"인간이 운전하는 것은 위험하다. 미래에 인간이 운전하는 것은 불법이 될 것"

엘론 머스크 테슬라 모터스 CEO는 인간이 운전하는 행위의 위험성을 경고해왔다. 그는 자신이 개발한 인공지능 자율주행차가 사고를 줄이고 인간을 안전하게 할 것이라고 단언했다.

세계적으로 교통사고로 사망하는 경우는 매년 약 1200만건. 손상환자는 약 5,000만명에 이른다. 경찰청 교통사고 통계 자료집에 의하면 국내 교통사고로 매년 30만명 이상의 부상자와 6천명 이상의 사망자가 발생하고 있다. 교통사고로 명을 달리 하는 사람의 수는 국내 전체 사망자 수 6위에 속할 정도로 높다.

이러한 교통 사고의 원인 중 가장 큰 요소는 '인간'이었다. 국제도로운송 연합 (IRU)에 의하면 인적 오류(Human error)가 전체 사고의 85~90%에 달하는 것으로 나타났다.

정말 앞으로 인간은 운전을 하면 안되는 것일까? 교통 사고의 위험한 요소를 제거하고 안전하게 운전할 수 있는 방법은 없을까?

빅데이타와 인공지능 방법을 사용해 교통 안전 시스템을 구축하기 위한 연구가 최근 국내 대학 연구진들을 통해 시도 되었다. 이들은 지난 11일(금) 서울 강남구 건설회관에서 열린 '빅데이타 시대 교통정책과 기술 대토론회'에서 연구 결과를 공유하고 위험한 운전 요소를 예방하기 위해 토론을 벌였다.

교통사고의 주요 원인은 음주운전, 졸음운전, 위험운전

도로교통공단이 제시한 2016년 교통사고 통계자료'에 나타난 교통사고 가해운전자의 운전 패턴 중 가장 많은 비중을 차지한 교통사고의 원인은 전체(232,035건)의 53.5%를 차지한 '안전운전 의무 불이행(130,551건)'으로 인한 사고였다. '신호위반(26,511건)', '안전거리 미확보(21,708건)', '교차로 통행방법 위반(14,671건)'이 뒤를 이었다.

아주대 윤일수 교수는 안전운전 불이행을 통한 운전자 패턴을 구체적인 데이타로 확보하기 위해 연구를 진행했다. '안전운전불이행'을 통한 가장 큰 위험운전 행동은 무엇일까. 연구 결과 가장 많은 위험 운전 인자는 '술'과 관련되어 있었다.

안전운전 불이행 사고 원인과 관련된 단어를 추출한 결과 가장 많은 빈도와 부합된 키워드는 음주 운전을 나타내는 ‘술', '혈중알콜농도', '주취상태, '음주' 등의 단어였다. 상위 15개 키워드 중 4개를 차지했다.

'진로변경', '유턴', '전방주시', '태만', '브레이크', '추월'. '조작' 등의 키워드가 그 뒤를 이었다. 즉 '음주운전', '졸음운전', 급제동, 추월, 진로 변경, 전방 주시 등의 '위험 운전'이 사고의 주요 원인이었다.

카이스트 장기태 교수는 운전자의 위험운전 행동과 사고 빈도와의 관계를 연구한 결과를 발표했다. 장기태 교수는 "인간의 위험 행동과 사고는 양의 상관관계가 있는 것으로 나타났다"며 인적 요소의 위험성을 지적하는 한편 "연구 결과로 운전자의 위험운전 행동을 미리 예견해 사고를 방지하는 시스템을 구축할 수 있었다"며 예방 시스템 구축에 희망을 던져주었다.

위험 요소 미리 예측한 안전운행 지도 시스템 구축 가능

장 교수는 교통안전공단 운수종사자 시스템 자료를 빅데이타화 하여 연구를 진행했다.

연구 결과 운전자들의 위험 운전 인자를 도출하고 결과를 토대로 미리 사고가 나기 전에 예방할 수 있도록 목표 사고 발생 지역과 위험 행동 발생 지역을 파악할 수 있었다. 연구는 디지털 운행기록계를 통해 자료를 수집하고 17만건의 이벤트 자료 추출 및 군집분석 단계로 진행되었다. 여기에 인공신경망을 이용해 군집분석을 위한 특징을 추출할 수 있었다.

장 교수는 "대도시 택시 운전자를 대상으로 운행 패턴을 1주일간 조사한 결과 최종 32개의 택시 운전자의 특징을 도출할 수 있었다"고 밝혔다. 32개의 운전 패턴 중 17개가 위험 운전을 내포했다. 택시 운전자 운전 습관과 개별 운전자의 운전 습관을 비교해 분석했다. 이를 통해 위험판단 기준을 도출해낼 수 있었다.

또 연구 과정 속에서 위험 운전의 결과와 사고와의 지리적 연관성을 찾아냈다. 장 교수는 "사고 발생 지역과 위험 행동 발생 지역을 지도로 분류할 수 있었다"고 연구 결과를 공유했다. 장 교수는 "앞으로 빅데이타와 인공지능망을 활용해 더욱 많은 연구를 통해 사고가 나기전에 미리 예방할 수 있도록 시스템을 구축하는 것이 연구 목표"라고 밝혔다.

인간의 불규칙한 감정 상태와 육체적인 특징으로 인한 음주운전, 졸음운전, 난폭운전, 운전 미숙 등의 행위가 앞으로 줄어들지 않는다면 정말 미래에 인간은 운전을 해서는 안되는 존재가 될 지도 모를 일이다.

과학이 주는 선물인 빅데이타와 인공지능망을 이용한 연구로 인간이 인간을 더욱 안전하게 지킬 수 있는 교통 예방 시스템을 구축하는 노력이 지속되어야 할 것으로 보인다.