와우 ICT

□ 국토부, 2020년 "드론 실증도시 사업" 선정 도시 대상으로 실증현장 방문을 통한 시연 및 점검 실시

  ○ 2020년 드론 실증도시 사업에 부산, 대전, 제주, 경기 고양 등 4개 도시가 선정되어 6월부터 본격 착수

  ○ 7월 한달간 실증현장을 방문해 진행현황 점검 예정

□ 국토부 "드론 규제샌드박스 공모사업"에 선정된 13개 기업도 7월부터 본격적인 시범테스트 진행

  ○ 드론 기업의 우수 기술을 조기 상용화할 수 있도록 지원하는 사업으로써, 엔텍로직, LIG넥스원, 니어스랩, 그리폰다이나믹스, 엑스드론, 4S Mapper, 아르고스다인, 유콘시스템, 피스퀘어, 에어온, 그루젠, 드론버스, 블루젠드론 등 13개 기업 선정

□ 주요 시연 및 실증 계획

  ○ (부산시) 7월 3일 서면교차로에서 대기오염측정센서를 장착한 드론으로 대기정보를 측정하여 시민들이 실시간 확인이 가능하도록 대형전광판에 송출하는 시연을 실증

  ○ (부산시) 에코델타시티* 현장에서 국내 최초로 신도시 집단에너지 관리에 열화상카메라를 탑재한 드론으로 도시가스 열송수관 파열 집중감시 업무도 실증

  ○ (대전시) 전 지역 비행금지구역으로 드론 비행이 어려운 대전시는 별도 비행승인을 받아 9일 도심 가스선로 점검, 공공기관 옥상을 활용한 긴급배송 정밀 이·착륙 실증

  ○ (제주도) 14일 드론을 활용한 안심서비스를 고도화하여 위험 상황을 지인에게 알려주는 스마트 기반의 안전 모니터링과 한라산 응급환자 발생 시 구조대원 도착 전 드론 구급물품 배송서비스 등을 실증

  ○ (고양시) 24일 땅꺼짐(싱크홀) 사고 현황 파악 등 시설물을 진단ㆍ점검하고 실시간으로 분석ㆍ전달하는 정보기술 중심의 안전관리를 드론을 활용하여 실증

  ○ (드론기업) 한강에서의 드론 음식배달 서비스를 위한 정밀 착륙(7.15), 인공지능(AI) 기반 사물인식 기술(7.16), 드론 기반의 차량이 없는 강변북로 정사사진 제작(7.17) 실증 등

□ 시연 및 점검 세부 일정

<참고, 2020년 드론 실증도시 선정 사업자 및 사업내용(지자체)>

□ 부산광역시

  ○ (사업명) 도시관리 드론통합운용솔루션(Metro-DIOS) 상용화 체계실증

  ○ (장소) 금정산, 기장, 원자력발전소, 서면, 온천천, 낙동강생태공원 등

□ 제주특별자치도

  ○ (사업명) 스마트 드론 기반 제주 환경·안전 모니터링 체계 실증

  ○ (장소) 제주시 연동일대, 제주 해안선, 한라산, 애월읍 및 구좌읍 일원

□ 대전광역시

  ○ (사업명) 도심형 드론운용 플랫폼 서비스 실증

  ○ (장소) 관평동 및 대덕구 4공단, 엑스포공원 및 한밭수목원, 청소년위캔센터 등

□ 경기도 고양시

  ○ (사업명) 정보기술 중심의 드론을 활용한 ‘시민 체감형’ 드론생태계 조성

 ○ (장소) 고양종합체육관, 킨텍스, 고양시 자유로, 일산동구 백석동 등

<참고, 2020년 드론 규제샌드박스 사업자 및 사업내용(기업)>

□ 지정공모

□ 자유공모

※ 추후에 드론 시연 및 점검 결과도 알수 있었으면 좋겠네요... 아직은 부족한 부분도 있을텐데... 현재 수준은 어느정도 인지 매우 궁금궁금합니다.

□ 한국생산기술연구원(생기원) & 메타로보틱스(주), 농약 살포 드론에 클라우드와 딥러닝 기술을 적용하여 '방제 드론용 지능형 작업관리 시스템' 공동 개발

□ 기존 드론 방제 작업의 현황 및 문제점

  ○ 드론 조종사가 직접 드론의 비행경로를 눈으로 보며 조종하면서 논밭에 약제를 살포하는 방식

  ○ 대부분의 농경지가 구획이 좁고 일정하지 않으며 서로 떨어져 있어 조종사가 해당 지형을 사전에 정확히 파악하지 못하면, 드론 이착륙 및 이동 시간이 길어지고 방제가 중복되거나 누락되는 구간이 발생하기 쉬움

  ○ 농경지 주변에 전선, 전봇대, 나무, 비닐하우스 등과 같은 각종 장애물들이 많고 흩어져 있어 충돌 또는 추락사고 위험도 높음

□ 개발한 '방제 드론용 지능형 작업관리 시스템' 주요 특징

  ○ 드론에 LoRa 통신모듈을 적용시켜 드론 작동 즉시 드론의 이동 경로와 높이, 속도, 약제 방제량과 방제 범위 등 각종 정보가 클라우드 서버에 실시간으로 전송

  ○ 농민, 방제기관, 조종사, 제조사 등 다양한 사용자들이 클라우드 서버에 접근하여 방제 관련 정보를 시간과 장소에 구애받지 않고 모니터링 가능

  ○ 클라우드에 저장된 정보는 빅데이터화하여 방제 결과에 따른 농작물 수확량 변화 등 다양한 영농 데이터 분석 분야에 활용 가능

  ○ 사용자가 온라인 위성지도 상에서 농경지의 네 귀퉁이를 선택해 방제 구획으로 지정해주면 드론 스스로 최적 비행경로를 설정하고 일정 구간마다 약제를 살포하는 자율주행 방제 자동화 기능 지원 (조종사의 방제 지형 숙지 부담 경감 가능)

  ○ 사고의 주원인으로 꼽히는 전선과의 충돌을 예방하기 위해 드론과 전선 간 거리를 측정할 수 있는 '뎁스(Depth) 카메라'에 딥러닝 기술을 더한 '위험 인식 센서'를 장착하여 조종사가 육안으로 식별하기 힘들 10mm 두께의 얇은 전선을 드론 스스로가 약 6m 거리 밖에서 감지할 수 있수 있게 됐으며, 이 경우 즉시 그 자리에서 작동을 멈추고 조종사의 새로운 명령을 기다림

농약 살포 드론, 클라우드와 딥러닝 기술로 더 스마트해진다 (CCTV뉴스)

보안뉴스에서 인공지능 CCTV 관련해서 시장규모, 제품 등에 대해서 정리한 기사입니다.

□ 국내 인공지능 CCTV와 영상분석 시스템 시장 규모
  ○ 업계에서는 국내 인공지능 CCTV와 영상분석 시스템 시장 규모를 약 1,000억원 내외로 보고 있음
  ○ 지자체 등 공공기관의 시장 규모가 50%, 민간 기업의 얼굴 인식과 화재 감시, 매장 관리 시장 규모가 25%, 그 외에 C-ITS 분야의 시장 규모로 분석

□ 인공지능 CCTV의 중요한 기능으로는 '식별의 정확성', '지속적인 학습(딥러닝)', '오알람과 오경보 최소화', '호환성', '정보검색' 등의 순으로 꼽힘

□ 국내 인공지능 CCTV와 영상분석 시스템의 기술력 수준
  ○ 중국이나 미국, 유럽 등에서 인공지능 CCTV 및 영상분석 시스템을 서버기반으로 기술을 확보하고 있으며 국내에서도 몇몇 업체에서 기술을 확보하고 있으나, 임베디드 기반의 AI CCTV 영상분석 기술은 중국 업체에 뒤처지고 있는 상황이라고함
  ○ 국내 CCTV 환경에 맞는 딥러닝 알고리즘을 자체적으로 개발하기보다 기존에 공개된 알고리즘을 활용해 만드는 경우가 많다며, 인공지능 기술은 특정 환경에 종속되는 경향이 있어 국내 환경에 맞춰 알고리즘을 개발해야 관제 정확도가 올라간다는 견해도 있음
  ○ 현재 국내 영상분석 기술은 시나리오별 영상분석, 운영자가 원하는 색상이나 사람 등을 구분해 검색 가능한 선별관제, 녹화된 영상에서 관심 대상만 선택해 영상을 검색하는 기능 등 객체가 있는 영상을 선택적으로 표출해 관제하는 선별관제까지 가능하다고 함
  ○ 무엇보다도, 인공지능 CCTV와 영상분석 시스템의 개발을 위해서는 지속적으로 학습할 수 있는 데이터의 활용이 무엇보다도 중요하다고 함

□ 주요 제품과 솔루션 소개
  ○ 마크애니의 '스마트아이'
  ○ 벡터시스의 '몰입형 자동추적시스템'
  ○ 씨프로의 'VCA 엣지'
  ○ 아이브스의 '온 다바이드 AI 제품 ISD-1000iOK-C'
  ○ ITX엠투엠의 'AI Box'
  ○ 지인테크의 '적응형 영상감시 시스템'
  ○ 쿠도커뮤니케이션의 'Smart AI'
  ○ 트루엔의 'TN-P8 시리즈'
  ○ 한화테크원의 '와이즈넷 P시리즈 AI 카메라'

영상보안시장 지각변동 이끈다! AI CCTV&영상분석 시스템 집중진단 (보안뉴스)

※ 스마트방범의 핵심 역할을 할 인공지능 CCTV 솔루션에 대해서 쭈욱 살펴볼 수 있을 것 같습니다.

※ 인공지능 CCTV는 '인공지능 학습'과 '식별의 정확성' 이슈가 중요한 것 같습니다.

□ 과기부, 인공지능(AI) 개발에 필수적인 양질의 데이터를 대규모로 구축 및 개방하는 'AI 학습용 데이터 구축 사업'에 20개 과제 최종 확정 (6.22)

□ 정부에서는 2017년부터 텍스트, 이미지, 영상 분야의 인공지능 서비스 개발을 위한 학습용 데이터 셋 21종, 4,650만건을 구축하고 있으며, AI허브(www.aihub.or.kr)를 통해 공개 중

□ 2020년은 총 390억 규모로 총 20개 과제 선정 (10개 지정공모, 10개 자유공모)

□ 선정된 분야를 살펴보면, 국가적, 산업적으로 필요성이 시급한 자연어 처리분야, 자율주행기술 분야, 융합 분야와 국민편의 향상을 위한 헬스케어 분야, 딥페이크 방지 기술 분야, 장애인의삶을 향상 시킬 수 있는 분야 등이 선정되었음

□ 그리고, 과기부는 2020년 추경예산을 통해 AI 학습용 데이터 확대 구축을 대규모로 확대 및 구축하여 데이터 댐에 모으고, 다양한 AI 기술연구, 상용화 서비스 개발에 활용할 수 있도록 추진 예정이라고 함

<2020년 AI 학습용 데이터 구축 과제 선정 결과>

□ 지정과제 (10개)

□ 자유과제 (10개)

※ AI허브(www.aihub.or.kr)에서 기존에 구축된 다양한 AI 학습용 데이터를 확인 및 이용할 수 있습니다.

AI허브 플랫폼