[GTC 2022] 노타 "엔비디아 옴니버스, ITS에 최적화"

'디지털 트윈과 더 스마트한 인프라' 주제 발표
노타, AI로 ITS 기술 데이터 수집·시뮬레이션
날씨·교통 상황·사고 관련 데이터 수집 한계
"엔비디아 옴니버스로 데이터 수집 한계 보완"

 

'디지털 트윈과 더 스마트한 인프라' 주제 발표노타, AI로 ITS 기술 데이터 수집·시뮬레이션날씨·교통 상황·사고 관련 데이터 수집 한계"엔비디아 옴니버스로 데이터 수집 한계 보완"

국내 교통 시스템이 더욱 똑똑해질 전망이다. 국내 인공지능(AI) 스타트업 노타(NOTA)가 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)를 사용해 지능형 교통 시스템(ITS) 기술을 업그레이드했다.

 

노타는 25일(한국시간) 열린 GTC 2022에서 '디지털 트윈과 함께 더 스마트해진 인프라'를 주제로 발표했다. 발표에 나선 김태호 노타 책임연구원(CTO)는 노타가 보유한 ITS 기술 분야를 소개했다. 김태호 CTO는 "ITS용 데이터 수집에는 한계가 있다"며 "엔비디어 옴니버스를 통해 이를 극복할 수 있다"고 강조했다. 

 

노타는 인공지능을 사용한  교통 카메라, 교통신호 관리, 교통 안전 ITS 기술을 소개했다. (사진=GTC 2022 행사 캡처/편집=김미정 기자)

김태호 CTO는 지능형 교통 시스템과 관련해 노타가 보유한 기술로  AI을 사용한 ▲교통정보 수집 ▲교통신호 관리 ▲교통안전 ITS 기법을 소개했다.

 

김 CTO는 “AI 기능을 탑재한 카메라로 교통 데이터를 모은다”고 말했다. 자동차 종류, 교통 흐름에 대해 다양한 날씨 변화에 따라 데이터를 모으는 방식이다. 차량 대기 줄, 차량 종류, 차가 달리는 속도까지 정밀한 데이터를 모은다. 대전 교차로에 있는 CCTV 600대로  자동차 이동경로, 위치, 대수 등을 정확히 재는 실증도 진행했다.

 

AI 교통신호 관리는 교통체증 감소가 목표다. 강화 학습을 통해 교통 신호를 최적으로 관리한다. 김태호 CTO는 이 시스템을 "교통체증이 심한 도로, 사방이 막혀있는 도로, 간선 도로에 설치했다"고 말했다. 그는 "현재 평택에서 실증한 결과 교통 병목 현상이 심한 도로에서 교통 체증이 눈에 띄게 감소했다"고 강조했다.

 

AI 교통안전은 자동차와 자동차, 자동차와 보행자 사이에 일어나는 사고를 미리 예측하는 기능이다. 사고 발생 3초 전 차량 내 불빛이나 음성 안내로 경고 신호를 보낸다. 

 

데이터 수집 한계...시뮬레이션 제품도 제각각

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다양한 날씨 변화, 예측불가한 교통 상황, 교통사고 관련 데이터를 직접 모으기 힘들다. (사진=GTC 2022 행사 캡처/편집=김미정 기자)

앞서 언급한 세 분야는 ITS 구축에 핵심 역할을 하지만 이를 위한 데이터 수집이 어렵다. ▲다양한 날씨 변화 ▲예측불가한 교통 상황 ▲교통사고 관련 데이터를 직접 모으기 힘들다는 게 김 CTO 설명이다.

 

그는 “폭우, 우박, 강설 등 다양한 날씨에 따른 교통 상황을 고려한 데이터 수집이 어렵다”고 설명했다. 예를 들어 비가 올 경우 나타나는 교통상황 데이터수집을 위해 비가 올 때까지 마냥 기다릴 수 없다. 차량이 역주행 하거나 보행자가 무단횡단을 하는 예측 불가한 상황도 마찬가지다. 관련 장면이 포착돼야 관련 데이터를 모을 수 있다. “교통사고 관련한 데이터 수집은 거의 불가능하다 보면 된다”고 김태호 CTO는 말했다. 

 

그는 "시뮬레이션을 통해 데이터를 인위적으로 만들 수는 있다"고 했다. 그러나 "경우에 따라 사용하는 시뮬레이션 제품은 제각각이다"며 "시간적 경제적비용이 든다"고 지적했다. 제품마다 사양도 다르기 때문에 시뮬레이션 결과도 제각각이다.

 

다양한 데이터 수집, 엔비디아 옴니버스로 한 번에

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엔비디아 옴니버스는 시뮬레이션에 최적화됐다. (사진=GTC 2022 행사 캡처/편집=김미정 기자)

이를 해결할 수 있는 건 엔비디아 옴니버스라는 게 김태호 CTO 주장이다. 그는 “엔비디아 옴니버스는 시뮬레이션에 최적화됐다”고 강조했다.

 

김 CTO는 “기존에는 시뮬레이션 툴을 상황에 맞게 구하느라 번거로웠지만 엔비디아 옴니버스 하나로 다양한 시뮬레이션을 시도해 볼 수 있어 편리하다”고 말했다. 상황에 따라 시뮬레이션 제품을 찾는 번거로움을 덜 수 있다는 의미다. 그는 “효율적일 뿐만 아니라 시뮬레이션 결과도 일관성 있다”고도 말했다.

 

4D를 통한 실시간 시뮬레이션을 통한 데이터 수집에도 적합하다. 다양한 날씨, 예측할 수 없는 교통 상황뿐만 아니라 교통사고 시뮬레이션도 디지털 트윈 기술처럼 실시간으로 바로 진행이 가능하다. 김태호 CTO는 “연구자가 고려하지 않았던 상황까지 직접 제시한다”며 “데이터 수집 방향을 좀 더 풍부하게 해준다”고 강조했다.

 

AI타임스 김미정 기자 kimj7521@aitimes.com

 

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