내비 기술의 진화…서울~부산 소요시간 예측, 오차 10분으로 줄인다

여화수 KAIST 교수


[ 추가영 기자 ] 경부고속도로를 이용해 승용차를 타고 서울에서 부산까지 가는데 4시간30분 정도 걸린다. 하지만 교통 상황, 날씨 등 각종 변수에 따라 걸리는 시간은 천차만별이다. ‘현재’의 정보를 바탕으로 미래를 예측하는 탓이다.

빅데이터를 기반으로 2시간, 4시간 뒤를 전망해 준다면 어떨까. 여기에 연산 컴퓨터가 스스로 학습해 패턴을 찾아주는 ‘머신러닝(기계학습)’ 기술이 결합한다면 훨씬 정확하게 도착 시간을 알 수 있다.

여화수 KAIST 건설·환경공학과 교수(사진)가 마이크로소프트(MS)의 인재 육성 프로그램을 통해 최근 연구하고 있는 분야다. 고속도로 각 구간에 설치된 센서를 통해 수집된 데이터를 분석한 뒤 속도 교통량 등을 예측하는 ‘스마트 교통 시스템’이다.

여 교수는 “클라우드를 기반으로 빅데이터를 분석하는 스마트 교통 시스템을 통해 기존 내비게이션보다 9배 빠르게 데이터를 분석할 수 있다”며 “머신러닝 기법을 더하면 6시간 뒤의 교통상황을 5.9%의 오차로 예측하는 수준까지 정확도가 높아진다”고 말했다. 예컨대 서울에서 부산까지 4시＠?여정이라고 가정하면 예상 도착 시간 최대 오차는 10~15분 수준이란 설명이다.

추가영 기자 gychu@hankyung.com



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