휴맥스모빌리티, AI 차량 손상 판독 기술 실증… 로보택시 운영 효율 높인다

휴맥스모빌리티 관계사 카일이삼제스퍼가 인공지능(AI)을 활용한 차량 외관 손상 판독 기술 실증에 나선다. 자율주행·로보택시 시대를 앞두고 차량 상태 확인 절차를 자동화해 대규모 차량 운영 효율을 높인다는 목표다.카일이삼제스퍼는 서울대 이장우 교수 연구실, AI 전문기업 호두에이아이랩과 협력해 ‘차량 외관 불량 탐지 시스템(사진)’ 기술 실증을 추진한다고 밝혔다. 카셰어링 차량의 대여·반납 과정에서 촬영한 사진을 AI가 분석해 긁힘이나 찌그러짐 등 외관 손상 여부와 위치를 판별하는 방식이다.현재 카셰어링 차량 반납 검수는 이용자 촬영 사진과 기록을 담당자가 직접 확인하는 방식으로 이뤄진다. 운영 차량이 늘어날수록 검수 대상 사진과 업무 부담도 증가한다. 특히 운전자 없이 운행하는 로보택시는 차량 운행 전후 상태를 신속하게 파악할 수 있는 자동 검수 체계가 중요한 운영 인프라로 꼽힌다.이번 실증에서는 차량을 여러 방향에서 촬영한 사진과 영상을 AI로 분석해 손상이 의심되는 차량과 부위를 우선 식별하는 시스템을 개발한다. 검수자는 AI가 표시한 부위를 중심으로 확인할 수 있어 점검 시간을 줄이고 검수 효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.핵심 기술은 세 가지다. 사진에서 손상 의심 부위를 찾아내는 ‘객체 탐지’, 긁힘이나 파손의 형태와 면적을 픽셀 단위로 구분하는 ‘세그멘테이션’, 과거 사진과 현재 사진 위치·크기를 맞춰 차량 외관 변화를 비교하는 ‘이미지 정합’ 기술이다.실증은 두 단계로 진행된다. 1단계에서는 시제품 개발과 데이터 수집을 병행하고, 탐지·세그멘테이션 모델 학습 및 추론 체계를 구축한다. 2단계에서는 시스템을 확장하고 모델 성능을 개선하는 한편, 이미지 정합을 활용한 차량 상태 변화 분석 가능성을 검토한다.사전 평가에서는 정상 사진 100장과 불량 사진 100장으로 구성된 데이터에서 최적화한 모델의 정상·불량 판별 정확도가 약 85%로 나타났다. 이번 실증에서는 실제 검수 기준에 맞춘 데이터를 구축하고 모델을 고도화해 현장 적용 가능성을 검증할 계획이다.송윤화 카일이삼제스퍼 대표는 “지난 28년간 차량 운영과 정비·관리 과정에서 축적한 노하우에 AI 기술을 접목해 로보택시 시대 플릿 운영에 필요한 차량 상태 자동 판독 기술을 선제적으로 확보하려는 것”이라며 “자율주행 플릿 운영 환경에서도 차량 상태를 안정적으로 관리할 수 있도록 기술을 발전시키겠다”고 말했다.카일이삼제스퍼는 실증 결과를 바탕으로 실...