상을 딥러닝 기반 인식기술을 통해 이상 상황을 자동으로 검출하는 통합관제솔루션을 구축했다. 실종아동 수색, 수배자 탐지 등 인공지능이 이상징후를 파악∙판별함으로써 범죄 발생률이 감소하는 효과를 누리고 있다.

대구시가 설치한 지능형 교통관제시스템은 지역내 주요 교차로에서 수집된 데이터와 빅데이터 분석으로 실시간 교통정보 및 지능형 신호체계를 구현하고 있다. 시간, 요일 등을 고려해 교통량 변화가 실시간으로 신호체계에 반영돼 사회비용 감소에 톡톡히 효과를 보고 있다는 설명이다.

이번 사업은 2020년까지 총 10개의 선도 프로젝트 발굴을 목표로 하고 있다. 지난해 3개의 프로젝트를 수행한 데 이어, 올해 2개, 2020년 5개를 발굴한다는 방침이다.

올해 투입될 예산은 국비 20억원, 사업과제별 10억원 내외로 예상하고 있다. 2020년 이후 운영은 범부처 연계 사업 기획을 통해 사업 예산을 확보할 예정이다.

 



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