주차 인프라가 빈자리를 표시하는 설비에서 차량과 보행자의 움직임을 분석하고 현장 장비를 제어하는 공간으로 바뀌고 있다. 자율주행차와 로보택시가 도심에 진입하려면 차량이 주차장 내부의 위치와 이동 경로를 파악할 수 있는 데이터 기반 시설도 필요하다. 유동 인구와 차량 이동이 많은 교통 거점은 이러한 기술을 검증할 수 있는 현장으로 꼽힌다. 휴맥스모빌리티의 주차 인프라·운영 자회사 하이파킹이 서울역 주차장에 AI 기반 스마트 영상 유도 시스템 ‘Ai-PAS’를 구축했다.
하이파킹이 서울역 주차장에 AI 기반 스마트 영상 유도 시스템 ‘Ai-PAS’를 적용했다. (사진 제공: 휴맥스모빌리티)
Ai-PAS는 360도 AI 카메라를 활용해 주차면과 통로에 있는 차량의 위치와 이동을 실시간으로 추적한다. 수집된 영상은 AI 서버에서 분석하며, 시스템은 혼잡도와 차량 흐름에 따라 전광판과 차단기 등 현장 장비를 자동으로 제어한다.
기존 초음파 방식은 주차면마다 센서를 설치해야 하고 일반 영상 유도 방식은 카메라 배치에 따라 사각지대가 생길 수 있다. 하이파킹은 Ai-PAS가 주차장 전체를 하나의 데이터 공간으로 분석하면서 ‘인지-분석-판단-행동’으로 이어지는 피지컬 AI 작동 체계를 구현했다고 설명했다.
빈자리 안내부터 혼잡 제어까지 AI 서버가 연결
서울역 주차장에 들어온 차량은 Ai-PAS를 통해 개별적으로 인식된다. 시스템은 스마트 전광판에 빈 주차면까지의 이동 경로를 표시하고, 빈자리를 향해 이미 다른 차량이 이동 중이면 새로운 주차면으로 안내한다. 출차할 때도 차량 위치와 흐름을 바탕으로 출구까지의 경로를 제공한다.
안전과 혼잡 관리에도 영상 분석 결과를 활용한다. 보행자가 차량 이동 구역에 접근하면 ‘보행 주의’ 안내를 점등하고, 차량이 교차하는 상황에서는 ‘차량 주의’를 표시한다. 주차 공간이 곧 가득 찰 것으로 예상되는 층은 차단기가 진입을 제한하며, 빈자리가 생기면 다시 차량을 통과시킨다.
관리자 대응이 필요한 상황도 자동으로 분류한다. 화재가 의심되거나 특정 구간에 병목이 발생한 경우, 지정주차 및 주차구역 위반이나 접촉사고 정황을 감지하면 운영 웹과 모바일 앱으로 알림을 보낸다. 기존 카메라를 보안 감시와 영상 기록에 함께 활용할 수 있어 별도의 카메라와 네트워크 비디오 레코더를 추가하는 부담도 줄였다는 설명이다.
Ai-PAS를 통해 축적되는 차량 위치와 이동 데이터는 향후 자율주행차·로보택시와 주차 인프라가 정보를 주고받는 V2I(Vehicle to Infrastructure) 체계에 활용될 수 있다. 하이파킹은 서울역 적용 결과를 토대로 데이터 학습과 알고리즘 개선을 이어가고, 도심 주요 교통 거점으로 적용 지역을 순차적으로 확대할 계획이다.
박준규 하이파킹 대표는 “Ai-PAS는 주차장 전체를 하나의 데이터 공간으로 인지하고 스스로 판단해 행동한다는 점에서 기존 주차 유도 기술과 활용 범위가 다르다”며 “향후 자율주행차와 로보택시가 실시간으로 정보를 주고받는 V2I 인프라를 기반으로 ‘Infra(Parking) as a Service’를 제공할 계획”이라고 말했다.
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