UNIST 고성안 교수팀, 도로 교통상황 분석·예측 기술 개발 이동속도 4㎞/h 오차 범위로 가까운 미래상황 시각화 주성미 ▲ UNIST 전기전자컴퓨터공학부 고성안 교수(왼쪽)와 이충기 연구원. (UNIST 제공) “5분 뒤 시속 40㎞로 이동할 수 있습니다.” 앞으로 시간과 도로상황을 구체적으로 전달하는 교통안내가 가능해진다. 울산과학기술원(UNIST)은 전기전자컴퓨터공학부 고성안 교수팀이 인공지능 기술을 이용해 교통정체 원인을 파악하고, 도로 상황을 예측해 시각화하는 시스템을 개발했다고 9일 밝혔다. 미국 퍼듀대와 애리조나주립대가 함께 개발한 이 시스템은 현재 울산교통방송에 활용 중이며, 앞으로 광주와 대전, 부산과 인천 등 지역에도 적용할 예정이다. 그동안 각 지자체는 지능형 교통체계(ITS)를 구축하는 등 다양한 방법으로 교통 정보를 수집해왔다. 하지만 대량의 데이터를 분석하고 가까운 미래의 교통상황을 예측하는 데는 한계가 있었다. 이번에 개발된 시스템은 기존 확률통계 분석에 딥러닝 기술을 도입해 특정 도로구간에서 15분 후에 벌어질 교통상황을 평균 4㎞/h 내외 오차로 예측가능하다고 연구팀은 설명했다. 이 시스템은 교통상황을 분석하고 예측하는 모듈과, 그 결과를 시각화하는 모듈 등 크게 두가지로 이뤄진다. 교통상황을 예측하는 모듈은 여러 도로 사이의 인과관계를 계산하고, 딥러닝을 기반으로 교통정체를 예측한다. 기존에는 특정 도로의 과거 통행량을 확률통계기법으로 분석했지만, 정확도가 낮았다. 연구팀은 현재 상황을 종합적으로 고려하는 딥러닝 기술을 도입했다. 특정 구간의 과거 평균 이동속도는 물론 도시의 도로망과 주변 도로의 정체상황, 러시아워의 정보 등을 함께 학습시켰다. 이를 통해 울산시 교통정보를 분석한 결과 특정 도로의 평균 이동속도를 4㎞/h 내외 오차로 예측 가능했다. 과거 데이터와 현재 상황을 함께 학습하면서 예측하는 방식으로 정확도가 높아진다고 연구팀은 설명했다. 이같이 분석된 내용은 ‘브이에스리버스(VSRivers)’라는 시각화 기술로 표현된다. 이 기술은 도로별로 통행하는 차량 수와 평균 이동속도를 한눈에 보여준다. 도로 정체의 시작점과 앞으로의 도로상황을 예측한 모습까지 색깔과 도형을 이용해 직관적으로 나타낸다. 고성안 교수는 “새로운 데이터 시각화 기술은 도시교통정보센터(UTIC) 웹사이트에 구현해 누구나 쉽게 도로 교통상황을 파악하도록 할 것”이라며 “대량의 교통 데이터를 제대로 활용할 수 있는 이 기술은 교통정체 예보 방송이나 내비게이션에 연동해 최적의 경로를 찾는 데 활용할 수 있다”고 말했다. 이어 “데이터 분석과 예측 기술은 물론 시각화까지 가능해 누구나 쉽게 이용하도록 했다”며 “인공지능 기술이 도입된 새로운 시스템은 현대사회의 고질적인 문제인 교통체증을 줄이고 삶의 질을 높이는 데 기여할 것”이라고 덧붙였다. 과학기술정보통신부와 한국정보화진흥원의 ‘데이터 플레그십 사업’을 통해 이뤄진 이번 연구는 2016년부터 도로교통공단과 경찰청, 울산교통방송국, 울산시청 교통정책과, 울산교통관리센터 등의 전문가들과 지속적은 협업으로 진행됐다. 연구 결과는 ‘전기전자공학회 시각화와 컴퓨터그래픽(IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics)’에 출판될 예저이며, 온라인으로 미리 공개돼 열람할 수 있다.
울산과학기술원(UNIST)은 9일 미국 퍼듀대, 애리조나주립대와 함께, 전기전자컴퓨터공학부 고성안 교수팀이 인공지능 기술을 이용해 교통정체 원인을 파악하고, 도로 상황을 예측해 시각화하는 시스템을 개발하였으며 시간과 도로상황을 구체적으로 전달하는 교통안내가 가능하다고 밝혔다.