[적용사례] 도로파손 자동탐지 조사장비시스템에 쓰인 Nuvo-9160GC-PoE | 비맥스테크놀로지
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오늘은 유디엔에스의 도로 파손 자동탐지 시스템(로드비전 프로젝트)에 사용된 Nuvo-9160GC-PoE의 적용사례를 소개시켜드리겠습니다!
프로젝트 개요
도로파손 자동탐지 시스템은 차량에 탑재된 AI 기반 영상 분석 장비를 통해, 주행 중 실시간으로 도로의 파손 상태를 탐지하고 기록하는 스마트 인프라 솔루션입니다.
로드비전(RoadVision)은 고속도로의 일상점검차량에 설치하는 포장위험요소 자동탐지 시스템으로, AI와 5G 기술을 이용하여 도로 파손 크기와 위치를 자동으로 파악하기 위한 인공지능 영상 카메라 기반 탐지 시스템입니다. 시스템은 전방 카메라와 후방 카메라, 차량탑재형 제어함체 및 악세사리의 하드웨어와 윈도우 기반 전용 소프트웨어 구성되며, 카니발 모델의 일상 점검 차량에 차량용 지그를 간단히 리벳결합하여 설치할 수 있습니다.
주요 탐지 가능 객체는 도로파임(pothole), 줄눈부 파손(spaling), 포장메꿈부 파손(patch dameged), 도로솟움 위험이 있는 응력완화 줄눈(expansion joint)으로 전방 카메라에 의하여 3차로까지 실시간 탐지가 가능합니다. 또한 후방 카메라는 5G 통신망을 이용하여 원시 이미지를 실시간 서버로 송신함으로써, 주행 1개 차로에 대한 정밀 포장외관망도를 생성할 수 있습니다.
해당 프로젝트는 도로 인프라의 상태를 실시간으로 자동 진단하고, 기존 수작업 대비 높은 정확도와 효율성을 제공합니다.
핵심 연산 장비로는 Nuvo-9160GC-PoE가 사용되었으며, 차량 내에 최적화된 구성으로 통합되었습니다.
*포장위험요소란?
포장위험요소란 도로나 포장된 표면의 손상이나 결함을 가리키며, 이러한 요소들은 고속으로 주행하는 차량의 운행 안정성에 큰영향을 끼칩니다.
로드비전은 기학습된 AI모델을 이용하여 실시간으로 포장위험요소인 포장파손부, 주의관찰부, 보수부재파손의 탐지를 수행하며 탐지 가능한 포장위험요소의 세부 탐지유형은 아래에 해당됩니다.
기존 도로포장 점검 방식과 로드비전 장착 차량의 차이점입니다.
Nuvo-9160GC-PoE의 주요 특징 및 사양
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Intel® 9세대 Core™ i3/i5/i7/i9 프로세서 지원
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1x PCIe x16 슬롯으로 최대 130W TDP NVIDIA GPU 장착 가능
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최대 64GB DDR5 SO-DIMM 메모리 지원
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5x 2.5G Ethernet, 1x Gigabit Ethernet, 포트 3번 ~ 6번에 PoE+ (IEEE 802.3at) 기능 선택 가능
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8~48V DC의 광범위한 전원 입력 범위
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9x USB, 1x VGA, 1x DVI-D, 1x DP, 1x Audio
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2x 2.5” HDD/SSD, 1x M.2 NVMe SSD
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-25°C to 60°C의 폭넓은 온도 지원
구성된 사양
CPU: i9-14900
RAM: DDR5 16GB
SSD: 500GB
GPU: RTX 4060
CARD: IGN-MezIO
이번 프로젝트에서는 고객사의 요청에 따라 Mode 3이 적용되었습니다.
Mode 3은 시동 후 10초 뒤에 전원이 켜지고, 시동을 끈 후 10초 동안 전원이 유지되는 설정으로, 차량 시동 시의 전압 불안정 구간을 피하면서도, 안정적인 PC 종료 시간을 확보할 수 있는 실용적인 구성입니다.
*IGN이란?
IGN은 차량의 점화(IGNITION) 상태에 따라 산업용 PC의 전원을 정밀하게 제어할 수 있도록 설계된 확장 모듈입니다.
총 16가지 동작 모드를 제공하며, 각각의 모드는 전원 켜짐 지연(Power-on Delay) 및 전원 꺼짐 지연(Power-off Delay) 시간을 다르게 설정할 수 있습니다.
IGN MezIO 카드는 하드웨어 스위치를 통해 원하는 모드로 간편하게 변경할 수 있습니다.
제어기 내부 구조 및 카메라 배치
Nuvo-9160GC-PoE는 차량탑재형 제어기의 안에 장착된 후 차량에 들어가게 됩니다.
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최신 사양의 고성능 CPU(i9-14세대) 및 GPU(RTX4060)적용
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시방서 기준 최대 전력 소모량 250 W 이하 만족: 227W
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차량용 AI 엣지 컴퓨팅 목적에 맞춰 충격과 진동에 강함
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10.5인치 터치 모니터로 편의성 확보
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차량의 시동과 연동하여 자동으로 전원 제어
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전면 판넬 커넥터 및 외한 보호 뚜껑 적용
Nuvo-9160GC-PoE는 진동, 온도 변화, 충격 등 차량 환경에서도 안정적인 작동을 보장하는 산업용 러기드 PC입니다.
제어기 내부에 깔끔하게 통합되어 배선 최소화와 유지보수 편의성까지 고려된 구조입니다.
Nuvo-9160GC-PoE를 활용한 AI 카메라의 설치 도면입니다.
로드비전 시스템은 차량 주행 중 수집된 고속 영상 프레임을 실시간으로 분석합니다.
해당 이미지는 실제 탐지된 포트홀 예시로, Nuvo-9160GC-PoE의 GPU 기반 AI가 파손 영역을 자동으로 식별하고 박스 형태로 시각화한 결과입니다.
감지된 위치는 노선정보, 촬영 정보, 분석 정보, 분석결과 화면으로 표출되며 이후 관리 시스템과 연동되어 빠른 보수 조치 및 이력 관리가 가능해집니다. 이러한 과정을 통해 도로 유지보수에 필요한 핵심 정보를 자동으로 확보할 수 있습니다.
적용 사례
차량 전방과 후방에 각각 장착된 카메라는 주행 중 도로 상태를 고해상도로 촬영하며, 촬영된 프레임은 Nuvo-9160GC-PoE 내부에서 실시간 분석됩니다.
전방 전경촬영 카메라를 통해 3차로 전경을 촬영하고 이미지 프로세싱을 적용하여 정사영 변환, 포장위험요소 및 도로파임, 줄눈부파손, 보수부 재파손에 대한 객체탐지 수행, 시속 100km/h 고속 촬영 시에도 이미지의 블러링 및 왜곡 현상 없이 깨끗한
이미지 획득이 가능합니다.
포장외관망도란 수직으로 촬영된 도로 이미지들을 이어 한눈에 도로의 상태를 파악하고 유지보수가 필요한 부분을 식별하는데 사용되는 이미지 기반 지도로 색상이나 기호를 사용하여 도로의 파손 정도를 나타내며, 깊이나 크기에 따라 손상의 크기를 다르게 표하는 방식입니다. 생성된 고해상도 노면 수직 이미지를 5G 통신을 이용하여 서버로 실시간 고속 업로드하여 포장
외관망도를 자동 생성합니다.
마무리 정리
이번 프로젝트는 Nuvo-9160GC-PoE를 중심으로, 도로 파손 상태를 실시간으로 자동 탐지하고 기록할 수 있는 시스템을 실제 현장에 적용한 사례입니다.
AI 영상 분석과 엣지 컴퓨팅 기술을 활용해 도로 점검의 정확도와 속도를 크게 향상시켰으며, 전·후방 카메라에서 수집된 영상은 노선 정보, 히트맵 정보, 분석 정보, 분석 결과 등으로 연동되어 효율적인 유지보수가 가능해졌습니다. 도로 기반 인프라 관리의 자동화와 정밀화를 실현했으며, 앞으로 자율주행이나 스마트시티와 같은 첨단 교통 인프라 분야에서도 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대됩니다.
출처: 유디엔에스
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