휴맥스모빌리티가 인공지능(AI)을 활용한 차량 외관 검수 자동화 기술 개발에 나서며 자율주행·로보택시 시대를 대비한 차량 관리 역량 강화에 나섰다.
휴맥스모빌리티 관계사 카일이삼제스퍼는 서울대학교 이장우 교수 연구실, AI 전문기업 호두에이아이랩과 함께 ‘차량 외관 불량 탐지 시스템’ 기술 실증을 추진한다고 밝혔다. 카셰어링 이용자가 차량을 대여하거나 반납할 때 촬영한 사진을 AI가 분석해 외관 손상 여부와 위치를 자동으로 판단하는 기술이다.
현재 카셰어링 차량 검수는 이용자가 촬영한 사진과 기록을 담당자가 직접 확인하는 방식으로 이뤄진다. 운영 차량이 늘어날수록 검수에 필요한 시간과 인력도 증가하는 구조다. 특히 운전자 없이 운행되는 로보택시는 운행 전후 차량 상태를 신속하게 확인할 수 있는 자동 검수 시스템의 필요성이 더욱 커지고 있다.
이번 실증에서는 차량을 여러 각도에서 촬영한 사진과 영상을 AI가 분석해 손상 의심 부위를 찾아내는 시스템을 개발한다. 검수 담당자는 AI가 표시한 부분을 우선 확인할 수 있어 점검 시간을 줄이고 업무 효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
핵심 기술은 객체 탐지, 세그멘테이션, 이미지 정합 등 세 가지다. 객체 탐지는 사진 속 손상 의심 위치를 표시하고, 세그멘테이션은 긁힘이나 파손 부위의 형태와 면적을 픽셀 단위로 분석한다. 이미지 정합 기술은 과거 사진과 현재 사진을 동일한 위치와 크기로 비교해 차량 상태의 변화를 확인하는 데 활용된다.
기술 실증은 두 단계로 진행된다. 1단계에서는 시제품 개발과 데이터 수집, AI 모델 학습을 통해 기본적인 손상 탐지 체계를 구축한다. 이어 2단계에서는 시스템 확장과 성능 고도화, 이미지 비교를 통한 차량 상태 변화 분석 기술을 연구할 예정이다.
사전 검증에서는 일정 수준의 기술 가능성도 확인됐다. 정상 차량 사진 100장과 손상 차량 사진 100장을 활용한 평가에서 최적화된 AI 모델의 정상·불량 판별 정확도는 약 85%를 기록했다. 카일이삼제스퍼는 실제 차량 검수 환경에 맞는 데이터를 추가 확보하고 모델을 고도화해 현장 적용 가능성을 높일 계획이다.
송윤화 카일이삼제스퍼 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”이라고 말했다.
이어 “이 기술을 통해 로보택시나 자율주행 플릿을 운영하는 환경에서도 차량 상태를 안정적으로 관리할 수 있도록 하겠다”고 밝혔다.
카일이삼제스퍼는 이번 실증 결과를 바탕으로 실제 운영 환경에 기술을 적용하는 방안을 검토할 예정이다. 휴맥스모빌리티 그룹이 지난달 출범한 ‘로보택시 플릿 운영 인프라 공동사업 협의체’와의 연계 가능성도 살핀다.
연간 약 1만9,000대의 차량을 유지·관리하며 축적한 경험을 바탕으로 AI 차량 상태 판독 기술을 발전시키고, 향후 자율주행 차량의 운영과 관리에 필요한 인프라 경쟁력을 강화한다는 방침이다.
