[파이낸셜뉴스] 국내 연구진이 서울시 한개 구 지역의 교통흐름을 5분만에 분석이 가능한 교통정책 시뮬레이션 소프트웨어를 개발했다. 기존 SW보다 처리 속도도 훨씬 빠르고 데이터만 입력하면 어느 도시든 클라우드로 분석할 수 있어 사전 교통정책 검증에 큰 도움이 될 전망이다.
한국전자통신연구원(ETRI)은 클라우드 기반 교통혼잡 예측 시뮬레이션 기술 '솔트(SALT)'를 개발했다고 12일 밝혔다. 이 SW를 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 적합하다.
연구진은 서울 강동구를 대상으로 일 평균 40만대 차량 대상 1만3000여 개의 도로로 나눠 24시간 교통흐름을 5분 안에 시뮬레이션하는데 성공했다. 이는 기존에 이동량을 측정하는데 가장 널리 사용되는 기술인 '수모(SUMO)'보다 18배 빠른 성능이다.
서울시 강진동 교통운영과장도 "교통 신호체계를 변경하면 풍선효과처럼 한 곳이 개선되더라도 다른 구역이 안 좋아질 수 있어 분석이 매우 어렵다. ETRI 기술을 이용해 넓은 지역을 대상으로 파급효과를 사전 검증하면 수준 높은 과학적 교통정책 수립이 가능할 것"이라고 전망했다.
연구진이 개발한 교통 시뮬레이션 기술은 인공지능 기계학습이나 딥러닝이 할 수 없는 교통 환경도 분석가능하다. 즉, 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.
아울러, 연구진은 이번 개발된 기술이 인공지능을 이용한 도로, 기상, 축제나 행사 정보를 종합한 예측도 가능하다고 설명했다. 예컨대 송파동 주민센터 앞에서 도로 공사가 시작되거나 예정된 대형 스포츠 행사로 인해 발생할 수 있는 효과를 '솔트'는 통계값과 시각 자료로 예측, 분석 값을 보여준다.
ETRI는 이번 성과가 서울시가 추진하고 있는'축 개선 사업'과 연계해 교통 개선 효과를 검증했다고 밝혔다. 서울시는 연구진에게 강동구 둔촌로 길동사거리 신호체계를 변경하면 어떤 파급효과가 나타날지 의뢰했다.
연구진은'솔트'를 통해 해당 구역을 검증한 결과, 평일 기준 하행 속도를 2.4% 개선할 수 있다고 예측했다. 그런데 해당 변경안을 실제 적용, 효과를 측정한 결과, 통행속도가 4.3% 개선돼 연구진의 기술이 정책 사전검증에 효과가 있음을 보일 수 있었다.
연구진은 본 기술에 적용된 시뮬레이션 엔진을 클라우드에 탑재해 타 지역 데이터도 분석 및 활용이 가능하다고 밝혔다. 클라우드 서버를 여러 대로 분산, 설치하고 서버별로 지역을 할당해 각각 시뮬레이션을 진행하면 이를 취합, 종합 결과를 알 수 있는 셈이다.
이번 연구의 책임자인 ETRI 민옥기 지능정보연구본부장은 "매년 우리나라에서 발생하는 교통혼잡비용이 약 30조원이며 수치 또한 증가세에 있다. 이 기술을 활용해 교통 혼잡으로 발생하는 사회경제적 비용을 낮추는데 도움이 되기를 바란다"고 말했다.
향후 연구진은 교통데이터 입력 등 사람을 투입해 해야만 하던 수동적 입장에서 탈피, 인공지능을 활용해 최적화된 교통체계를 스스로 찾아낼 수 있도록 기술을 고도화하는 연구를 진행할 예정이다.
이 기술은 과학기술정보통신부-서울시-SKT 간 교통 시뮬레이션 개발을 위한 데이터 제공 및 실증 업무협력 체결 후 정보통신기획평가원(IITP) 정보통신·방송 연구개발 사업의 일환으로 수행됐다.
monarch@fnnews.com 김만기 기자
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