AI로 훈련된 CCTV가 강에서 막힘을 발견하고 홍수를 줄일 수 있습니다.

연구자들은 머신 러닝을 탑재한 카메라 시스템이 효과적이고 저렴한 홍수 방어 도구가 될 수 있다고 밝혔습니다.

오늘 발표된 새로운 연구에 따르면, 도시 수로의 막힘을 발견하도록 훈련된 스마트 CCTV 시스템이 홍수 예방의 중요한 미래 도구가 될 수 있다고 합니다.

바스 대학의 연구자들은 'AI on The River'라는 AI 기반 감지 소프트웨어를 개발했습니다. 이 소프트웨어는 암거에 설치된 쓰레기 스크린을 막고 있는 자연 잔해물, 쓰레기 또는 폐기물을 정확하게 감지하도록 훈련되었으며, 이를 기존 CCTV 시스템에 통합하면 홍수 발생 가능성에 대한 조기 경보를 제공할 수 있습니다.

영국에서 100만 개가 넘고 거의 모든 도시, 마을 또는 시가지에 있는 암거는 도로, 철도 제방 및 주택 개발 지역 아래로 개울과 강이 흐를 수 있게 해주므로 수로와 인프라의 중요하지만 숨겨진 부분입니다. 일반적으로 막대 세트인 쓰레기 스크린은 암거 입구에 설치되어 파편이 통과하지 못하도록 합니다.

암거 쓰레기 스크린이 막히면 홍수가 빠르게 발생할 수 있습니다. 암거로의 물 흐름이 제한되면 물이 쌓여 웅덩이가 생겨 수로의 구조적 무결성과 지역 환경에 위험이 초래될 수 있습니다.

전 세계 홍수 방어 지원

이 팀이 만든 머신 러닝 프로세스는 남아프리카공화국을 비롯한 여러 국가의 홍수 예방 기관에서 이미 주목을 받고 있습니다. 이들 국가에서는 모니터링 장비를 이용할 수 있지만, AI를 훈련시켜 동일한 작업을 수행할 수 있는 데이터가 부족하거나 수집되지 않기 때문입니다.

배스 컴퓨터 과학과 강사이자 기후 적응 및 환경 연구 센터의 일원인 앤드류 반스 박사와 조기 경보 시스템을 뒷받침하는 소프트웨어를 개발한 팀. 그는 "우리는 문제가 되기 전에 막힘을 포착하고 식별할 수 있는 효율적인 모델을 개발할 수 있었습니다. 사전 대응적이어서 홍수가 발생하기 전에 경보를 울리지 않습니다.

"우리는 유연하고 확장 가능한 시스템을 개발했습니다. 거의 모든 곳에 적용할 수 있어 홍수가 문제이지만 현지에서 유사한 도구를 개발할 자원이 부족한 국가에서 큰 잠재력을 발휘합니다."

높은 정확도로 막힘 식별

카디프의 암거 부지에 초점을 맞춘 이 팀은 머신 러닝을 사용하여 카메라 시스템을 훈련시켜 잠재적인 장애물을 자동으로 발견할 수 있게 했고, 그 결과 90%에 가까운 정확도로 막힘이 있을 가능성이 있는 곳을 식별할 수 있었습니다. 대부분의 경우 영국에서 암거는 CCTV를 통해 지방 자치 단체 직원이 화면을 보면서 수동으로 모니터링합니다.

AI와 머신러닝을 사용하여 조기 경보 시스템을 구축하면 수로의 흐름을 담당하는 지방 자치 단체가 필요한 곳에 자원을 집중하여 잠재적인 막힘에 신속하고 집중적으로 대응할 수 있습니다.

이러한 시스템의 사전 예방적 특성은 대응팀이 위험한 홍수 상황에서 작업하는 대신 즉시 현장에 도착할 수 있으므로 주요 안전상의 이점을 제공합니다.

바스의 건축 및 토목 공학과의 리더이자 순 긍정적 세계를 위한 재생 설계 및 엔지니어링 센터(RENEW) 회원인 토마스 켈센 박사는 "기후 변화로 인해 전 세계적으로 홍수 위험이 커지고 있습니다. 이 연구는 도시 지역에서 새롭고 가볍고 비용 효율적인 홍수 관리 시스템을 개발할 수 있는 잠재력을 열어 전 세계 당국이 변화하는 기후에 적응할 수 있도록 합니다. 이 연구는 홍수 예측에 대한 지속 가능한 솔루션을 향한 첫 걸음이며, 탐사 및 활용을 위한 여러 영역을 열었습니다."라고 덧붙였습니다.


출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/10/241009122315.htm

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