딥러닝 기술로 미래 도로정체 예측하고 한 눈에 볼 수 있도록 제공
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그런데 인공지능(AI) 기술이 등장하면서 이 같은 길막힘 현상은 한층 덜해질 것으로 전망된다. 5~15분 뒤 도로 상황을 예측해 알려줌으로써 운전자들이 사전에 대비할 수 있게 해주는 기술이 나왔다.
울산과학기술원(UNIST) 전기전자컴퓨터공학부, 러시아 국립고등경제대학교, 미국 퍼듀대 전기컴퓨터공학부 공동연구팀은 AI 기술을 바탕으로 교통정체 원인을 파악하고 특정 도로의 미래 상황을 예측해 시각화하는 시스템을 개발했다고 10일 밝혔다. 이번 연구결과는 미국전기전자공학회(IEEE)에서 발행하는 국제학술지 ‘IEEE 비주얼라이제이션 앤 컴퓨터 그래픽스’ 실릴 예정이다.
현재 많은 지방자치단체에서는 지능형 교통체계(ITS)를 구축하는 등의 방법으로 교통정보를 수집했는데 대량의 데이터를 분석하고 교통상황을 예측하는데 한계가 있었다.
연구팀은 AI를 바탕으로 교통상황을 분석하는 예측하는 기술과 결과를 시각화하는 기술을 개발해 결합시켰다. 교통상황 예측 기술은 AI 심층학습 기술로 특정 구간의 과거 평균 이동속도, 도로망, 주변 도로의 정체상황, 혼잡시간 정보 등을 학습시켜 교통 정체를 예측한다. 이 기술을 바탕으로 울산시 교통정보를 분석한 결과 특정 도로의 평균 이동속도를 시속 4㎞ 내외의 오차로 예측할 수 있게 됐다.
또 연구팀은 ‘VS리버스’라는 시각화 기술로 도로별 통행하는 차량 수와 평균 이동속도를 한 눈에 볼 수 있도록 했다.
광역시급 도시 전체 도로망의 정체 데이터 시각화 이미지
UNIST 제공
이번에 개발된 시스템은 현재 울산교통방송에서 활용 중에 있으며 광주, 대전, 부산, 인천 교통방송에서도 활용될 예정이다. 이와 함께 이 기술을 활용하면 교통경찰이 신호제어를 통해 도로 혼잡을 사전에 통제할 수 있게 되거나 내비게이션 서비스에 제공해 보다 최적화된 도로를 찾고 도착시간을 정확히 예측할 수도 있게 될 것으로 보인다.
고성안 UNIST 전기전자컴퓨터공학부 교수는 “이번 기술은 도시교통정보센터(UTIC) 웹사이트에 구현해 누구나 쉽게 도로 교통상황을 파악할 수 있도록 해주기 때문에 교통방송이나 내비게이션에 연동해 최적 경로를 찾는데 도움이 될 것”이라며 “AI 기술이 적용된 시스템은 도시의 고질적 문제인 교통체증을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대된다”라고 말했다.
유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr
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