AI 솔루션 문의하기
스마트 시티 AI 관제 사례가 주목받는 이유는 시장의 폭발적인 성장에서 찾을 수 있습니다. 글로벌 스마트시티 시장 규모는 2019년 6,083억 달러에서 2025년 1조 1,200억 달러로 급성장할 것으로 전망됩니다. 스마트시티 AI 소프트웨어 시장은 2019년 6억 7,380만 달러에서 2025년 49억 달러로 7배 이상 급증할 것으로 예상됩니다.
세계은행 연구에 따르면 현재 세계 인구의 56%인 약 44억 명이 도시에 살고 있으며, 2050년까지 이 수치는 현재의 두 배가 될 것으로 예상됩니다. 도시 인구 집중화가 가속화되면서 교통, 환경, 범죄, 안전 등 도시 문제 해결을 위한 스마트 시티 AI 관제 시스템의 필요성이 더욱 커지고 있습니다.
인천경제자유구역청이 내년까지 총 사업비 102억원을 투입하여 추진하는 IFEZ 스마트시티 기반 서비스는 스마트 시티 AI 관제 사례의 대표적 모델입니다. 송도·영종·청라국제도시의 어린이 보호구역 내 스마트횡단보도가 설치된 초등학교 앞 16곳에 얼굴 인식이 가능한 AI CCTV를 설치하여 어린이뿐만 아니라 치매 노인 실종 사고 발생 시 안전사고 예방 및 실종자 추적이 가능합니다.
스마트 시티 AI 관제 사례 중 가장 주목받는 성공 사례는 두바이입니다. 두바이는 버스 운전자의 상태를 모니터링하는 스마트시티 프로젝트를 시작하여 피로와 스트레스로 인한 사고를 65% 감소시켰습니다. AI 기술을 통해 운전자의 생체 신호와 행동 패턴을 실시간으로 분석하여 사고를 사전에 예방한 것입니다.
국내 스마트 시티 AI 관제 사례로는 한국도로공사의 AI 기반 지능형 터널 감시망이 대표적입니다. 터널의 대형사고 발생 위험이 높은데 관리자가 CCTV 전체를 모니터링하기 어렵기 때문에 지능형 체계를 도입했습니다.
감시망의 신뢰도 향상과 현장조치의 신속성 증대로 업무 생산성이 높아지고 있으며, AI가 자동으로 이상 상황을 감지하여 관제 요원에게 알림을 보내는 시스템으로 터널 안전관리가 한층 강화되었습니다.
미국의 주요 도시들도 다양한 스마트 시티 AI 관제 사례를 선보이고 있습니다.
샌안토니오시는 2023년 '스마터 투게더 이니셔티브'를 시작하여 AI 기반 챗봇을 통한 도로 공사 정보 제공, 증강현실 플랫폼을 활용한 공원 시스템 관리, 라이다 센싱을 통한 교통 데이터 수집 강화 등 7개의 프로토타입 프로젝트를 운영하고 있습니다.
오로라시는 다양한 도시 서비스 및 운영에 AI를 활용하여 효율성, 의사 결정, 시민 서비스를 개선하고 있습니다. AI 도구가 행정 프로세스를 간소화하고 일상적인 작업을 자동화하며 자원 배분을 최적화하는 역할을 하고 있습니다.
롤리시는 교통 부서와의 협업으로 교차로에서 컴퓨터 비전을 시범 운영하여 교통 사고 사망자를 제로로 줄이는 목표를 추진하고 있습니다. 교통 카메라 피드에 딥러닝 컴퓨터 비전 모델을 사용해 차량 궤적과 전반적인 교통 행동을 더 잘 파악하고 있습니다.
국내 토토사이트전문기업인 알체라는 제이디솔루션과 스마트 시티 구축 및 사회 안전 강화를 위한 MOU를 체결하며 스마트시티 분야 진출을 본격화하고 있습니다.
알체라의 핵심 기술인 얼굴인식, 이상상황 감지, 영상 분석 AI 솔루션은 스마트 시티 AI 관제 사례에 최적화된 기술입니다. NIST FRVT에서 국내 1위를 차지하고 iBeta 테스트를 통과한 검증된 얼굴인식 기술력과 99.9% 정확도의 Anti-Spoofing 기술은 실종자 추적, 출입통제, 보안 관제 등에 활용될 수 있습니다.
국토교통부는 2025년부터 '로봇 친화형 건축물 설계·시공 및 운영·관리 핵심기술 개발' 프로젝트를 본격 착수합니다. 스마트+빌딩은 AI 등 신기술이 원활하게 작동할 수 있는 공간·구조·설비를 갖춘 건축물로, 실내 모빌리티인 로봇의 이동 지원을 위한 건축물 실내 공간지도 구축과 측위 기술 및 최적 운영을 위한 개방형 관제 플랫폼을 개발합니다.
현재 실증 후보지로 계명대학교 동산의료원, 강동 경희대학교 병원, 포항 터미널 등 3곳이 선정되어 실제 건축물에서 기술 실증이 진행될 예정입니다.
스마트 시티 AI 관제 사례는 개별 도시를 넘어 광역 통합플랫폼으로 진화하고 있습니다. 국토교통부가 추진하는 'AI·데이터 기반 스마트시티 통합플랫폼 모델 개발 및 실증연구' 사업은 AI 기반 수배차량 추적 시스템 및 알고리즘 기술, CCTV 자동회전 기술을 개발하여 광역중심의 통합플랫폼과 기초자치단체의 기초 통합플랫폼을 연계합니다.
빅데이터 체계를 활용한 AI 기반 추적시스템과 실증운영을 위한 AI 운영기법이 적용된 알고리즘을 개발하여 차량의 특징 분석을 통한 메타데이터 검출, 실시간 차량 특징 검출로 선별적인 관제 기능을 구현합니다.
강원대 김화종 교수가 제안한 '딥러닝 시티' 개념은 스마트 시티 AI 관제 사례의 미래 방향을 제시합니다. 딥러닝 시티는 인공지능의 딥러닝 기술을 도시 빅데이터 분석에 도입하여 도시 내 여러 영역 간의 데이터를 융합하고 여러 도시에서 수행되는 데이터 분석 결과를 효과적으로 공유할 수 있는 도시를 의미합니다.
사물인터넷 기술 발달로 수집되는 도시 빅데이터가 급격히 늘어나면서 방대한 양의 데이터를 분석하는 새로운 기계학습과 인공지능 기법이 개발되고 있으며, 공동의 프레임워크를 통해 각 기관이 원시 데이터 공개 부담 없이 데이터를 일차 분석한 결과를 공유할 수 있게 됩니다.
최신 스마트 기술, 5G 연결, 상호 연결된 데이터 뱅크 덕분에 AI 프로그램이 그 어느 때보다 쉽게 데이터를 분석하고 처리할 수 있게 되었습니다. AI는 방대한 데이터를 성공적으로 훑고 개선 가능한 영역을 찾아내고 솔루션을 구현할 수 있습니다.
페치 AI는 사물인터넷과 도시 전체의 센서에 의존해 운전자에게 주차 공간을 실시간으로 제공하고 적절한 공간을 할당하며 필요할 경우 승차권 결제까지 용이하게 해주는 스마트 주차시스템을 제공하고 있습니다.
AI가 도시 인프라의 다면적인 세계를 관찰하고 인구 통계, 지속 가능성, 일상 시민들의 의견을 고려하여 다양한 렌즈를 통해 문제를 파악하고 잠재적 해결책을 예측할 수 있게 되었습니다.
앞으로 자율주행차, UAM(도심항공교통), 로봇 등 신기술과 연계된 통합 관제 시스템이 구현되면서 도시 전체가 하나의 거대한 지능형 생명체처럼 작동하는 진정한 스마트시티가 실현될 것입니다. 스마트 시티 AI 관제 사례들이 보여주는 혁신적 변화는 더 안전하고 편리하며 지속가능한 도시의 미래를 열어가고 있습니다.
.jpg)
.svg)
