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ETRI, 교통혼잡 문제 해결하는 시뮬레이션SW ‘솔트’ 개발강동구 1일 교통흐름 5분 만에 분석, 기존 대비 18배 빠른 성능
   
▲ ETRI 연구진이 개발한 시뮬레이터 SALT(솔트)를 시연하고 작동 상황에 대해 논의하고 있는 모습. (왼쪽 하단부터 시계방향으로) 심동진 연구원, 피민규 연구원, 송혜원 선임연구원

[아이티데일리] 국내 연구진이 교통 정책을 미리 검증해볼 수 있는 시뮬레이션 SW를 개발했다. 기존보다 처리 속도도 훨씬 빠르고 데이터만 입력하면 어느 도시든 클라우드로 분석할 수 있어 사전 정책 검증에 큰 도움이 될 전망이다.

12일 한국전자통신연구원(ETRI)은 클라우드 기반 교통혼잡 예측 시뮬레이션 기술 ‘솔트(SALT; Simulation for Analyzing Loads in Traffic)’를 개발해 강남구, 서초구, 송파구, 강동구 등 서울시 4개구에서의 규모 파급효과를 분석할 수 있다고 밝혔다.

‘솔트’를 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 ‘메소스케일 시뮬레이션(Meso-scale simulation)’ 방식을 개발해 분석했다. 개별 차량 단위로 분석하는 ‘마이크로스케일 시뮬레이션(Micro-scale simulation)’ 방식보다 빠르고 더 넓은 범위에 적용할 수 있어 서울 지역을 실증하기에 적합했기 때문이다.

연구진은 서울 강동구를 대상으로 일 평균 40만 대 차량 대상 1만 3천여 개의 도로로 나눠 24시간 교통흐름을 5분 안에 시뮬레이션하는 데 성공했다. 이는 기존에 이동량을 측정하는 데 가장 널리 사용되는 공개SW 기술인 수모(SUMO; Simulation of Urban Mobility)보다 18배 빠른 성능이다.

연구진이 개발한 교통 시뮬레이션 기술은 인공지능 기계학습이나 딥러닝이 할 수 없는 교통 환경도 분석 가능하다. 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.

   
▲ ETRI 교통 예측 시뮬레이터 SALT(솔트) 개념도

ETRI는 이번 성과가 서울시가 추진하고 있는 ‘축 개선 사업(신호, 교통체계를 이루는 도로 상황을 개선하기 위해 진행되는 시설정비사업)’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 적용하고 효과를 측정한 결과, 서울시 교통정보 시스템(Transport Operation & Information Service) 기준 통행속도가 4.3% 개선됨으로써 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.

ETRI의 해당 기술은 교통정책의 사전검증 뿐만 아니라 불법주차 탐지, 상습 정체구간 파악, 기상 영향예측 등 다양한 분야에서 활용될 전망이다. 이를 통해 지방자치단체의 도시계획 및 경찰청의 신호체계 개선, 대도시 교통 최적화로 국민 삶의 질 개선에 큰 도움을 줄 전망이다.

연구의 책임자인 민옥기 ETRI 지능정보연구본부장은 “매년 우리나라에서 발생하는 교통혼잡비용이 약 30조 원이며 수치 또한 증가세에 있다. 본 기술을 활용해 교통 혼잡으로 발생하는 사회경제적 비용을 낮추는데 도움이 되기를 바란다”고 말했다.

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 밝혔다.

한편, 연구진은 지난 8일, 서울 코엑스에서 ‘교통혼잡 문제해결을 위한 지능형 SW 포럼’을 개최, 연구개발 결과를 발표해 관련자들로부터 큰 호응을 얻었다고 설명했다.

향후 연구진은 교통데이터 입력 등 사람을 투입해 해야만 하던 수동적인 입장에서 탈피, 인공지능을 활용해 최적화된 교통체계를 스스로 찾아낼 수 있도록 기술을 고도화하는 연구를 진행할 예정이다.

이번 기술은 지난 2017년 6월 28일 과학기술정보통신부-서울시-SKT 간의 ‘교통 시뮬레이션 개발을 위한 데이터 제공 및 실증 업무협력’ 체결 이후 정보통신기획평가원(IITP) 정보통신·방송 연구개발 사업의 일환으로 수행됐다.

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