ARION-PGS

AI를 기반으로 한 PGS

  1. PGS란 ?

PGS란 Parking Guide System을 의미한다.

주차장에 들어갈 때에 빈 공간은 녹색 램프가 점등되어 있거나, 차량이 주차 되어 있으면 붉은 색 램프가 점등되어서 빈 곳을 편리하게 찾아 갈 수 있는 시스템다.

2. 기존 시스템

PGS는 여러가지 방법으로 구현이 가능하다.

가장 많이 사용하는 것이 초음파 방식이고

그외에도 카메라 방식, LIDAR방식, 적외선 방식이 있다.

각각의 방식에는 장점과 단점이 존재하기 때문에 이 솔루션이 다 좋다고 이야기하기는 어려운 부분이 있다. 결국 설치되는 장소와 상황에 맞추어서 적절한 PGS를 사용하는 것이 맞다.

예를 들어서 실내에서는 가성비가 가장 좋은 것은 초음파 방식이다. 설치도 쉽고, 인식률도 정확하기 때문이다. 또한 사용자(운전자) 등도 이런 시스템의 기술은 몰라도 이용 방법은 다 본능적(?)으로 이해하고 있다.

3. 기존 시스템의 문제점

가장 큰 문제는 야외 설치시에 문제가 나타난다.

특히 초음파 방식은 설치하는 것이 쉽지도 않다.

차량의 바로 위에서 초음파를 쏘고 그 반사파로 차량의 주차 유무를 검출해야 하는데, 그런 구조물을 설치할 수 있는 장소가 야외에서는 많지 않기 때문이다.

영상 분석 방식은 조도와 각도 등에서 심하게 영향을 받는다.

예를 들어서 햇볕의 변화가 심한 시간 (아침햇살… 저녁 노을.. 등등)에는 인식률에 영향을 받기도 한다.

차량이 겹쳐 있는 경우에는 이를 구분해 내기가 쉽지 않다.

AI로 세그멘테이셔내서 분리해 내는 방법도 있지만, 문제는 그 비용대비 효용성이 얼마나 좋은지에 대한 한계를 가지기 때문에 무조건 선택이 어렵다.

4. 기술의 구현

설치할 장소와 특성을 고려하여서 SiliconCube에서 선택한 솔루션이 카메라 방식이고 앞서 이야기한 단점을 개선하여서 구현하였다.

실제 시작은 PGS를 만들기 보다는 AI 영상 분석 플랫폼을 만들어보자 라는 아이디어를 시작으로 하여서 구현하였다.

입력은 이렇게, 스트리밍 버퍼는 이렇게 AI는 이렇게 화면구성은 이렇게 등등 여러가지를 정하였고 하나씩 테스트하면서 구현하였다. 무엇보다 목표로 하나의 서버에서 카메라 200대 이상을 한번에 연결시킬 수 있고, 그것을 하나의 서버에서 AI로 분석할 수 있는 플랫폼을 구성하자 라는 생각을 가지고 만들었다.

그렇게 해서 만든 것이 ARION이고 그 플랫폼을 PGS에 적용한 결과물이 위의 영상이다.

다행히 운이 좋아서 테스트가 잘 되었고, 지금은 그동안의 거래처에서 진행하고 있다.

막상 AI로 센싱을 하게 되면 인식된 데이터를 얻게 되는데,

그 데이터가 생각한 대로는 얻어졌지만, 실제 필드에서 사용하면 결과가 생각한 것과는 많은 차이가 있어서, 그 데이터의 가공 방법에서 많이 고민을 하게 만들었다. 다행히 의욕 넘치는 멤버들이 새로운 아이디어를 많이 내서 해결이 되었다.

몇 군데에서 테스트를 요청해 와서 지금은 테스트를 진행 중이다.

5. ARION은

당연히 “토미노”옹의 신의 아들 아리온 이름을 사용하였다.

멤버들은 A로 시작하니 뭔가 또 AI와 관련된 이름인 줄 알고 확인 하지 않고 그냥 넘어갔다. ^^

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