인공지능 교통상황 예측 시스템 5가지 기대효과는?

딥러닝 기술 도입으로 특정 도로구간에서 15분 후에 벌어질 교통상황 예측 가능해져

5~15분 뒤 일어날 도로 상황을 예측해 시각적으로 보여주는 인공지능(AI) 기술이 개발됨에 따라 다양한 효과가 기대된다.

울산과학기술원(UNIST) 전기전자컴퓨터공학부의 고성안 교수팀은 AI 기반 교통상황 분석·예측 시각화 시스템을 개발했다고 9일 밝혔다.

이번에 개발한 시스템은 기존 확률통계 분석에 딥러닝(Deep Learning) 기술을 도입해 특정 도로구간에서 15분 후에 벌어질 교통상황 예측이 가능하다.

연구진은 울산시의 교통 데이터로 연구를 진행해 예측 오차가 평균 4km/h 내외로 나타나는 걸 확인했다. 또 실시간 데이터에 대해 5분, 10분, 15분 등 가까운 미래의 평균적인 이동속도를 1초 이내로 예측하는 데도 성공했다.

이 시스템의 기대효과는 크게 다섯 가지로 꼽을 수 있다.

우선 대국민 온라인 정체 예보 서비스가 가능해진다. 시민들에게 교통상황과 정체예측 서비스를 온라인으로 제공해, 교통체증을 해소하고 삶의 질을 높일 수 있다.

두 번째로 교통정체에 선제적이고 능동적으로 대처할 수 있다. 교통정체 관련 유관기관과 협력해 원할한 도로환경을 만들 수 있을 것으로 기대된다. 실제로 UNIST는 경찰청과 신호 제어 관련해 활용할 방안도 논의하고 있다.

세 번째는 효율적인 교통 데이터 분석이다. 교통정체와 교통량 등의 데이터를 기초 자료로 삼고 도로망을 개선하거나 정비에도 활용 가능하다.

네 번째로는 교통정체 예보 방송 서비스도 가능하다. 기존에 시행되는 현재 정체된 구간을 알려주는 방송에 더해 가까운 미래(5분, 10분, 15분 등)의 특정 도로별 교통정체 예측방송이 가능해진다. 여기에는 통행 가능한 구체적인 속도까지 제시할 수 있어 활용도가 높을 전망이다.

마지막으로 내비게이션 서비스에 활용하는 방향도 가능하다. 현재 정체상황을 파악해 목적지까지 도착시간을 계산하는 방식은 도착지에 다가갈수록 시간이 늘거나 줄어드는 경우가 많다. 내비게이션에서 도착시간을 계산할 때 예측된 정보를 활용하면 정확한 도착 시간을 파악하는 데 도움이 될 것으로 보인다.
 

UNIST 전기전자컴퓨터공학부 고성안 교수 연구팀이 개발한 인공지능 기반 교통상황 분석·예측 시스템.[자료=UNIST]