"5분 뒤 시속 40㎞ 가능합니다"…교통상황예측 AI 시스템 개발
울산과학기술원 연구진 성과…한눈에 보기 쉽게 결과 '시각화'
(서울=연합뉴스) 신선미 기자 = 5∼15분 뒤 도로 상황을 예측해 알려주는 인공지능(AI) 시스템이 개발됐다.
울산과학기술원(UNIST·유니스트)의 고성안 전기전자컴퓨터공학부 교수팀은 미국 퍼듀대, 애리조나주립대와 공동으로 도로의 상황을 예측하는 시스템을 개발했다고 9일 밝혔다.
이 시스템을 이용하면 '차량이 가다 서기를 반복하고 있습니다'라는 기존 교통안내가 '5분 뒤 시속 40㎞로 이동이 가능합니다'처럼 구체적으로 바뀔 수 있다는 게 연구진의 설명이다.
도시문제인 교통정체를 해결하기 위해 도로 상황 예측시스템이 현재 여럿 개발돼 있다. 이런 시스템은 과거 통행량을 바탕으로 확률통계적 기법을 이용해 교통을 분석하는 것인데, 현재 상황을 반영하지 못해 정확도가 다소 떨어지는 한계가 있었다.
연구진은 기존 방법에 딥러닝(Deep Learning)을 기술을 더해 현재 상황을 반영하는 시스템을 고안했다. 특정 도로 구간의 과거 평균 이동속도와 함께 도시 도로망과 주변 도로의 정체 상황, 러시아워(Rush hour) 정보 등을 함께 학습시켰다. 울산시 교통 데이터로 연구를 진행한 결과 예측 오차는 평균 4km/h 내외인 것으로 나타났다.
이충기 UNIST 연구원은 "어떤 도로가 막히는 상황이 주변 도로에도 영향을 미친다는 점에 착안해 알고리즘을 짰다"며 "시스템은 과거 데이터와 현재 벌어지는 상황을 모두 학습하므로 기존 방식을 이용한 시스템보다 예측 정확도가 높다"고 설명했다.
인공지능이 분석하고 예측한 도로 상황은 누구나 쉽게 알 수 있게 시각적으로 표현된다. 도로별 통행차량수와 평균 이동속도를 색과 도형으로 보여준다.
고성안 교수는 "데이터 시각화 기술을 도시교통정보센터(UTIC) 웹사이트에 구현해 누구나 쉽게 도로 교통상황을 파악하도록 할 것"이라며 "이 기술은 교통정체 예보 방송이나 내비게이션에 연동해 최적의 경로를 찾는 데 활용할 수도 있다"고 말했다. 실제 올해부터 울산교통방송에서 이 시스템을 활용하고 있다. 앞으로는 광주와 대전, 부산, 인천 등의 교통방송에도 확대 적용될 예정이다.
고 교수는 또 "인공지능 기술이 도입된 새로운 시스템은 현대사회의 고질적인 문제인 교통체증을 줄이고 삶의 질을 높이는 데 기여할 것"이라고 연구 의의를 밝혔다.
연구 결과는 '전기전자공학회 시각화와 컴퓨터그래픽'(IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 6월 12일자)에 실렸다.
sun@yna.co.kr
(끝)
<저작권자(c) 연합뉴스, 무단 전재-재배포 금지>
울산과학기술원 연구진 성과…한눈에 보기 쉽게 결과 '시각화'
(서울=연합뉴스) 신선미 기자 = 5∼15분 뒤 도로 상황을 예측해 알려주는 인공지능(AI) 시스템이 개발됐다.
울산과학기술원(UNIST·유니스트)의 고성안 전기전자컴퓨터공학부 교수팀은 미국 퍼듀대, 애리조나주립대와 공동으로 도로의 상황을 예측하는 시스템을 개발했다고 9일 밝혔다.
이 시스템을 이용하면 '차량이 가다 서기를 반복하고 있습니다'라는 기존 교통안내가 '5분 뒤 시속 40㎞로 이동이 가능합니다'처럼 구체적으로 바뀔 수 있다는 게 연구진의 설명이다.
도시문제인 교통정체를 해결하기 위해 도로 상황 예측시스템이 현재 여럿 개발돼 있다. 이런 시스템은 과거 통행량을 바탕으로 확률통계적 기법을 이용해 교통을 분석하는 것인데, 현재 상황을 반영하지 못해 정확도가 다소 떨어지는 한계가 있었다.
연구진은 기존 방법에 딥러닝(Deep Learning)을 기술을 더해 현재 상황을 반영하는 시스템을 고안했다. 특정 도로 구간의 과거 평균 이동속도와 함께 도시 도로망과 주변 도로의 정체 상황, 러시아워(Rush hour) 정보 등을 함께 학습시켰다. 울산시 교통 데이터로 연구를 진행한 결과 예측 오차는 평균 4km/h 내외인 것으로 나타났다.
이충기 UNIST 연구원은 "어떤 도로가 막히는 상황이 주변 도로에도 영향을 미친다는 점에 착안해 알고리즘을 짰다"며 "시스템은 과거 데이터와 현재 벌어지는 상황을 모두 학습하므로 기존 방식을 이용한 시스템보다 예측 정확도가 높다"고 설명했다.
인공지능이 분석하고 예측한 도로 상황은 누구나 쉽게 알 수 있게 시각적으로 표현된다. 도로별 통행차량수와 평균 이동속도를 색과 도형으로 보여준다.
고성안 교수는 "데이터 시각화 기술을 도시교통정보센터(UTIC) 웹사이트에 구현해 누구나 쉽게 도로 교통상황을 파악하도록 할 것"이라며 "이 기술은 교통정체 예보 방송이나 내비게이션에 연동해 최적의 경로를 찾는 데 활용할 수도 있다"고 말했다. 실제 올해부터 울산교통방송에서 이 시스템을 활용하고 있다. 앞으로는 광주와 대전, 부산, 인천 등의 교통방송에도 확대 적용될 예정이다.
고 교수는 또 "인공지능 기술이 도입된 새로운 시스템은 현대사회의 고질적인 문제인 교통체증을 줄이고 삶의 질을 높이는 데 기여할 것"이라고 연구 의의를 밝혔다.
연구 결과는 '전기전자공학회 시각화와 컴퓨터그래픽'(IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 6월 12일자)에 실렸다.
sun@yna.co.kr
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