교통혼잡 제어하는 스마트 신호등...AI로 더 똑똑해진다

AI 기반의 교통 관리 시스템, 트래픽 데이터와 패턴 수집 분석해
AI, 교통 카메라로 차량들 감지한 정보, 제어 센터로 추가 전송해
여러 지역에 걸쳐서 트래픽 상황 분석해 효율적인 교통 신호 변경

 

(출처=셔터스톡)

과거에 교통 신호는 불필요한 제어로 인해 차량들이 자주 정지함에 따라 환경오염이 발생하고, 급작스러운 발차나 정지로 인한 안전사고 및 엔진 공회전으로 인한 대기 가스 배출, 그리고 무엇보다도 교통 혼잡이라는 큰 문제점을 안고 있었다.

 

따라서 21세기 스마트 시티를 지향하는 국가들 입장에서 이는 큰 선결과제가 아닐 수 없다. 이에 도입된 것이 바로 지능형 교통 시스템(ITS)이다. 이는 도로, 차량, 신호시스템 등에 전자, 제어, 통신 등의 첨단 기술을 접목시켜 도로의 상황을 판단하고, 적절한 처리를 통해 이상적인 차량의 흐름을 유도하는 시스템이다.

 

최근 들어 이 지능형 교통 시스템에 인공지능이 도입되면서, 더욱 획기적인 전기를 맞고 있다. 도로에 설치된 AI 시스템은 구간별 교통소통과 우회 도로 정보 등을 자동으로 파악해 도로의 전광판과 인터넷, 휴대폰 등을 통해 이용자에게 제공한다.

 

구글, AI로 교통 신호 최적화

 

이 AI 지능형 교통 시스템 개발에 구글도 발벗고 나섰다.

 

지난 6일 빅테크 기업 구글이 교통 신호를 최적화에 의한 연료 소비와 교통 체증을 줄이기 위해 인공지능을 개발하고 있다고 프리프레스가 로이터 통신을 인용해 보도했다.

 

구글 CEO 순다르 피차이(Sundar Pichai)는 지난달 13일 블로그에 올린 글을 통해 “이 기술은 현재 이스라엘의 교차로에 시범적으로 배치돼 있으며, AI가 교통 상황을 분석해 신호등을 바꿀 시기를 결정한다”고 밝혔다.

 

피차이는 “이 회사가 브라질 리우데자네이루와 그 너머의 교차로까지 시범 프로그램을 확대하고 있다”고 덧붙였다.

 

또 “지금까지 볼 때 교차로에서 연료 소비와 지연 시간이 10∼20% 감소하고 있다”라고 피차이는 주장했다.

 

더불어, 구글은 또한 오는 2022년부터 구글 지도에 사용자가 항해할 때 가장 연비가 효율적인 주행 경로를 선택할 수 있는 신기능을 추가로 도입할 예정이다.

 

“우리는 이것이 연간 백만 톤 이상의 탄소 배출량을 절약하고, 결과적으로 여러분의 돈을 절약할 수 있을 것”이라고 피차이는 말했다.

 

AI, 트래픽 밀도 실시간 처리

 

지난 10월 17일 기술 작가 바이슈나비 수드(Vaishnavi Sood)는 온라인 기술 매체 테크서스티에 인공지능 교통 통제 솔루션에 관해 설명하는 글을 올렸다.

 

바이슈나비는 서두에 “전 세계의 도시 관리자들은 이제 더 똑똑한 교통통제 솔루션을 위해 인공지능을 도입하고 있다”라고 말했다.

 

바이슈나비의 설명에 따르면, AI 기반의 교통 관리 시스템은 일반적으로, 교통 제어를 위해 트래픽 데이터와 패턴을 수집 및 분석한다. 아직 개발 초기 단계에 있지만, 그 엄청난 잠재력은 무시할 수 없다.

 

대부분의 스마트 시티는 현재 교통 및 연구 관련 분석을 모니터링하기 위해 이 기술을 채택하고 있다. 벌써 몇몇 AI 교통 프로젝트는 교통 혼잡을 크게 개선해 오염을 줄이고, 심지어 긴급 차량을 위한 더 빠른 물류를 쉽게 하고 있다고 주장했다.

 

AI 기반의 스마트 교통관리시스템은 물체 감지 알고리즘을 통해 도로에 설치된 다양한 카메라를 통해 포착된 영상에서 도로 위의 다양한 차량을 감지한다.

 

AI는 교통 카메라 이미지에서 차량을 감지하고, 이 정보는 AI 기술이 트래픽 밀도를 실시간으로 처리하는 데 사용되는 제어 센터로 추가로 전송된다. 도로가 혼잡한 경우, 그 시스템은 신호등을 차량의 경로를 바꾸도록 안내할 수 있다. 따라서, 교차로에 줄지어 선 차량 대기 행렬은 줄어들 수 있다.

 

실시간으로 신호등을 관리하는 것 외에도, AI 알고리즘을 사용하여 시간이 지남에 따라 다른 위치의 트래픽 패턴을 추가로 연구할 수 있다.

 

이 스마트 트래픽 제어 시스템은 예측 분석을 활용해 반복 트래픽 패턴을 파악하고, 이는 다시 미래의 혼잡을 피하고자 사전에 예방 조치를 취하는 것이다.

 

아울러, 인공지능 시스템은 교통 혼잡뿐만 아니라 도로 안전에도 큰 혁명을 가져왔다고 그는 전했다. 위험하지만 복잡한 도로 상황은 면밀한 감시를 필요로 하지만, 기술의 발전으로 이제 시 관리자는 AI와 비디오 분석을 통해 이러한 기능을 자동화할 수 있다.

 

이는 부주의한 운전자를 점검하기 위해 교통 시스템에 효과적으로 통합돼 도로 안전을 보장할 수 있다고 바이슈나비는 주장했다.

 

스마트 신호등, 탄소 배출량 20% 감소

 

지난해 10월 30일 짐 모타발리(Jim Motavalli)는 오토위크에 현재의 교통 신호등을 비판하는 기사를 실었다.

 

그의 주장에 따르면, 우리의 현재 교통 시스템은 바보일 뿐만 아니라 100년이나 됐다는 것이다. 그리고 이제는 스마트 신호등을 켜야 한다는 견해를 펼쳤다.

 

100년도 더 된 1906년경에 샌프란시스코의 마켓 가를 여행하는 오래된 다큐멘터리 필름을 보면, 그 당시 교통은 말들, 차들, 보행자들, 모두 가 서로를 가로막는 위험한 난투극이었다고 모타발리는 평가했다.

 

이 대혼란은 100년 전 디트로이트 경찰 윌리엄 포츠(William Potts)가 사방 삼색 신호등을 발명하면서 부분적으로만 길들여졌다. 2년 후 교통 신호등은 자동 타이머를 사용하기 시작했다.

 

하지만 그 이후로 놀라울 정도로 혁신이 거의 없었고 최근까지도 센서, 라이다, 카메라, 인공지능이 구현하는 현대 세계에조차도 교차로 제어가 많이 이뤄지지 않았다고 그는 주장했다.

 

“전 세계 신호등의 99%가 실시간으로 반응하지 않고 있다”라고 이스라엘에 본사를 둔 신생기업 노트래픽 ‘(NoTraffic)’의 CEO인 탈 크라이슬러(Tal Chrysler)는 말했다.

 

즉 100년 동안 개선되지 않은 기술을 사용하고 있고 실제로 어떤 것과도 연결되어 있지 않다는 설명이다.

 

이에 대해 노트래픽과 피츠버그에 본사를 둔 서트랙(Surtrac) 등과 같은 회사들은 교통 신호를 디지털화하고 빅데이터를 이용해 주요 환경 및 정체 혜택을 제공할 수 있다고 말한다.

 

카네기 멜런대(CMU)에서 개발된 기술을 사용하는 서트랙의 경우 이동 시간을 25%, 신호 대기 시간을 40%, 탄소 배출량을 20%로 줄일 수 있다고 주장한다.

 

서트랙에 따르면, 스마트 신호등은 교차로에 배치된 센서에서 정보를 수집하고, 과거 평균을 기반으로 미리 설정된 시간 범위로 제한하는 것이 아닌 실제 조건에 따라 정기적으로 조명 타이밍을 업데이트한다.

 

노트래픽은 각 교차로에 AI 센서와 데이터를 읽고 불빛에 무엇을 해야 하는지 알려 주는 자체 최적화 엔진을 설치했다. 이 회사는 미국 애리조나와 캘리포니아에 시범사업을 하고 있다.

 

만약에 이 기술을 널리 채택한다면 연간 이산화탄소 배출량을 2천만 대의 전기차를 미국 도로에 증설하는 것과 맞먹는 수준으로 줄일 수 있을 것이라고 주장했다,

 

신도로 건설보다 AI가 더 경제적

 

지난 2019년 7월 25일 캐나다 ‘PUSTURE’ 기업의 소프트웨어의 수석 설계 및 기술 프로젝트 매니저 아브히짓 시(abhijit.c)는 우들스 (Oodles) AI에 ‘교통 혼잡을 해결하기 위한 AI 및 심층 학습’이란 제하의 칼럼을 썼다.

 

아브히짓은 이 칼럼에서 “교통 체증은 새로운 차량이 늘어나면서 전년 대비 증가하고 있는 전 세계적인 문제다”라고 언급했다.

 

세계경제포럼 보고서에 따르면, 지난 2015년에 세계 도로에는 약 13억 대의 자동차가 있었고, 개발 도상국들이 발전하면서 그 숫자는 오는 2040년까지 20억 대 이상으로 치솟을 것으로 예상된다.

 

아브히짓의 설명에 따르면, 교통 체증에 대처하기 위한 해결책은 추가 차선이 있는 새로운 고속도로를 건설하는 것이다. 하지만, 도시들은 한정된 공간을 가지고 있으므로 이는 매우 비싸고 가능하지 않은 해결책이다.

 

따라서 교통 신호를 통제하면서 충돌에 대응하고 차량 흐름을 조성하는 새로운 방법이 교통을 계속 이동시키는 데 필요하다고 그는 주장했다. 이를 위해 AI 기반 애플리케이션이 기존 수단보다 더 나은 트래픽 관리를 위해 해결책을 제공할 수 있다.

 

실제로, 몇 개의 기업들은 인공지능과 딥러닝의 모든 잠재력을 탐구하는 교통 관리 프로젝트를 진행하고 있다. 따라서 교통 혼잡을 해결하기 위한 AI의 주요 이점을 살펴보면, 우선, 교통 체증은 주로 움직이는 두 차량, 신호등, 도로 표지판 사이의 거리 유지와 같은 특정한 요소들의 태만 때문에 발생한다.

 

이에 AI는 실시간 카메라 피드, 센서, 그리고 심지어 구글 지도를 사용, 차량 흐름을 빠르게 하기 위한 예측 알고리즘을 특징으로 하는 트래픽 관리 솔루션이 될 수 있다.

 

얼마 전에 지멘스 모빌리티(Siemens Mobility)는 교통 카메라로부터 비디오 피드를 처리하는 인공지능 기반 감시 시스템을 구축했다. 이는 교통 이상을 자동으로 감지하고, 교통 당국에 경고한다.

 

이 시스템은 원활한 이동을 위해 교통 신호를 적절히 조절하기 위해 도로 교통 밀도를 추정하는 데 효과적인 것으로 알려졌다. 딥러닝에 의해 훈련된 인공지능 시스템은 시스템 업데이트에 따라 통근자들의 이동 경로를 계획할 수 있다.

 

도로의 모든 사소한 부분까지 고려하기 때문에 인공지능으로 움직이는 교통 시스템은 차선의 교통량을 정밀하게 분석해 이동을 용이하도록 한다.

 

또 도로 사고에서 정체에 이르기까지, 운전자가 한발 앞서 나갈 수 있도록 실시간 업데이트되는 것이 특징이다.

 

여기에다 AI 구동 시스템은 여러 지역에 걸친 트래픽을 분석할 수 있어서, 가장 효율적인 경로를 매핑하고, 교통 신호 변경이 가능하다.

 

아브하짓은 “AI와 딥러닝 기술은 다양한 소스의 자료를 수집 분석해 얻은 통찰력으로 교통 이동을 가속화할 수 있다”고 밝혔다.

 

AI타임스 조행만 객원기자 chohang5@kakao.com 

 

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