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  • [AI해커톤 대회①] AI만난 도로교통…보행자 안전 높아지고 교통흐름 개선
    기사등록 : 2021-12-10 19:51 | 관리자
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    2021 AI인공지능 학습용 데이터 해커톤 대회
    전국 19개 팀 참여…12월17일 본선·시상식
     
     
    AI를 기반으로 한 자율 주행이 대한민국의 경제와 산업의 중심에 섰다. 지자체들은 자율 주행의 시험 운행을 앞다퉈 시행하고, 관련 분야에 대한 국가적인 차원의 예산 지원이 봇물을 이루고 있다.
    
    일반 기업들도 관련 산업의 성장성과 중요성에 주목하며 치열한 경쟁에 나섰다.
    
    이런 가운데 12월 개최를 앞둔 도로교통 분야의 해커톤 대회에 관심이 높아지고 있다.
    
    ● 국내 최대 규모 AI 도로교통 분야 해커톤 대회
    
    12월17일 과학기술정통부가 주관하는 `2021 AI 학습용 데이터 구축사업`을 수행중인 에프원소프트 컨소시엄이 학습용 데이터를 활용해 응용서비스 알고리즘을 개발하는 해커톤 대회를 개최한다.
    
    이번 대회는 최대 규모의 참가팀이 예선에 참가해 치열한 기술 경쟁을 펼쳤다는 평가를 받고 있다. `도로시설물부문` 예선 지원팀 총 19개팀 중 본선 진출팀이 16개팀, `개인형부문` 예선 지원팀 총 9개팀 중 6개팀이 본선에 진출했다. 참가자들은 주로 AI와 컴퓨터 비전, 알고리즘 및 SW 개발과 관련된 학생과 기관 종사자들로 구성됐다.
    
     
     
     본선에 진출한 팀들은 각각의 알고리즘을 개발해 13일까지 제출하고 심사 후 12월 17일 최종 수상작 발표회 및 시상식을 갖게 된다.
    
    이번 대회는 순위없이 4개 팀이 선정돼 각각 100만원의 상금과 함께 4개의 공공기관장상을 받게 된다. 구체적으로 도로교통공단 이사장상, 한국고용정보원장상, 한국기술교육대학교 총장상, 한국폴리텍대학 이사장상이 주어지면서 대회의 공신력도 높였다.
    
    에프원소프트 관계자는 "본선에 진출한 팀들은 물론이고 예선에 참여한 모든 팀들은 수행 과제에 대한 이해도와 해결 능력이 기대 이상이었다"며 "일회성 행사에 그치는 해커톤 대회가 아닌 지속적이고 체계적인 행사로 발전할 필요가 있다"고 말했다.
    
    ● "데이터 기반 자동화 시스템 적용, 교통 안전 높이는 핵심"
    
    면허시험장은 운전자와 교통에 관한 데이터 수집과 응용에 최적화된 장소 중 하나다.
    
    그래서 도봉운전면허시험장 직원들로 구성된 `도원결의` 팀의 본선 진출은 예견된 일이지만, 본인들이 느끼는 부담은 컸고 그만큼 성취감도 높다고 한다.
    
     
     
     김건희 팀장은 "이전까지 면허시험장에서 정형 데이터를 가지고 프로젝트를 진행했고 성과를 거두었지만 SNS의 발달과 다양해지는 데이터의 형태 속에서 정형 데이터 분석만으로는 조금 아쉽다는 생각을 했다"며 "이런 가운데 해커톤 대회에 참가할 소중한 기회를 얻게 됐고 이미지 분석을 통해 모두에게 유의미한 경험을 쌓을 수 있었다"라고 밝혔다.
    
    참여를 결정하게 된 배경은 수행 과제가 첨예한 사회적 이슈 중 하나이기 때문이라고 말했다. 김 팀장은 "코로나19로 배달이 늘면서 불편함을 호소하는 분들이 많은데, 생계를 위해 시간에 쫓겨 어쩔 수 없다는 것이 현실"이라며 "나 스스로도 불편함을 해결할 수 있는 방법이 없을까 관련 과제를 눈여겨보던 중, 해당 해커톤 대회를 보고 좋은 기회겠다 싶어 팀원들과 뜻을 모았다"고 말했다.
    
    ● 교통 혼잡 관리, 졸음 운전 방지 등 활용 분야 `무한대`
    
    교통 분야는 AI를 다양하게 적용하기 위한 노력이 절실한 대표적인 분야다. 데이터를 기반으로 한 자동화 시스템 적용으로 객관성과 정확성을 높여 교통 안전을 더욱 확보할 수 있다는 국가 차원의 프로젝트 수행에 최적이라는 평가를 받고 있다.
    
    또한 김팀장은 "도로교통은 누군가에게는 목숨이 오갈지도, 인생의 중요한 순간이 걸린 문제일 수도 있다. 그래서 정확한 인지를 한 후 상황 판단을 통한 적절한 조치를 AI가 실수 하나 없는 사람처럼 행하는 일이 매우 중요하다"며 데이터 관련 분야에 대한 학습과 일상의 업무를 접목시키는 작업도 소홀하지 않는 것이 중요하다고 강조했다.
    
    
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