플러스프로젝트 배경
문제점 도시 당국은 무허가 노점상 관리에 지속적인 어려움을 겪고 있습니다. 이들은 인도나 교차로, 행사장 등 제한 구역에서 영업하며 보행 혼잡과 안전 위험을 유발합니다. 기존의 수동 단속은 인력과 시간이 많이 소요되고, CCTV 영상 분석 역시 복잡해 실시간 대응이 어렵습니다. 또한 노점상과 일반 보행자 구분의 어려움으로 기존 모니터링의 효율이 떨어집니다. 프로젝트 목표 본 프로젝트는 도시 감시
프로젝트 성과
노점상 탐지 정확도 (~92%)
이 시스템은 무허가 노점상을 안정적으로 식별하여, 낮과 밤, 혼잡한 보도, 악천후 등 다양한 환경에서 92%의 전반적인 감지 정확도를 달성합니다.
오경보율 (<1%)
시스템의 중요한 성과 중 하나는 오경보율을 1% 미만으로 유지한다는 점입니다. 잘못된 경보를 최소화함으로써 불필요한 단속 개입을 줄이고, 당국이 실제 위반 사례에 자원을 집중할 수 있도록 하며.
알림 지연 시간 (~10분)
이 솔루션은 노점상들의 실제 행동 패턴을 반영합니다. 노점상들은 일반적으로 한 장소에 7~8분 이상 머무르면 교통과 보행자 통행에 지장을 주기 시작하며, 시스템은 약 10분의 의도적인 알림 지연을 적용합니다.
확장성 (V100 GPU당 8개 카메라 소스)
아키텍처는 단일 NVIDIA V100 서버에서 최대 8개의 CCTV 카메라 스트림을 성능 저하 없이 동시에 처리할 수 있음을 검증했습니다.
핵심 기능
스마트 시티 관리
스마트 시티 관리 기능은 무허가 노점상을 자동 탐지해 단속 효율을 높이고 보도·교차로 혼잡을 예방합니다. 또한 수집된 데이터를 분석해 밀집 지역과 활동 패턴을 파악하여 도시 계획과 정책 수립에 활용할 수 있습니다.
진행 단계
연구 및 시스템 설계
2024.01.
이해관계자와 요구사항 분석을 진행하고, 기존 CCTV 인프라를 검토하여 전체 시스템 아키텍처를 확정합니다. 데이터 수집 전략을 정의하고, 모델(YOLOv8, Faster R-CNN) 및 추적 알고리즘을 선정합니다.
프로젝트 상세
전 세계 많은 도시들이 무허가 노점상 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 노점상은 지역 경제에 도움이 되지만, 보행로를 차단하거나 혼잡과 안전 위험을 유발하기도 합니다. 기존 단속 방식은 인력에 의존해 시간과 비용이 많이 들고 효율이 낮은 한계가 있습니다. 이 프로젝트는 기존 CCTV 인프라에 AI 기반 노점상 감지 시스템을 적용해 실시간 모니터링, 사전 경고, 데이터 기반 의사결정을 가능하게 합니다.
