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과제기본정보

AI·데이터 기반 스마트시티 통합플랫폼 모델 개발 및 실증연구 사업 시행 공고2년차

사업개요
사업개요에 대한 사업명, 분류코드(기술분류), 과제명, 주관연구기관, 총괄연구 책임자(성명, 소속, 전화번호), 총 연구기간, 당해연도 연구기간 정보제공
사업명 AI·데이터 기반 스마트시티 통합플랫폼 모델 개발 및 실증연구 과제번호 22AIIP-C163072-02
국가과학표준분류 1순위 농림·수산 | 달리 분류되지 않는 농·원예작물 | None 적용분야 교통/정보통신/기타 기반시설
2순위 농림·수산 | None | None 실용화대상여부 실용화
3순위 농림·수산 | None | None 과제유형 개발
과제명 AI·데이터 기반 스마트시티 통합플랫폼 모델 개발 및 실증연구 사업 시행 공고
주관연구기관 (주)마크애니
총괄연구 책임자 성명 조명돌
소속 (주)마크애니 직위 상무
기관 대표번호 02-2262-5240 FAX 02-2262-5333
총 연구기간 2021-04-01 ~ 2022-12-31
당해연도 연구기간 2022-01-01 ~ 2023-03-31

(단위:원)

년도별 정부출연금, 기업부담금, 계 정보제공
년도 정부출연금 기업부담금
현금 현물 소계
2차년도 1,918,000,000 63,933,330 575,399,970 639,333,300 2,557,333,300
과제기본정보의 연구개발개요, 최종목표, 연구내용 및 범위 정보제공
연구개발개요 [연구개발개요]
ㅇ 본 연구에서 개발될 통합플랫폼은 AI기반 수배차량 추적 시스템 및 알고리즘 기술, 수배차량 추적을 위한 CCTV 자동회전 기술을 개발하여 광역중심의 통합플랫폼과
기초자치단체의 지역 통합플랫폼은 (Platform to Platform) 관할 경찰청의 WASS 수배차량 검색시스템을 연계하여 광역중심의 112 수배차량추적에 활용함
또한, 통합플랫폼 미보유 기초 자치단체는 광역에서의 클라우드기반의 서비스를 통해 스마트시티의 선도모델 실증.

[연구개발의 필요성]
ㅇ '18년부터 국가 R&D 개발 통합플랫폼 보급 실시('18.4)
ㅇ '21.2월 현재 108개 지자체 통합플랫폼 보급
ㅇ 플랫폼 미보유 지자체에 대한 대책방안 필요
ㅇ 스마트시티 추진 유형은 지속적으로 플랫폼 중심형으로 이루어지고 있으며, 인프라구축, 혁신공간 창출형 자체도 실질적으로는 플랫폼 기반하에 운영
ㅇ 현재 국가차원의 스마트시티 서비스가 공공영역에 국한되므로, 플랫폼 기반 구축이 핵심이 되는 것은 당연한 것으로 판단
최종목표 도시현안문제해결을 위한 광역통합플랫폼 중심의 스마트도시 구현

ㅇ 스마트시티 광역과 지역 통합플랫폼 연계고도화를 위한 기술개발과 AI및 빅데이터기반 통합 동선 추적 시스템 기술 및 실증
ㅇ 빅데이터 체계를 활용한 AI기반 추적시스템과 실증운영을 위한 AI운영기법이 적용된 알고리즘 개발
ㅇ 광역·기초지자체 및 유관기관의 역할구분과 서비스 영역 고도화기술·연계 전략수립
ㅇ 교통 영역 서비스 솔루션 도출 및 활성화 전략 마련
연구내용 및 범위 (주관) 스마트시티 광역 통합 플랫폼 구축을 위한 기술 고도화 및 실증
ㅇ 광역 지역 통합플랫폼 연계를 통한 광역 통합 플랫폼화 기술 개발
- 통합플랫폼을 미보유한 기초 자치단체를 위한 클라우드 서비스가 가능한 구조로 고도화 개발
- AI기반의 솔루션(선별감시, 차량정보, 얼굴인식 등)과 빅데이터 솔루션(개방형데이터 허브, 블록체인 보안 등)과 상호 연계가 가능한
구조로 고도화
- 112신고접수시 유관기관↔광역자치단체↔기초자치단체의 CCTV정보, 이벤트정보 등 수배차량추적을 위한 데이터 연계 기능 개발
- 실증시 유관기관별 필요로 하는 서비스(112 수배차량, 112 영상반출, 119작전지휘시스템, 매연차량) 추가제공
ㅇ AI 및 빅데이터 기반 통합 동선 추적 시스템 기술 실증
- 신 인공신경망인 기반의 자체 기술을 융합하여 차량분석, 차량이동 객체 검출, 이동경로 예측할 수 있는 프로토타입을 개발
ㅇ 컨테이너 가상화 기술을 이용한 인공지능 모듈화
- 검출 속도, 정확도 향상을 위한 인공지능 모델을 컨테이너 가상화 기술을 활용한 모듈화 구축
- 과거 녹화 영상에 대한 차량검색 요청 시 즉각적인 차량검색 기능개발
(공동) AI 기반 추적 시스템 및 운영 프로그램 개발
ㅇ 차량의 특징 분석을 통한 메타데이터 검출 AI
- 차량의 특징(차량번호, 색상, 차종, 스랩샷 등)분석을 통한 위치정보와 메타데이터를 융합하여 특정 차량의 위치 및 이동 경로 분석
ㅇ 고성능 인공지능 학습을 위한 데이터 모델링
- 차량 번호판 및 특징 학습데이터 확보를 위한 데이터 모델링과 라벨링
ㅇ 메타데이터를 이용한 효율적인 검출 및 검색
- 분석된 정보를 이용하여 차량검색과 메타데이터 분석을 통한 실시간 차량 특징 검출로 선별적인 관제 기능 구현
(공동) 광역·기초지자체 및 유관기관의 역할구분과 서비스 영역 고도화기술·연계 전략수립
ㅇ 지역 통합플랫폼 연계를 통한 광역 통합 플랫폼화 기술 개발
- 광역 체계 서비스 영역(교통 등)과 지역 체계 서비스 영역(방범 등)을 역할 구분 및 서비스 고도화 기술(Cloud, Bigdata, AI, 등)개발 전략 수립을 위한 광역↔기초↔유관기관
간의 현황조사 및 환경분석
- 지자체별(광역·기초) 서비스 고도화를 위해 필요 기술 개발을 위한 요구사항 분석
ㅇ지자체 및 유관기관 간의 연계 전략 수립
- 광역↔기초↔유관기관간 연계(서비스, 네트워크, 보안 등) 현황조사 및 환경분석
- 향후 서비스 고도화(매연차량, 군부대 등)에 따른 유관기관 연계 현황 조사 및 환경 분석
(공동) 실증 사업을 위한 AI 운영 기법 개발을 위한 알고리즘 개발 및 교통 영역의 공공 및 민간 서비스 솔루션 발굴 및 확대를 위한 전략 도출
ㅇ 실증 사업을 위한 AI 운영 기법 개발을 위한 알고리즘 개발
- 교통 시간대별 교통량 및 수배 차량 추적 시스템 상관관계 분석 ↔ 신호체계 분석 기술 개발
ㅇ 교통 분야 스마트 서비스 활성화를 위한 공공영역과 민간영역을 연계할 수 있는 서비스 목록 발굴조사
- 스마트시티 교통 솔루션 리빙랩 방법론 도출
- 민간(기업, 일반시민 등)과 공공(공무원 및 전문가 등) 및 수요자 대상 리서치를 통한 공공 및 민간 연계 가능 서비스목록(안) 도출
ㅇ 교통 분야 해결 솔루션으로서 서비스 수요를 조사하고 필요 기술에 대한 조사 분석 및 서비스 확대 전략 개발
- 공공 및 민간연계 가능 서비스 목록(안)별 특성 조사 및 서비스 항목별 클러스터 분석하고 분석결과에 대한 수요자 의견 조회 및 전문가 공청회를 통해 교통 소루션 서비스
에 대한 분석 결과 제시
건설기술연구개발사업 주요내용
건설기술연구개발사업 주요내용의 구분, 연구개발목표, 연구개발 내용 및 방법 정보제공
구분 연구개발목표 연구개발 내용 및 방법
2차년도 광역중심의 통합플랫폼 고도화 개발과 AI기반 딥러닝 알고리즘 개발을 위한 학습용 데이터 구축 및 광역·기초지자체·유관 기관별 서비스 운영에 필요한 기술과 기관별 연계방안 돌출 [1차년도 연구내용 및 범위]
(주관) 스마트시티 광역 통합 플랫폼 구축을 위한 기술 고도화 및 실증
ㅇ 광역 지역 통합플랫폼 연계를 통한 광역 통합 플랫폼화 기술 개발
-통합플랫폼을 미보유한 기초 자치단체를 위한 클라우드 서비스가 가능한 구조로 고도화 개발
-112, 119, 법무부 등의 광역단위로 업무를 하는 유관기관 사용자를 위하여 광역단위로 서비스 하는 모듈 우선 개발
- AI기반의 솔루션(선별감시, 차량정보, 얼굴인식 등)과 빅데이터 솔루션(개방형데이터 허브, 블록체인 보안 등)과 상호 연계가
가능한 구조로 고도화
ㅇ AI 및 빅데이터 기반 통합 동선 추적 시스템 기술 실증
ㅇ 컨테이너 가상화 기술을 이용한 인공지능 모듈화
(공동) AI 기반 추적 시스템 및 운영 프로그램 개발
ㅇ 차량의 특징 분석을 통한 메타데이터 검출 AI
- 인공지능 모델 학습을 위한 데이터 구축 및 학습
- 인공지능 모델 최적화
- 차량 메타데이터 분석 기술 고도화
- AI 기반 영상 분석 결과 값에 대한 메타 데이터 정의
ㅇ 고성능 인공지능 학습을 위한 데이터 모델링
ㅇ 메타데이터를 이용한 효율적인 검출 및 검색
- 딥러닝 기능을 가진 AI 기술을 접목하여 차량색상, 차량종류 등의 차량정보를 추가 추출하여 메타데이터로 축적함에 따라 차량
관련 빅데이터 공유 기반 제공

(공동) 광역·기초지자체 및 유관기관의 역할구분과 서비스 영역 고도화기술·연계 전략수립
ㅇ 지역 통합플랫폼 연계를 통한 광역 통합 플랫폼화 기술 개발
- 기초 및 광역단위의 기본 환경 조사·분석
- 스마트시티 실증사업 영역에서 도출된 서비스 모델에 대한 현황 조사·분석
- 서비스 검증 및 평가를 마친 분석 결과에 대해 문제점 및 애로 사항 도출, 서비스 고도화에 필요한 기술(통합플랫폼, 인공지능
(AI), 빅데이터, 클라우드 등)에 연계 및 활용 기술 조사·분석
ㅇ 지자체 및 유관기관 간의 연계 전략 수립
- 지자체 유관기관간의 연계 데이터 및 서비스 대한 연동 모델 현황파악
- 수집 및 연계 데이터에 대한 연계지표 현황파악
- 수집 및 연계 데이터별 메타데이터 현황파악
- 데이터 수집 및 통합 연계 현황 파악
(공동) 실증 사업을 위한 AI 운영 기법 개발을 위한 알고리즘 개발 및 교통 영역의 공공 및 민간 서비스 솔루션 발굴 및 확대를 위한 전략 도출
ㅇ 실증 사업을 위한 AI 운영 기법 개발을 위한 알고리즘 개발
- 교통 시간대별 교통량 분석과 수배 차량 추적 시스템 상관 관계분석 ↔ 신호체계 분석 기술개발
- 교통시간대별 교통량 특성 분석 : 도시부와 지방부, 차로수별, 교통량수준별 구분
- 교통시간대별 교통량 규모가 수배차량 추적 시스템에 미치는 기술적 영향(수배 차량 인식률 등) 분석
- 교통시간대별 교통량 수준에 따른 수배차량 추적 시스템의 적정 요구 조건 제시
ㅇ 교통 분야 스마트 서비스 활성화를 위한 공공영역과 민간영역을 연계할 수 있는 서비스 목록 발굴조사
- 스마트시티 교통 솔루션 리빙랩 방법론 도출
- 문헌 등을 포함하여 국내 공공(지자체 포함) 플랫폼 서비스 목록 조사 및 서비스 목록(안) 작성
- 민간(기업, 일반시민 등)과 공공(공무원 및 전문가 등) 대상 리서치를 통한 공공 및 민간 연계 가능 서비스목록(안) 도출
- 수요자 의견 조회 및 전문가 공청회를 통한 교통분야 최종서비스 목록(안) 도출
ㅇ 교통 분야 해결 솔루션으로서 서비스 수요를 조사하고 필요 기술에 대한 조사 분석 및 서비스 확대 전략 개발
- 공공 및 민간연계 가능 서비스 목록(안)별 특성 조사 및 서비스 항목별 클러스터 분석
- 분석결과에 대한 수요자 의견 조회 및 전문가 공청회
- 교통 솔루션 서비스에 대한 분석 결과 제시
연구성과 기술적 기대성과 ㅇ 4차 산업혁명시대의 “초연결 사회” 구현을 위한 새로운 교통안전의 비전 제시(以前)단순 안전을 위한 확보의 역할 → (以後)첨단융합기술(ICT+영
AI+Bigdata+Platform)을 통한 교통안전 대응이 가능한 허브 역할로 변화
ㅇ 지자체 실증을 통해 근 시일 내 국민 체감 및 전국 확산이 가능하고, 혁신적 기술 진화가 예상되는 지속가능한 선도 모델 구축 가능
ㅇ 광역 단위 통합 플랫폼 구축 기술과 같은 스마트시티 운영 기술의 고도화로 4차 산업혁명 관련 신기술이 적용된 스마트시티 통합플랫폼의 고도화 및 효율화 달성
사회 경제적 파급효과 ㅇ 수배 차량 추적이 용이해져 사회적 안전 강화가 기대됨
ㅇ 협력 체계 구축을 통해 정부부처 간 개별 사업들의 연계·통합 등의 상호 시너지 효과가 예상되며, 이를 통해 각종 도시 관리 효율성 제고
ㅇ 新산업 생태계 조성을 통해 우리나라의 새로운 성장 동력으로 자리매김 할 수 있는 발판 마련
활용방안 ㅇ 광역·기초자치단체와 유관기관간의 통합?연계 대국민 교통·범죄안전 서비스 제공
- 뺑소니차량, 체납차량, 노후경유차 단속 등 교통정책 지원
- 불법주정차 및 민간 주차장 등으로 확대
ㅇ 통합플랫폼 중심의 공유데이터를 활용하여 다양한 새로운 비즈니스모델(교통,환경,에너지 등) 발굴 및 신규 산업 창출
핵심어
핵심어의 구분, 핵심어, 핵심어1~핵심어5 정보제공
핵심어 핵심어1 핵심어2 핵심어3 핵심어4 핵심어5
국문 통합플랫폼 클라우드 서비스 인공지능 알고리즘 데이터 공유
영문 Integrated Platform Cloud Service Artificial Intelligence Algorithm Data Sharing
최종보고서
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