CCTV 영상으로 미세먼지 정보 분석…지역 사각지대 없앤다

AI 영상인식 기반 미세먼지 분석 기술 개념도

한국건설기술연구원(이하 건설연)이 지역자치단체의 CCTV 인프라와 AI(인공지능) 영상인식 기반 기술 등을 활용해 미세먼지 정보를 분석하는 기술을 개발했다고 10일 밝혔다.

현재 시민들이 제공받는 미세먼지 정보는 현재 위치로부터 가장 가까운 미세먼지 관측소의 지역단위 정보다. 따라서 시민들의 실제 생활권 미세먼지 정보와는 다소 차이가 있다.


실제로 건설연이 위치한 고양시에선 5개의 환경부 국가 측정소가 3개 구 44개 동 전역을 담당하고 있다.

더욱 촘촘한 미세먼지 정보 제공을 위해 추가로 KT 기지국을 활용한 '에어맵코리아'(실시간 미세먼지 측정 애플리케이션)를 운영하거나, 지자체마다 간이측정소 추가 설치 등의 노력을 기울이고 있지만, 공간적 특성 및 입지시설 등에 따라 다르게 분포하는 시민 생활권의 미세먼지 정보를 충분히 파악하기에는 역부족이다.

이에 건설연 미래스마트건설연구본부 연구팀은 CCTV 영상을 이용한 AI 기반 3차원 미세먼지 정보 구축 기술을 개발했다. 이 기술은 CCTV의 영상 이미지 정보를 분석해 미세먼지 정보를 추정하는 기술이다.

CCTV 영상에서 미세먼지 농도에 따라 달라지는 가시거리와 선명도에서 아이디어를 착안했다. 따라서 나무와 같은 지형물이 아닌 계절에 영향을 받지 않는 건축물과 인프라 구조물을 분석 대상으로 삼았다.


그러나 시각 정보로 미세먼지 농도를 추정하는 기술은 일조량 변화, 그림자, 사각지대, 안개 등으로 인한 흐린 날씨와 같은 환경 조건 요소들을 고려해야 했기 때문에 신뢰도 확보에 어려움이 있었다.

미세먼지 농도 좋음 영상 예시

특히, 사각지대와 건물이 없는 하늘에 대해서는 영상 정보 분석이 불가능하다. 이를 보완하기 위해 전후좌우의 추정 값과 거리, 농도 등의 가중치를 활용했다.

또 정확도를 높이기 위해 데이터 세트를 고양시의 국가 측정소 미세먼지 등급별 분포 비율에 맞춰 구축했고 검증 환경을 실제 환경과 동일하게 구현했다.

습도, 온도, 풍속, 풍향 등과 같은 기상환경 요인과 일조량, 태양의 위치 등과 같은 조도 요인을 포함해 더 완결성 높은 표준 데이터 세트를 구축했다.

이를 바탕으로 AI 딥러닝 분석을 실시하고, 영상 내 관심 지점의 미세먼지 농도를 추정했다.

그 결과 개발된 기술의 미세먼지 정보 추정치와 실제 국가 측정소의 관측치를 비교했을 때, 미세먼지 농도 4등급 분류에 대한 정확도가 90% 이상으로 나타났다.

건설연은 지자체 등과 함께 실증 및 기술 고도화를 추진 중이다. 실제 CCTV를 모니터링하는 지자체의 스마트도시 통합운영센터를 활용해 다수의 CCTV로부터 미세먼지 농도를 추정하고, 기상정보 제공 시스템을 활용해 3차원의 실시간 미세먼지 정보 제공시스템 구축을 위해 노력 중이다.

이를 통해 기존 미세먼지 측정소에서 제공하는 것보다 더 촘촘한 시민 생활권 미세먼지 정보를 국민들에게 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

김병석 건설연 원장은 "개발된 AI 미세먼지 정보 구축 기술은 조밀한 시민 생활권 미세먼지 정보 제공을 통해 국민의 안전한 실외활동을 인도할 뿐만 아니라 기존의 CCTV 인프라를 활용함으로써 비용도 절감하는 효과가 있을 것으로 기대된다"고 말했다.

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