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고성안 UNIST 연구팀, 도로 미래 상황 예측 시스템 개발

곧 여름 휴가철이 다가오고 있는데요, 휴가철 전국의 고속도로 상황은 마치 주차장을 방불케합니다. 언제쯤 이 정체가 풀릴지 답답해 하는 분들 많으실텐데, 이를 해결해줄 기술이 개발됐다고 합니다. 

9일 고성안 울산과학기술원 교수팀은 인공지능 딥러닝 기술을 이용해 교통 정체 원인을 파악하고 특정 도로의 미래 상황을 예측해 시각화하는 시스템을 개발했다고 밝혔습니다. 

이는 5~15분 뒤 일어날 도로 상황을 예측해 시각적으로 보여주는 인공지능 기술인데요. 현재까지의 교통정보 분석보다 정확해 분 단위 이동 가능 속도 정보까지 미리 제공할 수 있는 수준입니다. 이 시스템을 이용하면 '정체·지체' 같은 모호한 교통상황 안내가 '시속 40㎞' 같은 구체적인 표현으로 바뀌게 됩니다. 

연구팀이 개발한 교통상황 분석 AI 시스템은 분석·예측 모듈과 시각화 모듈로 구성됩니다. 이 중 분석 예측 모듈은 기존 교통정보분석시스템(ITS)이 사용한 확률통계기법에 인공지능 딥러닝 기술을 도입했습니다. 기존 확률통계방식의 교통정보 정확도가 낮은 문제를 해결하기 위해서입니다. 

이 AI는 특정 도로 내 과거 평균 이동속도, 주변 도로 정체상황, 러시아워 정보 등을 학습해 종합적 상황을 분석합니다. AI를 활용해 울산시 교통정보를 분석해 본 결과, AI는 특정 도로 내 차량이 이동할 수 있는 평균 속도를 오차 4km/h 내외에서 예측했습니다. 

제1저자인 이충기 UNIST 컴퓨터공학과 석박사통합과정 연구원은 "특정 도로가 막히는 상황은 주변 도로에 영향을 끼친다는 점에 착안해 알고리즘을 짰다"며 "과거 데이터와 실제 벌어지는 상황을 함께 학습 예측하기 때문에 정확도가 높다"고 설명했습니다. 

시각화 모듈은 현재 정체되는 도로에서 정체가 시작된 지점과 향후 도로상황이 어떻게 전파될지 예측한 모습까지 색깔과 도형을 이용해 직관적으로 나타내도록 만들었습니다. 이 기술은 도로별로 통행하는 차량 수와 평균 이동속도를 한눈에 보여줄 수 있습니다. 

고성안 교수는 "데이터 분석과 예측 기술은 물론 시각화까지 가능해 누구나 쉽게 이용하도록 했다"며 "인공지능 기술이 도입된 새로운 시스템은 현대사회의 고질적인 문제인 교통체증을 줄이고 삶의 질을 높이는 데 기여할 것"이라고 전했습니다. 

미국 퍼듀대와 애리조나주립대와 공동으로 개발한 이 시스템은 현재 울산교통방송에서 활용 중이며, 향후 광주와 대전, 부산, 인천 등의 교통방송에도 적용될 예정입니다. 

[진행 = 홍수연 아나운서]

권오성 기자  press@cbci.co.kr

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