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ETRI, "40만대 차량 24시간 교통흐름 단 5분만에 분석"

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ETRI, "40만대 차량 24시간 교통흐름 단 5분만에 분석"

클라우드 기반 교통정책 검증 통합시뮬레이션 분석 SW
구축 도로 데이터 일정하게 나눠 구역 내 차량정보 파악
정책 사전검증·도시 계획·최적 신호체계 수립 등에 활용

ETRI 연구진이 개발한 시뮬레이터 솔트(SALT)를 시연하고 작동 상황에 대해 논의하고 있다. 사진=ETRI이미지 확대보기
ETRI 연구진이 개발한 시뮬레이터 솔트(SALT)를 시연하고 작동 상황에 대해 논의하고 있다. 사진=ETRI
국내 연구진이 교통 정책을 미리 검증해볼 수 있는 시뮬레이션 소프트웨어(SW)를 개발했다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 클라우드 기반 교통혼잡 예측 시뮬레이션 기술을 접목한 '솔트(SALT)' 소프트웨어(SW)를 개발했다고 12일 밝혔다.
솔트를 이용하면 변경되는 신호체계 또는 새로운 교통정책이 관련 지역 교통혼잡에 어떤 영향을 미치는지 검증할 수 있다.

ETRI는 서울시와 경찰청, SKT 등으로부터 교통데이터를 제공받아 지역 도로망과 신호체계 데이터베이스를 구축한 후 여기에 실측 교통량 데이터에 기반한 차량 수요까지 추정해 분석기술을 만들었다.

연구진은 구축된 도로 데이터를 일정하게 나눠 구역 내에 있는 차량 정보를 파악하는 방식을 개발했다.

연구진은 서울 강동구를 대상으로 일 평균 40만대 차량 대상 1만3000여 개의 도로로 나눠 24시간 교통흐름을 5분 안에 시뮬레이션하는데 성공했다. 이는 기존에 이동량을 측정하는데 가장 널리 사용되는 기술인 수모(SUMO)보다 18배 빠른 성능이다.

ETRI 연구진이 개발한 시뮬레이터 솔트(SALT)의 기능 활용 예시 CG. 사진=ETRI이미지 확대보기
ETRI 연구진이 개발한 시뮬레이터 솔트(SALT)의 기능 활용 예시 CG. 사진=ETRI
연구진이 개발한 교통 시뮬레이션 기술로 인공지능 기계학습이나 딥러닝이 할 수 없는 교통 환경도 분석할 수 있다. 즉 신호체계 변경, 새로운 다리 건설 등 변수가 나타나면 기계학습, 딥러닝 방식은 매번 새로운 모델을 생성해 적용해야 하지만 연구진이 개발한 모델은 매번 다른 입력값이 제공돼도 보편적으로 적용할 수 있기 때문이다.

아울러 연구진은 개발된 기술이 AI를 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 솔트는 통계값과 시각 자료로 예측, 분석값을 보여준다.
이 기술은 교통정책의 사전 검증 뿐만 아니라 불법주차 탐지, 상습 정체구간 파악, 기상 영향예측 등 다양한 분야에서 활용될 예정이다.

민옥기 ETRI 지능정보연구본부장은 "매년 우리나라에서 발생하는 교통혼잡비용이 약 30조 원이며 수치 또한 증가세에 있다"며 "이 기술을 활용해 교통 혼잡으로 발생하는 사회경제적 비용을 낮추는데 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 "ETRI 기술을 이용해 넓은 지역을 대상으로 파급효과를 사전 검증하면 수준 높은 과학적 교통정책 수립이 가능할 것"이라고 기대감을 밝혔다.


홍정민 글로벌이코노믹 기자 goodlife@g-enews.com