[정보통신신문=김연균기자]
제12호 태풍 ‘오마이스’가 남부지방을 훑고 지나면서 시간당 100㎜에 육박하는 비를 쏟아냈다.
이쯤 되면 운전자들의 걱정은 쌓여만 간다. 도로 위에 숨어 있는 ‘포트홀’ 때문. 포트홀은 냄비를 뜻하는 ‘pot’와 구멍을 뜻하는 ‘hole’의 합성어로 도로 일부분이 손실돼 냄비처럼 구멍이 파인 곳을 말한다.
포트홀의 원인은 다양하다.
아스팔트 포장 품질이 불량하고 다짐도가 부족한 경우가 가장 큰 원인이지만 폭우 등의 자연 기후로 인해서도 발생하고, 화물차 혹은 대형차의 하중 무게를 견디지 못하고 파손되는 경우도 있다.
이때 생긴 작은 구멍으로 우천 및 적설 시 아스팔트 포장 내부에 침투수가 발생하게 되고 주행 차량에 의해 압력을 받으면서 아스팔트 파임이 점점 커진다.
점점 커진 포트홀은 차량 운전자에게 불청객으로 여겨진다.
타이어, 자동차 휠 뿐 아니라 차량의 서스펜션에 피해를 줄 수 있고, 이는 도로사고로 연결되고 차량 속도가 높아지면 치명적인 결과를 유발한다.
포트홀을 감지하는 기술은 활발하게 개발되고 있다.
2018년 운행 중인 차량의 영상장치를 통해 자동으로 포트홀을 감지하는 기술이 공개돼 주목받은 바 있다.
한국건설기술연구원이 개발한 기술은 차량에 장착하는 카메라 장치인 블랙박스나 스마트폰 등을 통해 촬영한 동영상에서 포트홀, 빅 크랙 등 도로 파손 정보를 실시간으로 영상 인식하는 기술이다.
차량용 블랙박스 카메라에 탑재한 연산프로세서의 낮은 컴퓨팅 능력을 보완하기 위해 차량형 단말기에서 작동하는 포트홀 탐지 알고리즘을 탑재하고, 설계된 알고리즘을 차량 단말 제어기에 내장, 포트홀 탐지 성능을 중심으로 설계됐다.
개발된 포트홀 자동영상 탐지 시스템은 블랙박스를 이용, 촬영된 도로 노면 영상을 기반으로 포트홀을 자동으로 탐지하는 시스템으로 실시간 영상 분석과 GPS 데이터를 통해 포트홀의 위치와 크기, 사진 데이터를 확인할 수 있다.
최근에도 연구원은 완전 합성곱 신경망(Fully Convolution Neural Network) 구조의 학습을 통해 차량 주행 중 촬영된 노면 사진에서 포트홀 파손 부위를 분류하는 AI 학습 모델을 개발했다.
이 같은 기술들은 현장에서의 육안 조사와 순찰 기록 등 수동적인 방식에 머물러 있던 포트홀 조사에 효율성을 높여줄 것으로 보인다.
특히 포트홀, 크랙, 맨홀, 낙하물 등 도로의 특이 정보 인식 기술의 확장으로 자율주행차의 안전주행 서비스 핵심기술이자 초석으로 활용될 것으로 기대된다.
