자동차 진단…AI로 빠르고 정확하게

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유브이아이(UVeye)

자동차를 소유하고 있다면 정기 점검은 필수다. 차량의 상태를 최상으로 유지해야 안전한 운행이 가능해서다. 이 때문에 정기 점검은 법으로 정해 놓고 있는데, 최근 차량 정비 분야에서도 인공지능(AI)을 활용한 기술이 속속 등장하고 있다.

인공지능을 접목한 자동차 점검 기술의 가장 큰 이점은 적게는 초 단위, 많게는 분 단위로 차량 점검을 끝마칠 수 있다는 것이다. 세계 곳곳에서 이와 관련된 기술이 상용화되는 추세다. 대표적인 기업으로 이스라엘 업체인 유브이아이(UVeye)가 있다. 국내에서는 다소 생소한 기업이나 현대자동차가 대대적으로 투자한 기업이다.

유브이아이의 방식은 간단하다. 차량이 유브이아이가 개발한 스캐너를 지나가면 인공지능이 알아서 차량이 가진 문제를 식별해 준다. 모든 과정은 드라이브 스루로 진행된다. 인공지능이 분석한 정보는 시스템에 저장되며 머신러닝에 사용된다.

유브이아이(UVeye)

스캐너는 총 세 가지다. 종류별로 점검이 달리 이루어진다. 첫 번째는 차량 하부를 스캔하는 헬리오스(Helios)다. 두 번째는 타이어 품질을 진단하는 아르테미스(Artemis), 세 번째는 차량 외부를 전방위로 점검하는 아틀라스(Atlas)다.

특히 아틀라스의 경우 0.1mm에 불과한 결함까지 식별 가능하다. 회사 측이 공개한 고객 설문결과에 따르면 세 가지 기술을 통해 차량 결함의 96%를 찾아낼 수 있단다. 기존 수동 검사방식은 24%에 불과하다.

점검은 빠르게 진행된다. 야론 사기브 유브이아이 최고 마케팅 담당자는 외신과 인터뷰에서 ”자동화된 스캔은 즉각 이뤄진다“며 ”몇 초만에 검사가 이뤄지기에 차량 소유주들의 시간을 절약할 수 있다“고 말했다.

유브이아이(UVeye) 헬리오스로 식별한 차량 하부 결함(출처:유브이아이)

글로벌 완성차 업체에서는 유브이아이의 기술을 높게 평가한다. 기술 도입은 물론 대규모 투자도 이뤄진 상태. 볼보는 아틀라스를 자사 공정 과정에 적용했다. 현대차, 도요타 등 업체들이 투자한 금액은 4000만 달러에 달한다.

완성차 업체뿐만 아니라 관련 업체들의 투자도 활발하다. 포브스(Fobes)에 따르면 미국 최대 보험사 중 하나인 WR버클리는 지난해 유브이아이에 투자를 단행했다. 미국 중고차 판매업체인 카맥스, 캐나다 몬트리올에 본사를 둔 FIT벤처스도 마찬가지다. 이들 업체들이 유브이아이에 투자한 금액은 지난해 기준 9000만 달러를 상회한다.

국내에서는 관련 기술이 개발되고 있다. 현대차는 지난 2018년 차량 엔진 결함을 인공지능으로 진단하는 시스템을 개발했다. 인공지능이 엔진음을 분석해 고장을 찾아내는 방식이다.

다양한 엔진 소리를 수집한 후 각 소리가 갖는 특징을 유형별로 정리하고, 고장난 부위 소리를 머신러닝을 통해 인공지능이 학습하도록 한다. 인공지능이 습득한 정보는 정비사들이 차량 엔진을 점검할 때 사용되며 지속 축적된다.

현대자동차

중요한 것은 정확도다. 현대차에 따르면 인공지능은 차량 소음 진단 전문가들과 대결에서 87.6%의 정확도로 앞선다고 한다. 반면 전문가들의 정확도는 8.6%에 그쳤다. 인공지능이 전문가 대비 10배 이상 정확하게 결함을 찾아낸 것이다.

속도 면에서도 인공지능이 사람을 앞선다. 현대차 진단 시스템은 엔진에 진단기를 가까이 대면 순식간에 결함을 식별한다. 인공지능은 소리를 분석한 후 결함확률이 높은 부품을 차례로 나열한다. 차량 정비사는 정비해야 할 부위가 줄어들고 차량 소유자는 시간을 절약할 수 있다.

현대차 관계자는 ”진동(소리)를 감지해 엔진의 상태를 진단하는 기술은 내부에서 생산되는 차종에 적용돼 실제 사용 중이다“며 ”현재 설계에서도 인공지능이 활용되고 있고 이 같은 추세는 더 활발해질 것“이라고 말했다.

현대자동차

이 밖에 스마트폰 앱을 이용해 차량을 진단하는 기술도 등장했다. 물론 이 기술에서도 인공지능의 역할이 크다. 영국의 유니콘 스타트기업인 트렉터블(Tractable) 차량 주위를 영상으로 찍어 올리면 인공지능이 진단해 주는 앱을 개발했다.

회사 측에 따르면 앱 내 인공지능이 차량 외부 이미지를 수억 개 이상 머신러닝해 독자적인 알고리즘을 구현했다 이를 통해 손상 부위를 평가해 재활용 여부까지 판단할 수 있다.

테크플러스 에디터 윤정환

tech-plus@naver.com​


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