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국토부, K-City 네트워크 실증사업 본격화…5개국 6개 도시서 스마트기술 수출 시동
[이코노믹데일리] 국토교통부는 7일 ‘K-City 네트워크 2025 해외실증형 사업’ 공모 결과 총 5개국 6개 도시를 최종 선정하고, 4월부터 약 23억원 규모의 현지 실증사업을 본격 추진한다고 밝혔다. K-City 네트워크는 스마트시티 분야의 혁신 기술을 해외 도시 여건에 맞춰 실증하고, 이를 통해 국내 기업의 해외 시장 진출과 정부 간 국제협력을 동시에 도모하는 협력형 사업이다. 이번에 선정된 도시는 태국 콘캔, 말레이시아 쿠알라룸푸르, 이탈리아 밀라노·베로나, 영국 버밍엄, 페루 리마 등으로, 각 도시별로 교통 혼잡, 쓰레기 처리, 시민 안전, 재난 대응 등 다양한 도시 문제 해결을 위한 스마트 솔루션이 투입된다. 태국 콘캔에서는 도심 곳곳에 설치된 CCTV 영상을 인공지능(AI)으로 실시간 분석해 재난이나 범죄 등 이상 상황을 즉시 탐지하고 경찰에 전파하는 시스템이 실증된다. 말레이시아 쿠알라룸푸르는 AI 기반의 스마트 주차 시스템이 도입돼 교통 혼잡 해소를 지원할 예정이다. 이탈리아 밀라노에서는 사물인터넷(IoT) 센서와 압축 기능을 갖춘 스마트 쓰레기통을 설치하고 통합모니터링 플랫폼과 연계해 도시 폐기물 수거 효율을 높이는 시스템이 실증된다. 영국 버밍엄에서는 교통약자를 위한 증강현실(AR) 기반 내비게이션 서비스가, 베로나에서는 AI 기반의 스마트 교통 흐름 개선 솔루션이 각각 적용된다. 페루 리마에서는 교통사고 예방을 위한 스마트 교통안전 기술이 실증될 예정이다. 국토부는 이번 실증사업을 통해 현지 도시 수요에 기반한 한국형 스마트기술의 실효성을 입증하고, 이를 통해 해외 도시와의 협력 네트워크를 강화하는 동시에 국내 기업의 글로벌 진출을 촉진할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 국토부 관계자는 “세계 도시들이 복합적인 도시 문제 해결 방안을 모색하는 가운데, 한국의 스마트시티 기술이 현실적 대안이 될 수 있다는 점을 이번 사업을 통해 보여줄 수 있을 것”이라며 “실증사업이 단발성 시범에 그치지 않고 장기적인 협력 관계로 확장될 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다.
2025-04-07 14:41:05
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밤사이 '50㎝ 눈폭탄'…강원서 교통사고·차량 고립 등 잇따라
[이코노믹데일리] 강원 산지에 최고 50㎝에 달하는 폭설이 쏟아지면서 교통사고와 차량 고립 등 피해가 잇따랐다. 3일 강원특별자치도소방본부는 전날부터 이날 오전 10시까지 대설로 인한 교통사고나 낙상사고 현장 등에 23차례 구급 출동해 환자 18명을 이송했다고 밝혔다. 태백시에선 제설용 트럭과 승용차가 충돌해 2명이 상처를 입어 병원으로 옮겨졌다. 영동고속도로에서도 승합차와 1t 트럭이 부딪쳐 2명이 경상을 입었다. 아울러 소방당국은 차량 고립 등 구조 요청 신고와 나무 쓰러짐 등 생활안전 신고도 여러 차례 접수받아 조치했다. 국립공원관리공단은 현재 설악산, 치악산, 태백산 등 도내 국립공원 탐방을 전면 통제했고, 일부 산간·해안 도로도 통제됐다. 원주공항에서는 제주행 항공편이 결항했고, 정선에서는 시내버스가 운행을 단축하거나 결행했다. 이날 오전 10시까지 쌓인 눈의 양은 향로봉 50㎝, 미시령 44.1㎝, 진부령 35㎝, 구룡령 31.3㎝, 속초 설악동 30.1㎝, 대관령 25㎝ 등으로 산간 지역에 많이 쌓였다. 해안에는 고성 20.6㎝, 속초 18.7㎝, 북강릉 18.3㎝ 등이 쌓였다. 내륙은 화천 상서 21.9㎝, 양구 15.4㎝, 철원 김화 12.7㎝ 등의 적설량을 기록했다. 도내 대설특보는 오전 10시 30분 모두 해제됐고, 기상청은 강수대가 남쪽으로 내려가면서 향후 예상 적설량을 산간 3∼8㎝, 중부 동해안 1㎝ 안팎으로 하향 조정했다. 강원도 재난안전대책본부는 비상 2단계를 유지하면서 신속한 제설 대응이 가능하게 할 계획이다. 특히 오는 4일 대부분의 학교에서 개학식과 입학식이 열리는 점을 고려해 교통혼잡이나 안전사고가 발생하지 않도록 제설·제빙작업을 철저히 해달라고 각 시군에 당부했다.
2025-03-03 17:28:57
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카카오모빌리티, 자율주행 AI 학습 데이터셋 공개…국내 생태계 활성화 '기여'
[이코노믹데일리] 카카오모빌리티가 과학기술정보통신부, 자율주행기술개발혁신사업단과 협력하여 구축한 ‘AI 학습용 자율주행 데이터셋’을 한국전자통신연구원 ‘AI 나눔’에 공개하며 국내 자율주행 연구 생태계 조성에 적극 나선다고 28일 밝혔다. 이번 데이터셋 공개는 카카오모빌리티가 레벨4 자율주행 기술 개발을 목표로 참여한 과기정통부 국책과제 <자율주행 기술개발 혁신사업>의 일환으로 진행됐다. 카카오모빌리티는 이 사업을 통해 차량, 엣지-인프라, 지능 학습을 융합한 자율주행 데이터 생성, 관리, 배포 자동화 기술 개발을 완료했으며 국내 도로 환경에서 수집된 비식별화된 AI 학습용 데이터셋을 무상으로 공개하여 국내 자율주행 연구 활성화에 기여하고자 한다. 그동안 자율주행 분야 연구를 수행하는 중소기업, 학계, 연구기관 등에서는 고가의 센서 장비와 데이터 수집 비용 부담으로 자체적인 데이터 확보에 어려움을 겪어왔다. 기존에 공개된 데이터셋 역시 해외 환경이나 특정 조건에 편중되어 국내 실정에 맞는 연구 개발에 한계가 있었다. 이에 카카오모빌리티는 국내 도로 환경에 최적화된 자율주행 AI 모델 개발을 지원하기 위해 이번 데이터셋을 공개했다. 데이터셋은 국내 주요 도로에 설치된 라이다, 카메라 센서 기반 엣지-인프라와 카카오모빌리티 자율주행차를 통해 수집되었으며 사람, 차량, 자전거와 같은 3D 동적 객체와 신호등, 표지판 등 2D 정적 객체를 포함하여 총 10가지 유형 15만 건으로 구성됐다. 특히 이번 데이터셋은 도로 종류(고속도로, 국도, 지하차도, 터널 등), 시간대(주간, 야간), 날씨(맑음, 강우, 안개 등) 등 31개 이상의 다양한 환경 조건에서 수집되었다는 특징을 갖는다. 또한 라이다 센서로 취득한 포인트클라우드 좌표값과 함께 사람, 사물 등 객체의 속성을 세밀하게 구분하는 Pointcloud segmentation 데이터까지 포함되어 있어 실제 자율주행 기술 연구에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 실제로 ETRI는 공개된 데이터셋을 자율주행 차량에 학습시킨 결과, 3D 동적 객체 검출 AI 성능이 약 5~8%, 신호등 인식 AI 성능이 약 2% 향상되는 것을 확인하며 데이터의 신뢰성을 입증했다. 특히 도심 야간 교통 혼잡 상황이나 보행자 신호등과 같이 데이터 확보가 어려운 희소 환경에서의 AI 성능 향상이 두드러졌다. 이는 데이터셋이 실제 자율주행 환경에서 AI 객체 인식 및 판단 성능 향상에 기여할 수 있음을 시사한다. 카카오모빌리티는 데이터셋 공개에 앞서 지난해 8월 과기정통부가 주최한 ‘제1회 자율주행 인공지능 챌린지’에 데이터셋 일부를 활용하여 참가자들에게 자율주행 AI 데이터 활용 역량 강화 기회를 제공하기도 했다. 당시 챌린지를 통해 데이터셋의 활용 가능성을 확인하고 자율주행 기술 개발 촉진에 대한 기대감을 높였다. 정부는 2027년 융합형 레벨4+ 자율주행 상용화 기반 구축을 목표로 <자율주행 기술개발 혁신사업>을 추진하고 있으며 카카오모빌리티는 과기정통부, IITP, KADIF의 지원을 받아 본 사업 과제를 수행하고 있다. 이번 데이터셋 공개는 정부의 자율주행 기술 상용화 목표 달성에도 기여할 것으로 전망된다. 장성욱 카카오모빌리티 미래이동연구소장은 “이번 데이터셋 공개가 국내 자율주행 기술 상용화와 발전에 기여하는 초석이 되기를 바란다”며 “앞으로도 다양한 공공 및 민간 기업과의 협력을 통해 자율주행 기술 혁신과 공공 데이터 활용 확대를 위해 노력하겠다”고 밝혔다. 정광복 KADIF 단장은 “미래의 석유라고 불리는 융합형 자율주행 학습 데이터셋 15만 건을 공개하게 되어 기쁘다”며 “이번 데이터 공개가 학계와 스타트업 성장의 발판이 되고, 나아가 국내 AI 자율주행 기술 고도화에 크게 기여할 수 있기를 기대한다”고 덧붙였다.
2025-02-28 16:25:45
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