국내 연구진이 교통 정책을 미리 검증해볼 수 있는 시뮬레이션 소프트웨어(SW)를 개발했다. 데이터만 입력하면 어느 도시든 클라우드로 분석할 수 있어 사전 정책 검증에 큰 도움이 될 전망이다.
한국전자통신연구원(ETRI·원장 김명준)은 클라우드 기반 교통혼잡 예측 시뮬레이션 기술 '솔트(SALT)'를 개발해 서울시 4개구 규모 파급효과를 분석할 수 있게 됐다고 밝혔다.
ETRI는 서울시와 경찰청, SK텔레콤 등으로부터 데이터를 제공받아 지역 도로망과 신호체계 데이터베이스를 구축할 수 있었다. 여기에 실측 교통량 데이터를 기반으로 차량 수요까지 추정해 분석기술을 만들었다.
연구진은 구축된 도로 데이터를 일정하게 나눠 구역 내에 있는 차량 정보를 파악하는 방식을 개발, 분석했다.
연구진은 서울 강동구를 대상으로 일 평균 40만대 차량 대상 1만 3천여 개의 도로로 나누어 24시간 교통흐름을 5분 안에 시뮬레이션하는데 성공했다. 이는 기존에 이동량을 측정하는데 가장 널리 사용되는 기술인 수모(SUMO)보다 18배 빠른 성능이다.
연구진이 개발한 교통 시뮬레이션 기술은 인공지능 기계학습이나 딥러닝이 할 수 없는 교통 환경도 분석가능하다. 즉, 신호체계 변경, 새로운 다리 건설 등 변수가 나타나면 기계학습, 딥러닝 방식은 매번 새로운 모델을 생성해 적용해야 하지만, 연구진이 개발한 모델은 매번 다른 입력값이 제공되어도 보편적으로 적용할 수 있기 때문이다.
연구진은 이번 개발된 기술이 인공지능(AI)을 이용한 도로, 기상, 축제나 행사 정보를 종합한 예측도 가능하다고 설명했다. 예컨대 송파동 주민센터 앞에서 도로 공사가 시작되거나 예정된 대형 스포츠 행사로 인해 발생할 수 있는 효과를'솔트'는 통계값과 시각 자료로 예측, 분석 값을 보여준다.
이 기술은 교통정책의 사전 검증 뿐만 아니라 불법주차 탐지, 상습 정체구간 파악, 기상 영향예측 등 다양한 분야에서 활용될 전망이다.
민옥기 지능정보연구본부장은 “매년 우리나라에서 발생하는 교통혼잡비용이 약 30조 원이며 수치 또한 증가세에 있다”며 “개발 기술이 교통 혼잡으로 발생하는 사회경제적 비용을 낮추는데 도움이 되기를 바란다”고 말했다.
대전=김영준기자 kyj85@etnews.com
