자카르타 스마트 시티 이니셔티브 로고 이미지(편집:본지)
자카르타 스마트 시티 이니셔티브 로고 이미지(편집:본지)

1천만 명 이상이 거주하고 있는 인도네시아의 수도 자카르타(Jakarta)는 세계에서 가장 인구가 많은 도시 중 하나로 1300만 대의 오토바이, 440만 대의 자동차, 수백만 대의 트럭과 밴이 도로를 혼재(混在)하고 있는 가장 혼잡한 도시 중 하나이다.

생산성 손실, 연료 낭비, 대기 오염 등 인도네시아의 수도에 대한 예산 집행이 과중한 가운데 시 정부는 매년 2조 인도네시아 루피아(IDR, 약 1천 700억원)의 수준에 해당하는 차량에 관련된 세금 체납에 직면해 있다.

이에 자카르타 시는 의료, 교육 및 기타 행정 서비스 예산에 집행에 큰 차질을 빚고 있다. 그러나 최근, 이 도시는 인공지능(AI) 기술을 사용하여 4개월간 1400억 인도네시아 루피아(약 119억원)를 회수했다고 한다. 이를 수행한 자카르타 스마트 시티(Jakarta Smart City) 이니셔티브가 큰 주목을 받고 있다.

자카르타 스마트 시티(이하, JSC)라고 불리는 이 이니셔티브는 차량 관련 세수 문제를 해결하는 임무를 맡았다. 시는 만기 등록이 지난 차량에 대한 포괄적인 데이터베이스를 가지고 있지만, 도로에서 추적할 수는 없었다.

이 문제를 해결하기 위해 JSC는 공공 안전, 교통 모니터링 및 법 집행을 위한 비전 AI 솔루션을 제공하는 AI 스타트업 노드플럭스(Nodeflux)와 협업으로 이 문제를 해결한 것이다.

시연 화면(사진:노드플럭스)
시연 화면(사진:노드플럭스)

이 회사는 지능형 비디오 분석과 IoT 및 스마트 시티 애플리케이션 프레임 워크 엔비디아 메트로폴리스(Metropolis)를 기반으로 시스템을 개발했다.

시스템은 AI 뿐만 아니라 자카르타 주변에 이미 설치된 8000여 대의 카메라를 사용하여 비정형 시각 데이터를 체납 차량을 식별하고 추적하는 데 사용할 수 있는 통찰력으로 가시화 시켰다.

노드플럭스는 자사의 비전에어(VisionAIre) 플랫폼을 기반으로 엔비디아 GPU에서 실행되는 차량번호판 인식(LPR, license plate recognition) 소프트웨어를 개발하여 모든 유형의 차량 번호판을 다양한 기상 조건에도 인식하고 식별한다.

한편, 이 시스템은 텐서RT를 추론 프레임 워크로 엔비디아 P4 GPU 사용하여 번호판 인식과 실행에 대기 시간 0.02ms, 처리량 초당 49 개 이미지에 도달했으며, T4 GPU를 적용해 대기 시간 0.01ms, 처리량 초당 59 개로 향상시켰다. 또 카왕(Cawang), 젬바탄 메라(Jembatan Merah), 케바요란 라마(Kebayoran Lama), 케망(Kemang), 쿠닝간(Kuningan), 토망(Tomang) 등 6 개 도시의 교통량이 많은 지역을 대상으로 4 개월간 개념 증명(Proof of Concept)을 통해 광범위하게 테스트 되었다.

 

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