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울산과학기술원, 5~15분 뒤 도로상황 알려주는 AI 기술 개발

  • 기사입력 2019.07.09 17:23
  • 최종수정 2019.07.09 17:27
  • 기자명 박상우 기자
시스템 예시도.

[M오토데일리 박상우 기자] 국내 연구팀이 인공지능 기술을 이용해 교통정체의 원인을 파악하고 특정 도로의 가까운 미래 상황을 예측해 시각화하는 시스템을 개발했다.

9일 울산과학기술원 전기전자컴퓨터공학부 고성안 교수팀은 미국 퍼듀대, 애리조나주립대와 AI를 활용해 도로 교통상황 분석·예측하는 기술을 개발했으며 이를 국제학술지 ‘전기전자공학회 시각화와 컴퓨터그래픽’ 최신호에 발표했다고 9일 밝혔다.

새로운 시스템은 교통상황을 분석하고 예측하는 모듈과 결과를 시각화하는 모듈로 이뤄졌다.

연구팀은 확률통계기법에 현재 상황을 종합적으로 고려하는 딥러닝 기술을 도입했다.

특정 구간의 과거 평균 이동속도는 물론 도시의 도로망과 주변 도로의 정체상황, 러시아워 정보 등을 함께 학습시킨 것이다.

이 기술을 이용해 울산시 교통정보를 분석한 결과, 특정 도로의 평균 이동속도를 4㎞ 내외의 오차로 예측할 수 있었다.

도로상황을 분석하고 예측한 내용은 '브이에스리버스(VSRivers)'라는 시각화 기술로 표현된다.

이 기술은 도로별로 통행하는 차량 수와 평균 이동속도를 한눈에 보여준다.

현재 정체되는 도로에서 정체가 시작된 지점과 향후 도로상황이 어떻게 전파될지 예측한 모습까지 색깔과 도형을 이용해 직관적으로 나타낸다.

고성안 교수는 "새로운 데이터 시각화 기술은 도시교통정보센터(UTIC) 웹사이트에 구현해 누구나 쉽게 도로 교통상황을 파악하도록 할 것"이라며 "대량의 교통 데이터를 제대로 활용할 수 있는 이 기술은 교통정체 예보 방송이나 내비게이션에 연동해 최적의 경로를 찾는 데 활용 가능하다"고 밝혔다.

이번 성과는 2016년부터 도로교통공단과 경찰청, 울산교통방송국(TBN), 울산시청 교통정책과, 울산교통관리센터 등 유관기관 전문가들과의 지속적으로 협업해 얻었다. 연구 지원은 과학기술정보통신부와 한국정보화진흥원의 '데이터 플레그십 사업'을 통해 이뤄졌다.

이 시스템은 지난 1월부터 울산교통방송에서 활용 중이며 향후 광주와 대전, 부산, 인천 등의 교통방송에도 적용될 예정이다.

이 기술을 개발한 고성안 교수(좌)와 이충기 연구원.

 

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