진료를 마친 차들이 한 출구에 몰려 줄을 서던 병원 주차장에서 AI가 여유 있는 출구를 골라 차량을 나눠 보낸다. 휴맥스모빌리티의 주차 운영 자회사 하이파킹은 서울 강서구 마곡 이대서울병원 주차장에 AI 기반 스마트 영상 유도 시스템 ‘에이아이파스(Ai-PAS)’를 구축했다.
AI 카메라 370여 대, 스마트 전광판 80개, 차량 번호 인식(LPR) 카메라 20여 대를 설치했다. 9월 서울역 주차장에 처음 적용한 시스템을 병원 환경에 맞게 고친 두 번째 사례다.
병원 주차장의 특수성
대형병원 주차장은 일반 주차장보다 운영이 까다롭다. 거동이 불편한 환자가 많아 자가용 이용 비중이 높고, 승하차와 입출차가 특정 구역과 진료 시간대에 몰린다. 이대서울병원 주차장은 2,000면이 넘고 지하 6층까지 내려가는데, 층마다 구조가 비슷해 처음 온 환자나 진료 시간에 쫓기는 보호자가 빈자리를 찾아 헤매기 쉽다.
에이아이파스 작동 방식
AI 카메라가 통로를 포함한 주차장 전체의 차량 이동을 실시간으로 추적한다. AI 서버가 혼잡도와 흐름을 분석해 판단하고, 스마트 전광판 등 현장 장비로 운전자를 안내한다. 인지, 분석, 판단, 행동으로 이어지는 피지컬 AI 구조다.
빈 주차면까지 실시간 경로를 안내하고, 보행자가 다가오거나 차량이 교차할 때 주의 안내를 띄운다. 관리자 개입이 필요한 상황은 운영 시스템으로 즉시 전달돼, 적은 인력을 필요한 곳에 집중할 수 있다.
입구 장기 정차 경고와 출구 분산
이대서울병원에 맞춘 기능은 두 가지다. 1층 입구 정차 구역에는 ‘장기 정차 차량 경고 시스템’을 넣었다. 정해진 시간 이상 머무는 차량을 인식하면 자동으로 안내 방송이 나간다. 환자 승하차가 몰리는 입구에서 한 대가 오래 서 있으면 뒤차가 줄줄이 막혀 주차장 진입 대기로 번지는 문제를 겨냥했다.
출차 때는 구역별 혼잡도를 실시간으로 판단해 상대적으로 여유 있는 출구로 차량을 나눈다. 진료 종료 시간대에 한쪽 출구로 몰리는 정체를 줄이는 방식이다. 병원 주차장 불만의 상당 부분이 진입과 출차 순간에 집중된다는 점에서, 주차면 안내보다 병목 지점 관리에 무게를 둔 설계다.
서울역과 병원, 같은 플랫폼 다른 알고리즘
서울역은 전국에서 모이는 이용객의 빠른 회전에 초점을 맞췄다. 이대서울병원은 승하차 구역 정체와 출차 집중에 맞춰 판단 알고리즘과 안내 방식을 조정했다. 같은 플랫폼에서 공간 성격에 따라 기능을 바꿔 적용할 수 있다는 점을 보여 준 사례다. 하이파킹은 주차 운영 브랜드 ‘투루파킹’으로 전국 1,400여 개 주차장, 29만 면을 운영하고 있다.
박준규 하이파킹 대표는 병원 주차장은 환자와 보호자가 가장 먼저 만나는 공간이라며, 주차장이 스스로 상황을 인지하고 대응하도록 했고 자율주행차·로보택시 시대에도 병원 주차장이 제 기능을 하도록 인프라를 준비하겠다고 말했다. 휴맥스모빌리티는 이 데이터와 운영 경험을 바탕으로 자율주행 차량, 로보택시와 주차 인프라가 실시간으로 정보를 주고받는 V2I 인프라로 서비스를 넓힐 계획이다.