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15분뒤 도로 정체 AI가 미리 알려준다...정확도 88%UNIST 고성안 교수팀, 도로 정체 예측 시스템 개발
(출처=UNIST)

[e경제뉴스 이춘영 기자] '딥러닝(Deep Learning)'을 기반으로 교통 정체를 예측할 수 있게됐다.

최대 15분 뒤 일어날 도로교통 상황을 보다 구체적으로 예측할 수 있는 AI 기술이 개발된 것이다.

10일 울산과학기술원(UNIST)에 따르면 전기전자컴퓨터공학부 고성안 교수팀이 미국 연구진과 함께 AI 기술을 이용해 교통정체의 원인을 파악하고, 특정 도로의 가까운 미래 상황을 예측해 시각화하는 시스템을 개발했다.

현재는 각 지자체에서 ITS(지능형 교통 체계)를 구축해 교통정보를 수집하고 있지만, 대량의 데이터를 분석해 가까운 미래의 교통상황까지 예측하기는 어렵다.

이번에 개발된 시스템으로 '차량이 가다 서다를 반복하고 있습니다'라는 익숙한 교통안내가 '5분 뒤 시속 40km/h로 이동 가능합니다'처럼 구체적으로 바뀔 전망이다.

이 시스템은 교통상황을 분석하고 예측하는 묘듈과 시각화 하는 모듈 등 2개 모듈로 이뤄져 있다.

교통상황을 예측하는 모듈은 모든 도로의 인과관계와 현재 상황을 종합적으로 고려할 수 있는 '딥러닝(Deep Learning)'을 기반으로 교통 정체를 예측한다.

연구진은 과거 통행량을 분석한 확률통계기법에 딥러닝 기술을 도입했다. 이를 통해 특정 구간의 과거 평균 이동속도는 물론 도시의 도로망과 주변 도로의 정체상황, 러시아워(Rush hour) 정보 등을 파악했다.

실제 이 기술을 통해 울산시 교통정보를 분석한 결과, 특정 도로의 평균 이동속도를 시속 4km/h 내외의 오차로 예측할 수 있었다.

도로 상황을 분석하고 예측한 내용은 '브이에스리버스(VSRivers)'라는 시각화 기술로 표현된다.

이 기술은 도로별로 통행하는 차량 수와 평균 이동속도를 한눈에 보여준다. 현재 정체되는 도로에서 정체가 시작된 지점과 향후 도로상황이 어떻게 전파될지 예측한 모습까지 색깔과 도형을 이용해 직관적으로 나타낸다.

현재 이 시스템은 울산교통방송에서 활용 중이며 향후 광주와 대전, 부산, 인천 등의 교통방송에도 적용할 예정이다.

연구팀이 울산 전역 도로를 대상으로 실험한 결과 특정 도로 구간에서 15분 후에 벌어질 도로 속도를 평균 시속 4km 내외의 오차로 예측해 낸 것으로 나타났다. 또 15분 후의 도로 정체 상태 예측에선 서행의 경우 88%, 정체의 경우 78%의 정확도로 예측했다.

고성안 교수는 "이번에 개발한 시스템은 기존 확률통계 분석에 딥러닝 기술을 도입해 특정 도로구간에서 15분 후에 벌어질 교통상황을 평균 시속 4km 내외의 오차로 예측 가능하다"며 "이 기술로 교통정체 예보 방송이나 내비게이션에 연동해 최적의 경로를 찾는 데 활용할 수 있다"고 밝혔다.

이번 연구는 미국 전기전자공학회가 발간하는 ‘시각화와 컴퓨터그래픽(IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics)'에 출판될 예정이며 온라인판으로 미리 공개됐다.

 

이춘영 기자  economynews@daum.net

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