카일이삼제스퍼, AI 기반 ‘차량 외관 불량 탐지 시스템’ 기술 실증 추진

[고카넷, 글=남태화 기자] 휴맥스모빌리티의 관계사 카일이삼제스퍼(대표 송윤화)가 서울대학교 이장우 교수 연구실, AI 전문기업 호두에이아이랩과 제휴해 ‘차량 외관 불량 탐지 시스템’ 기술 실증을 추진한다.

이번 실증은 카셰어링 이용 고객이 차량을 빌리고 반납할 때 촬영한 사진을 AI가 분석해 외관 손상 여부와 위치를 판단하는 방식으로, 다가오는 자율주행·로보택시 시대에 차량 운영을 최적화할 기술을 선제적으로 확보하기 위해 진행된다.

현재 카셰어링 차량의 반납 검수는 대여자가 촬영한 사진과 기록을 검수자가 직접 확인하는 방식으로 이뤄지고 있어 상당한 시간과 인력이 소요된다.

특히, 운전자가 없는 로보택시는 운행 전후 차량 손상 여부를 빠르게 파악하는 자동 검수 체계가 필수 인프라로 꼽힌다.

세 기관은 차량을 여러 방향에서 촬영한 사진과 영상을 AI가 분석해 사고 의심 차량과 손상 부위를 먼저 짚어주는 시스템을 개발한다. 검수자는 AI가 표시한 부위를 우선 확인하면 되므로 점검 범위가 줄고, 검수 업무의 효율과 신뢰성이 높아질 것으로 기대된다.

핵심 기술은 크게 세 가지로, 사진 속 손상 의심 위치를 표시하는 ‘객체 탐지’, 긁힘·파손의 실제 모양과 면적을 픽셀 단위로 보여주는 ‘세그멘테이션’, 과거 사진이나 정상 차량 이미지와 현재 사진을 같은 위치·크기로 맞춰 변화를 찾는 ‘이미지 정합’이 적용된다.

실증은 두 단계로 진행된다. 1단계에서는 프로토타입 개발과 함께 데이터를 수집하고 탐지·세그멘테이션 모델을 학습해 추론 파이프라인을 만든다. 2단계에서는 시스템 확장 및 성능 고도화, 이미지 정합 기반의 차량 변화 분석 가능성을 연구한다.

사전 검증에서도 정상 사진 100장과 불량 사진 100장으로 구성한 평가 데이터에서 최적화한 외관 분석 모델의 정상·불량 판별 정확도가 약 85%로 나타나 가능성을 확인했다. 이번 실증에서는 실제 검수 기준에 맞춘 데이터 구축과 모델 고도화로 현장 적용 가능성을 높일 계획이다.

카일이삼제스퍼는 이번 실증 결과를 바탕으로 실제 운영 환경에 적용하는 방안을 검토하고, 휴맥스모빌리티 그룹이 지난달 출범한 ‘로보택시 플릿 운영 인프라 공동사업 협의체’를 비롯한 그룹사와의 연계 가능성도 살필 계획이다.

송윤화 대표는 “이번 실증은 지난 28년간 차량 운영과 정비·관리에서 쌓아온 노하우에 AI 기술을 더해, 로보택시 시대 플릿 운영에 필요한 ‘차량 상태 자동 판독’ 기술을 선제적으로 확보하는 과정”이라며, “이 기술을 통해 로보택시나 자율주행 플릿을 운영하는 환경에서도 차량 상태를 안정적으로 관리할 수 있도록 하겠다”고 말했다.

사진제공 = 휴맥스모빌리티