5∼15분 뒤 도로 상황을 예측해 시각적으로 보여주는 AI(인공지능) 시스템이 개발됐다. 이 시스템을 이용하면 '정체·지체' 같은 모호한 교통상황 안내가 '시속 40㎞' 같은 구체적인 표현으로 바뀌게 된다.
고성안 울산과학기술원(UNIST) 교수(전기전자컴퓨터공학부)팀은 미국 퍼듀대, 애리조나주립대와 공동으로 특정 도로의 가까운 미래 상황을 예측하는 AI 시스템을 개발했다고 9일 밝혔다.
현재 각 지자체나 경찰은 도로 주변에 설치된 CCTV나 센서, 차량 내 단말기 등을 이용해 소통 정보를 파악한 후 통행량을 분석해 운전자들에게 정보를 제공한다. 그 과정에서 확률통계적 기법을 적용하는 게 전부이다 보니 특정 상황과 지점에 맞는 정보 제공에 한계가 있었다.
연구진은 딥러닝을 적용해 기술을 한 단계 발전시켰다. 특정 도로 구간의 과거 평균 이동속도와 함께 도시 도로망과 주변 도로의 정체 상황, 러시아워 정보 등을 함께 학습시켰다. 울산 교통 데이터로 연구한 결과 평균 4㎞/h 오차로 예측이 가능했다.
이충기 UNIST 연구원은 "어떤 도로가 막히는 상황이 주변 도로에도 영향을 미친다는 점에 착안해 알고리즘을 짰다"며 "과거 데이터와 현재 벌어지는 상황을 모두 학습한 결과 기존 방식에 비해 예측 정확도가 훨씬 올라갔다"고 설명했다.
AI가 분석·예측한 도로 상황은 누구나 쉽게 알 수 있게 도로별 통행차량수와 평균 이동속도를 색과 도형으로 보여준다.
고성안 교수는 "데이터 시각화 기술을 적용해 웹사이트를 구현하면 보다 쉽게 도로 교통상황을 파악할 수 있다"면서 "울산교통방송에 시스템을 적용한 데 이어 광주·대전·부산·인천 교통방송에도 적용을 추진 중"이라고 말했다.
이 연구는 과학기술정보통신부와 한국정보화진흥원의 데이터플래그십 사업을 통해 이뤄졌으며, 연구결과는 국제학술지인 '전기전자공학회(IEEE) 시각화와 컴퓨터그래픽 트랜잭션'에 최근 실렸다. 안경애기자 naturean@dt.co.kr
고성안 UNIST 교수(오른쪽)와 이충기 연구원이 AI 기반 도로상황 예측시스템을 테스트하고 있다. UNIST 제공
