AI로 15분 뒤 도로 주행속도 예측한다

↑ 울산과학기술원(UNIST) 등 한미 공동 연구진이 개발한 인공지능(AI) 기반 도로 주행속도 예측 시스템을 울산 시내 도로 교통망에 적용한 모습. [자료 제공 = UNIST]

한미 공동 연구진이 15분 뒤 특정 도로에서 일어날 교통 상황을 예측해 시각적으로 보여 주는 인공지능(AI)을 개발했다. 복잡하게 변하는 도로 상황에서 운전자가 목적지까지 도착하는 시간을 정확하게 파악하는 데 도움이 될 것으로 기대를 모은다.
고성안 울산과학기술원(UNIST) 전기전자컴퓨터공학부 교수 연구진은 미국 퍼듀대, 애리조나주립대와 공동으로 AI 기술을 이용해 교통 정체의 원인을 파악하고 특정 도로의 가까운 미래 상황을 예측해 시각화하는 시스템을 개발했다고 9일 밝혔다. 이 기술은 현재 울산 교통방송에서 활용 중이며 향후 광주와 대전, 부산, 인천 등 교통방송에도 확대 적용될 예정이다.
연구진이 개발한 시스템을 이용하면 특정 도로의 최대 15분 뒤 평균 이동속도를 시속 4㎞ 내외의 오차 범위 내에서 예측할 수 있다. 특정 구간의 과거 평균 이동속도는 물론 도시의 도로망과 주변 도로의 정체 상황, '러시 아워' 데이터 등을 학습시킨 결과다. 또 실시간 데이터에 대해 5분, 10분, 15분 등 가까운 미래의 평균적인 이동속도를 1초 이내로 예측하는 것도 가능하다. 고 교수는 "기존에는 계산시간이 오래 걸려 1~2시간 이후에야 예측이 가능했던 기존 시뮬레이션 기반 방법의 한계를 획기적으로 극복한 것"이라고 설명했다.
연구진은 기존 확률통계 분석에 AI 딥러닝(심층기계학습) 기술을 도입해 이 같은 시스템을 만들었다. 이 시스템은 교통상황을 분석하고 예측하는 모듈과 결과를 시각화하는 모듈 등 크게 두 가지로 이뤄졌다. 교통상황 예측 모듈은 여러 도로 사이의 인과관계를 계산하고 딥러닝을 기반으로 교통 정체를 예측한다.
논문의 제1저자인 이충기 UNIST 컴퓨터공학과 석박사통합과정 연구원은 "특정 도로가 막히는 상황은 주변 도로에 영향을 끼친다는 점에 착안해 알고리즘을 설계했다"며 "과거 데이터와 실제 벌어지는 상황을 함께 학습하면서 예측하기 때문에 기존 방식보다 예측 정확도가 높아진다"고 설명했다.
도로 상황을 분석하고 예측한 내용은 '브이에스리버스(VSRivers)'라는 시각화 기술로 표현된다. 이는 도로별로 통행하는 차량 수와 평균 이동속도를 한눈에 보여 주는 기술이다. 현재 정체되는 도로에서 정체가 시작된 지점과 향후 도로상황이 어떻게 전파될지 예측한 모습까지 색깔과 도형을 이용해 직관적으로 나타내기 때문에 운전자가 쉽게 파악 가능하다는 게 연구진의 설명이다.
고 교수는 "대량의 교통 데이터를 제대로 활용할 수 있는 기술로 교통정체 예보 방송이나 내비게이션에 연동해 최적의 경로를 찾는 데 활용 가능하다"며 "향후 도시교통정보센터(UTIC) 웹사이트에 구현해 누구나 쉽게 도로 교통상황을 파악할 수 있도록 할 것"이라고 밝혔다.
[송경은 기자]