ETRI 연구진이 개발한 시뮬레이터 SALT(솔트)를 시연하고 있다. (사진=ETRI 제공)
교통 혼잡을 예측하는 시뮬레이션 기술이 나왔다.
교통 데이터만 입력하면 어느 도시든 클라우드로 분석할 수 있어 도시계획 정책 수립에 도움을 줄 전망이다.
한국전자통신연구원(ETRI)은 클라우드 기반 교통혼잡 예측 시뮬레이션 기술 '솔트(SALT)'를 개발했다고 12일 밝혔다.
ETRI 연구진은 경찰청, SKT 등으로부터 데이터를 받아 지역 도로망과 신호체계 데이터베이스를 구축한 뒤 여기에 실측 교통량 데이터를 기반으로 차량 수요까지 추정해 분석기술을 만들었다.
구축된 도로 데이터를 일정하게 나눠 구역 내 차량 정보를 파악하는 방식을 개발·분석한 연구진은 서울 강동구를 대상으로 일평균 40만대 차량 대상 1만 3000여 개의 도로로 나눠 24시간 흐름을 5분 안에 시뮬레이션하는 데 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 분석 가능하다.
신호체계 변경이나 새로운 다리 건설 등 변수가 나타났을 때 기계학습, 딥러닝 방식은 매번 새로운 모델을 생성해 적용해야 하지만, 연구진이 개발한 모델은 매번 다른 입력값에도 보편적으로 적용할 수 있다.
ETRI 연구진이 개발한 시뮬레이터 SALT(솔트)의 사용자 화면 모습. (사진=ETRI 제공)
인공지능을 이용한 도로, 기상, 축제나 행사 정보를 종합한 예측도 할 수 있다.
예컨대 송파동 주민센터 앞에서 도로 공사가 시작되거나 예정된 대형 스포츠 행사로 발생할 수 있는 효과를 솔트는 통계치와 시각 자료로 예측해 분석값을 보여준다.
서울시가 연구진에게 강동구 둔촌로 길동사거리 신호체계를 변경하면 어떤 파급효과가 나타날지 의뢰한 결과 평일 기준 하행 속도를 2.4% 개선할 수 있다는 예측값이 나왔다. 실제 개선율은 4.3%였다.
연구진은 기술에 적용한 시뮬레이션 엔진을 클라우드에 탑재하면 타지역 데이터도 분석·활용이 가능하다고 설명했다.
이 기술은 교통정책의 사전 검증뿐만 아니라 불법주차 탐지, 상습 정체 구간 파악, 교통사고 감지·예측, 기상 영향예측 등 다양한 분야에서 활용될 전망이다.
연구 책임자인 민옥기 ETRI 지능정보연구본부장은 "매년 우리나라에서 발생하는 교통혼잡비용이 약 30조 원으로 수치 또한 증가세에 있다"며 "이 기술을 활용해 교통 혼잡으로 발생하는 사회경제적 비용을 낮추는 데 도움이 되기를 바란다"고 말했다.
강진동 서울시 교통운영과장도 "교통 신호체계를 변경하면 풍선효과처럼 한 곳이 개선되더라도 다른 구역이 안 좋아질 수 있어 분석이 매우 어렵다"며 "하지만 ETRI 기술을 이용해 넓은 지역을 대상으로 파급효과를 사전 검증하면 과학적 교통정책 수립이 가능할 것"이라고 설명했다.