클라우드 기반 교통정보 통합시뮬레이션 분석기술 개발 강동구 1일 교통흐름 5분만에 분석, 기존 대비 18배 빨라 정책 사전검증·도시 계획·최적 신호체계 수립에 활용 가능 ETRI 연구진이 개발한 시뮬레이터 SALT(솔트)의 기능 활용 예시 CG. 국내 연구진이 교통 정책을 미리 검증해볼 수 있는 시뮬레이션 소프트웨어를 개발했다. 기존보다 처리 속도가 훨씬 빠르고 교통데이터만 입력하면 어느 도시든 클라우드로 분석할 수 있어 도시계획 정책 수립에 도움이 될 전망이다. 한국전자통신연구원(이하 ETRI)은 클라우드 기반 교통혼잡 예측 시뮬레이션 기술 '솔트'(SALT)를 개발해 서울시 4개 구 규모 파급효과를 분석할 수 있다고 밝혔다. '솔트'를 이용하면 변경되는 신호체계 또는 새로운 교통정책이 관련 지역 교통혼잡에 어떤 영향을 미치는지 검증 가능하다. ETRI는 서울시와 경찰청, SKT 등으로부터 데이터를 제공받아 지역 도로망과 신호체계 데이터베이스를 구축할 수 있었다. 여기에 실측 교통량 데이터를 기반으로 차량 수요까지 추정해 분석기술을 만들었다. 연구진은 구축된 도로 데이터를 일정하게 나눠 구역 내에 있는 차량 정보를 파악하는 방식을 개발, 분석했다. 개별 차량 단위로 분석하는 것보다 빠르고 더 넓은 범위에 적용할 수 있어 서울 지역을 실증하기에 적합했기 때문이다. 연구진은 서울 강동구를 대상으로 일 평균 40만대 차량 대상 1만 3000여 개의 도로로 나누어 24시간 교통 흐름을 5분 안에 시뮬레이션하는 데 성공했다. 이는 기존에 이동량을 측정하는 데 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 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. 솔트는 교통정책의 사전 검증뿐만 아니라 불법주차 탐지, 상습 정체구간 파악, 교통사고 감지·예측, 기상 영향예측 등 다양한 분야에서 활용될 전망이다. 이를 통해 지방자치단체의 도시계획과 경찰청의 신호체계 개선, 대도시 교통 최적화로 국민 삶의 질 개선에 도움을 줄 전망이다. ETRI 민옥기 지능정보연구본부장은 "매년 우리나라에서 발생하는 교통혼잡비용이 약 30조 원이며 수치 또한 증가세에 있다. 본 기술을 활용해 교통 혼잡으로 발생하는 사회경제적 비용을 낮추는 데 도움이 되기를 바란다"고 말했다.
한국전자통신연구원은 클라우드 기반 교통정보 시뮬레이션 분석 기술 '솔트'(SALT)가 강동구의 1일간 교통 흐름 분석을 5분 만에 성공했으며 이를 통해 도시계획정책 및 신호체계 수립 등의 활용에 도움을 줄 것이라 전망했다.