[이데일리 이소현 기자] 휴맥스모빌리티가 인공지능(AI)으로 차량 외관의 긁힘과 찌그러짐을 자동으로 찾아내는 기술 실증에 나선다. 카셰어링 차량의 대여·반납 과정에서 촬영한 사진을 AI가 분석해 손상 여부와 위치를 판독하는 방식으로, 향후 로보택시·자율주행 플릿 운영에 필요한 차량 상태 자동 검수 기술로 확장한다는 구상이다.

휴맥스모빌리티 관계사 카일이삼제스퍼는 서울대학교 이장우 교수 연구실, AI 전문기업 호두에이아이랩과 함께 ‘차량 외관 불량 탐지 시스템’ 기술 실증을 추진한다고 15일 밝혔다.

현재 카셰어링 차량 반납 검수는 이용자가 촬영한 사진과 기록을 검수자가 직접 확인하는 방식이 일반적이다. 운영 차량이 늘수록 확인해야 할 사진과 검수 업무도 함께 증가한다.

카일이삼제스퍼는 이를 AI로 자동화해 검수 효율을 높이고, 운전자가 없는 로보택시 시대에 필요한 차량 상태 점검 기반을 마련한다는 계획이다.

◇긁힘·찌그러짐 위치 AI가 먼저 찾는다

세 기관은 차량을 여러 방향에서 촬영한 사진과 영상을 AI가 분석해 사고 의심 차량과 손상 부위를 먼저 표시하는 시스템을 개발한다.

검수자는 AI가 찾아낸 부위를 우선 확인하면 돼 전체 사진을 일일이 살펴보는 부담을 줄일 수 있다.

핵심 기술은 크게 세 가지다. 먼저 ‘객체 탐지’로 사진에서 손상 의심 위치를 찾아낸다. ‘세그멘테이션’ 기술은 긁힘이나 파손의 실제 형태와 면적을 픽셀 단위로 구분한다.

여기에 과거 사진이나 정상 차량 이미지와 현재 사진의 위치와 크기를 맞춰 변화를 찾아내는 ‘이미지 정합’ 기술도 적용한다.

◇사전 검증 정확도 약 85%

실증은 두 단계로 진행된다. 1단계에서는 프로토타입을 개발하고 데이터를 수집해 객체 탐지와 세그멘테이션 모델을 학습한다. 이를 기반으로 차량 외관 손상을 판별하는 추론 파이프라인을 구축한다.

2단계에서는 시스템을 확장하고 성능을 고도화하는 동시에 이미지 정합 기술을 활용한 차량 변화 분석 가능성을 검증한다.

사전 검증에서는 정상 사진 100장과 불량 사진 100장을 대상으로 최적화한 외관 분석 모델을 평가한 결과 정상·불량 판별 정확도가 약 85%로 나타났다.

카일이삼제스퍼는 실제 차량 검수 기준에 맞는 데이터를 추가로 구축하고 모델을 고도화해 현장 적용 수준을 높일 계획이다.

◇로보택시 플릿 운영까지 확대

이번 실증의 최종 목표는 카셰어링을 넘어 자율주행·로보택시 시대의 차량 상태 관리 자동화다.

운전자가 없는 로보택시는 운행 전후 차량 손상이나 이상 여부를 빠르게 확인하는 체계가 필요하다. AI가 외관 상태를 자동으로 판독하면 차량 수가 많은 플릿 환경에서도 점검 효율을 높일 수 있다는 설명이다.

카일이삼제스퍼는 연간 약 1만9000대의 차량을 유지·관리하며 축적한 운영 경험과 이번 AI 기술을 결합할 계획이다.

실증 결과를 바탕으로 실제 운영 환경 적용을 검토하고, 휴맥스모빌리티 그룹이 지난달 출범한 ‘로보택시 플릿 운영 인프라 공동사업 협의체’를 비롯한 그룹사와의 연계 가능성도 살핀다.

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”이라며 “자율주행 플릿 환경에서도 차량 상태를 안정적으로 관리할 수 있도록 기술을 고도화하겠다”고 말했다.