15분 후 교통상황 4㎞/h 오차로 예측한 뒤 시각화
앞으로 일어날 도로 교통 상황을 구체적으로 예측해 알려주는 인공지능(AI) 시스템이 개발됐다.
울산과학기술원(UNIST)은 고성안 전기전자컴퓨터공학부 교수팀이 미국 퍼듀대·애리조나주립대와 공동으로 AI를 기반으로 한 ‘시내 교통데이터 분석·예측 시스템’을 개발했다고 9일 밝혔다.
현재 지방자치단체들은 지능형 교통 체계(ITS)를 구축, 교통정보를 수집하고 있다. 그러나 대량의 데이터를 분석한 뒤 가까운 미래의 교통상황을 예측하기는 매우 어렵다.
이번에 개발된 시스템은 교통상황을 쉽게 예측할 수 있다. 예를 들어 ‘차량이 가다 서다를 반복하고 있다’는 기존의 교통안내 대신 ‘5분 뒤 시속 40㎞로 이동이 가능하다’로 더욱 구체적인 안내가 가능해지는 것이다.
이 시스템은 교통상황을 분석하고 예측하는 모듈, 결과를 시각화하는 모듈 등 2개로 이뤄져 있다.
교통상황을 예측하는 모듈은 AI 딥러닝을 기반으로 도로 사이의 인과관계, 현재 상황, 과거 평균 이동속도, 주변도로 정체상황 등을 종합적으로 인식해 교통 정체를 예상한다. 실제 이 기술을 통해 울산시 교통 상황을 분석한 결과 특정 도로의 평균 이동속도를 시속 4㎞ 내외 오차로 예측할 수 있었다.
분석된 예상 교통 정체는 ‘브이에스리버스(VSRivers)’라는 시각화 기술로 표현된다. 이 기술은 도로별로 통행하는 차량 수와 평균 이동속도를 한눈에 볼 수 있게 해준다. 특히 현재 정체된 도로에서 정체가 시작된 지점, 향후 도로상황이 어떻게 전파될지 등을 예측해 색깔과 도형으로 표시한다.
현재 이 시스템은 울산교통방송에서 시범 활용하고 있다. 향후 대전, 부산, 인천 등 교통방송에도 적용될 예정이다.
고 교수는 “이번에 개발한 시스템은 기존 확률통계 분석에 딥러닝 기술을 더한 것으로 최대 15분 후에 벌어질 교통상황을 4㎞/h 내외의 오차로 예측 할 수 있다”면서 “교통정체 예보 방송, 내비게이션 등과 연동해 최적의 경로를 찾는데 활용할 수 있을 것”이라고 예상했다.
그러면서 “현대사회의 고질적인 문제로 꼽히는 교통체증을 줄이고 삶의 질을 높이는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다”고 덧붙였다.
이번 연구결과는 지난 6월 12일 ‘전기전자공학회 시각화와 컴퓨터그래픽(IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics)’ 온라인판에 공개됐다.
