[현대자동차그룹] 시속 60km 주행 차량 VIN 코드 실시간 인식 AI 시스템 개발 PoC
- 부경 권
- 1일 전
- 4분 분량
최종 수정일: 7시간 전
with 현대자동차그룹, 제로원벤처스, 현대글로비스, HPIT(평택국제터미널) l 26. 05 - 26. 08
안녕하세요, 시각 지능 기술로 물류의 내일을 그리는 파이미디어랩입니다.
오늘은 완성차 수출입의 관문인 '평택국제터미널(HPIT)'에서, 최대 60km/h 로 주행하는 차량의 17자리 차대번호(VIN)를 멈춰 세우지 않고 읽어낸 주행 차량 VIN 자동 인식 시스템 PoC 프로젝트를 소개해 드립니다.
지난해 저희는 신차의 '위치'를 CCTV로 찾아낸 데 이어, 올해는 차량의 '신원(VIN)'을 읽는 과제에 도전했습니다. 사람이 일일이 스캐너로 찍던 공정을 비접촉·실시간 AI 비전 기술로 어떻게 바꿔놓았는지 확인해 보세요.
💡 지난 '위치 추적' 이야기가 궁금하시다면 → CCTV 기반 차량 추적 AI 솔루션 개발 PoC
Project Background
"멈춰 세우지 않고, 달리는 차량의 VIN을 어떻게 읽을 것인가?"
VIN(차대번호) 은 차량마다 부여되는 17자리 고유 식별 코드로, 완성차 물류에서 차량 한 대 한 대를 구분하는 기준입니다. 평택항 같은 대규모 터미널에서 선적·하역을 위해 이동하는 차량이 어떤 VIN인지를 정확히 확인해야 하지만, 이 VIN을 읽는 일은 여전히 사람의 손에 머물러 있었습니다.
수작업 스캔의 한계: 선적·하역과 게이트 진출입 과정에서 작업자가 일일이 PDA 스캐너로 차량 측면의 VIN 바코드를 찍어야 했기에, 인건비 부담과 물류 지연이 반복되었습니다.
정지·근접 방식의 제약: 기존 VIN 인식 기술은 대부분 차량을 세운 뒤 가까이 다가가 스캔하는 방식으로, 주행 중인 차량을 원거리에서 실시간으로 읽어내기 어려웠습니다.

Why Pai Media Lab
🔍 왜 '파이미디어랩'의 기술이었을까요?
주행 차량의 VIN 인식은 정밀한 광학 설계와 실시간 AI 분석이 동시에 맞물려야 가능합니다. 파이미디어랩은 앞선 위치 관제 기술('25 PoC 완료)로 야외 현장에서 이미 검증된 시각 AI 역량을 바탕으로, 멈추지 않고 달리는 차량의 신원(VIN)을 원거리에서 읽어내는 한층 까다로운 과제를 해결했습니다.
비접촉·무정차 인식: 차량에 별도 태그를 붙이거나 멈춰 세우지 않고, 카메라 영상만으로 주행 중 차량의 VIN을 자동 인식하여 물류 흐름을 끊지 않습니다.
현장 맞춤 광학·AI 통합 설계: 고속 카메라와 AI 분석 엔진을 하나로 연동하고, 렌즈·화각·인식 거리 같은 조건들을 현장 환경에 맞춰 최적화합니다.
완성차 물류의 핵심은 결국 "달리는 차량을, 흔들림 없이, 정확히 읽는 것" 입니다. 파이미디어랩은 이 문제를 세 개의 기술 축으로 풀었습니다.

Solution
1. 고속 촬영 기반 '모션 블러 제거' 광학 설계
"시속 60km로 지나가는 차량을 어떻게 흔들림 없이 담아낼까요?"
문제 :
1) 모션 블러 발생: 빠르게 움직이는 차량을 일반 카메라로 촬영하면 잔상이 남아 17자리 코드가 뭉개집니다. 선명한 정지 프레임을 위한 셔터 스피드가 확보되지 않는다면, 아무리 뛰어난 인식 알고리즘이라도 정확한 판독과 분석이 불가능합니다.
해결 :
1) 고속 카메라 기반 선명 촬영: 9M(900만 화소) 고속 글로벌 셔터 카메라와 짧은 노출·게인 최적화를 통해, 빠르게 지나가는 차량에서도 흔들림 없는 선명한 정지 프레임을 확보합니다.




Solution
2. 모터 구동 기반 화각 자동 제어 'VIN 영역 추적' 시스템
"차량마다 바코드 위치가 다른데, 어떻게 매번 정확히 찾아낼까요?"
문제 :
1) 제각각인 바코드 위치: 현대·기아·KGM은 측면 뒷유리에, 일부 수입 브랜드는 전면 앞유리에 VIN이 붙는 등 제조사와 차종에 따라 VIN 바코드의 부착 위치가 모두 다릅니다. 고정된 카메라 하나로는 모든 경우를 담을 수 없습니다.
해결 :
1) 차종 기반 화각 제어로 VIN 영역 조준: 차량의 종류(Sedan·SUV 등)를 감지해, 모터 제어로 카메라 화각(pan/tilt)을 VIN이 부착된 측면 영역으로 자동 조정합니다. 브랜드마다 다른 바코드 위치에 능동적으로 대응합니다.
2) 최적 인식 구간에서 정밀 포착: 차량이 최적 인식 거리(약 4.5m, DOF·FOV 확보 구간)를 지나는 순간을 포착하도록 설계했습니다. 차종에 따라 VIN 위치가 달라져도 카메라가 해당 코드 영역을 찾아 추적하므로, 다양한 차종을 아우르는 인식 범위를 확보합니다.

Solution
3. 시각 지능 기반 'VIN 코드 판독' AI 엔진 개발
"어둡고 흐릿한 원거리 이미지에서, 어떻게 코드를 살려낼까요?"
문제 :
1) 저조도·저품질 이미지: 원거리에서 고속 주행 차량을 순간 촬영한 이미지는 어둡고 흐릿해, 거의 검게만 보여 그대로는 판독이 어렵습니다.
해결 :
1) AI 기반 이미지 후처리: 검출된 VIN 영역을 밝기 보정·신호 증폭으로 복원한 뒤 판독합니다. 후처리 알고리즘으로 어두운 원본의 평균 밝기와 바 신호 진폭을 끌어올려, 검출되는 바 경계 수를 늘립니다.


Achievement & Results
시속 60km 주행 차량에서 인식 정확도 96.4% - 현장에서 증명된 실시간 VIN 인식
이번 PoC를 통해 파이미디어랩은 정지가 아닌 '주행' 상태의 차량에서, 부착물 없이 VIN을 실시간으로 읽어낼 수 있음을 현장 데이터로 증명했습니다. 카메라-대상체 거리 4.5m, 시속 60km 이하 주행 조건에서 안정적인 인식 성능을 확보했습니다.
항목 | 성과 및 실적 | 비고 |
주행 차량 VIN 인식 정확도 | 96.4% 달성 | (354/365) |
대응 주행 속도 | 최대 60km/h 주행 인식 | 고속 주행 중 실시간 인식 |
인식 처리 시간 | 평균 2초 이내 | 차량 진입 ~ 결과 표출 |
이번 PoC에서 파이미디어랩은 96.4%의 VIN 인식 정확도를 확인했으며, 렌즈·화각 등 설치 조건을 현장에 맞게 최적화하면 실제 운영 환경에서도 충분히 재현 가능한 수준입니다. 지난해 칠곡의 '위치 인식 100%·VIN 인식 97.56%' 성과에 이어, 이번엔 '멈추지 않는 고속 주행'이라는 조건을 더해 기술의 경계를 한 번 더 넓혔습니다. 검증된 이 기술은 앞으로 위치 관제 기술과 결합되어 국내·해외 터미널과 해외 컴파운드·VPC 등 주요 거점으로 확대 적용될 예정입니다.
Contact
혹시 비슷한 문제로 고민하고 계시다면
아직도 완성차 물류 현장의 차량 신원 확인과 위치 관리를 작업자의 수기 스캔과 육안 확인에만 의존하고 계신가요? 파이미디어랩은 이번 평택항 VIN 인식 PoC를 통해, 정지 상태가 아닌 시속 60km로 달리는 차량에서도 부착물 없이 VIN을 실시간으로 읽어낼 수 있음을 증명했습니다.
저희는 단순히 인식 기술을 공급하는 것을 넘어, '위치 관제'와 '신원 인식'을 하나로 잇는 통합 시각 지능 솔루션으로 완성차 물류 전 구간의 자동화를 지원합니다. 고가의 서버 구축이나 복잡한 네트워크 공사가 부담되셨다면, 현장 장비에서 즉시 연산·판단하는 파이미디어랩만의 온디바이스(On-Device) AI가 확실한 해답이 될 것입니다.
완성차 물류 자동화: 선적·하역 및 게이트 진출입 시 차량 VIN을 실시간 자동 인식해 수작업과 재고 불확실성을 줄이고 싶은 기업
주행/이동 객체 인식: 정지시키지 않고 이동 중인 차량·객체를 정밀하게 판별해야 하는 현장
인프라 독립형 솔루션: 통신·전력 인프라가 제한적인 항만·야드·외곽 거점에 스마트 인식 시스템 도입이 필요한 사업장
현장의 거친 변수 속에서 검증된 파이미디어랩의 시각 지능 기술로, 귀사의 물류 현장을 더 빠르고 정확하게 업그레이드해 보세요. 지금 바로 전문가 상담을 통해 현장 맞춤형 기술 로드맵을 확인하실 수 있습니다.
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