우리나라 국토 면적의 11.8%가 수도권 면적인데 인구는 46.3%가 대도시에 집중되어 있어 해마다 약 30조 원의 교통혼잡 비용이 발생하고 있다. 이를 해결하기 위해 최근에는 가능한 데이터를 광범위하게 통합, 활용하여 트래픽 혼잡도를 예측하고 검증하는 등 소프트웨어적인 접근 방법이 대두되고 있다.

지난 8일 과학기술정보통신부가 주최한 ‘교통혼잡 문제 해결을 위한 지능형 SW포럼’에서는 그와 관련된 다양한 연구개발 사례와 방법론들이 제기됐다.

트래픽 예측 시뮬레이션 기술 개발

특히 한국전자통신연구원(ETRI)에서는 공공과 민간 교통정보 데이터를 토대로 도심의 교통 상황을 예측하고, 클라우드 인프라 확장성을 갖춘 아키텍처를 도입하여 동적 규모로 교통 신호체계를 개선하며 교통 정책을 사전에 검증해 볼 수 있는 트래픽 예측 시뮬레이션 기술을 개발했다.

기술의 연구개발은 서울시에서 제공받은 교통신호 데이터와 SKT-map 지도를 기반으로 통합 교통 데이터 플랫폼을 만들고 이를 분석하기 위한 시뮬레이션 엔진을 자체 개발하며, 과부하를 줄이기 위해 클라우드 기반 분산 시뮬레이션 시스템을 구축하는 과정으로 진행됐다.

왜 딥러닝이 아니라고 시뮬레이션 엔진을 사용했는지에 대해 민옥기 ETRI 본부장은 “딥러닝은 같은 조건에서 앞으로 어떤 일이 일어날지에 대한 예측이나 여러 동물 중에 고양이를 식별해 내는 데는 탁월하다. 하지만, 조건이 바뀌게 되거나 비교할 데이터가 없는 경우에는 시뮬레이션 엔진이 더 효과적”이라고 설명했다.

민 본부장은 “시뮬레이션을 마이크로와 매크로의 중간인 매소 스케일로 구축했다”며 “개발 차량의 정확한 위치 추적이 아니라 도로를 차선과 특정 길이로 나눈 도로 셀 내 차량 통과와 이탈 시점을 추적, 모델링하는 방식으로 진행됐다”고 덧붙였다.

이를 강남 4구에 적용한 결과 교통 흐름을 원활하게 하고, 심야 시간대 과속을 방지하는 등 몇 가지 개선 효과를 봤다.

자율협력주행기술, 능동적인 교통 혼잡 대응책

또 이날 도시 교통 혼잡을 해결하기 위한 자율협력주행 기술도 소개되어 주목을 받았다. 자율주행자동차 시대가 오면 교통혼잡과 사고가 감소하고 효율적 도로 이용이 가능할 것이라는 장밋빛 전망도 있지만, 그에 비해 아직까지 도로교통 측면에서의 수요와 운영 관리가 불가능하다는 한계도 있다.

이 같은 한계를 극복하기 위한 기술이 바로 자율협력주행 기술이다. 자율협력주행은 자율주행차가 도로 인프라 또는 다른 자동차와 통신하며 스스로 위험상황을 극복하는 기술을 의미한다. 예를 들면 자율주행차량 센서로 주변 환경을 제대로 인식할 수 없는 경우 차량 간, 차량-인프라 간 통신으로 정보를 받아 차량 센서의 한계를 보완하는 것이다.

노창균 한국건설기술연구원 자율주행도로연구센터 수석은 “현재 고도의 자율주행으로 주변 환경에 관계없이 운전자 제어가 불필요한 ‘레벨 4단계의 자율주행차’와 자율주행협력 시스템이 V2X(차량·사물통신) 기반의 도로교통 환경 인식 공유 기술을 활용하여 도심 내에서의 자율협력주행서비스를 개발하고, 실증을 통한 서비스의 신뢰성 검증과 안전기준, 제도 개선을 통한 상용화를 가속화하고 있다”고 설명했다.

이를 통해 차로 기반 주행 경로 지원, 상충 회피, 공사 구간, 돌발 사고, 긴급차량 주행 확보 등이 가능하다. 노 수석은 “자율주행협력 시스템으로 인해 정보가 확대되면 시야가 넓어지는 것이고, 안전의 증대되는 것이기 때문에 이것이 능동적인 교통 혼잡 대응책이 될 수 있다”고 강조했다.

디지털 트윈 이용한 도로 공간 정보 구축

또 디지털 트윈을 이용한 도시교통 혼잡 해결 방법도 관심을 모았다. 지상·지하·수상·수중 등 공간상에 존재하는 자연적 또는 인공적인 객체에 대한 위치정보를 뜻하는 ‘공간 정보’를 디지털 트윈으로 구축하여, 다양한 도시 교통 문제들을 해결하는 데 활용한다는 것이다.

김태훈 공간정보산업협회 팀장은 “위성영상을 통해 직접 가지 않고 실제 상공을 비행하면서 촬영한 영상처럼 3D로 산의 고도와 건물의 높낮이까지 자세하게 구현할 수 있다”며 “위성뿐 아니라 이제는 드론, IoT센서, CCTV, 모바일 맵핑 등 여러 신기술과 융합하여 좀 더 정밀한 디지털 트윈 공간 정보 구축이 가능하기 때문에 앞으로 스마트시티, 자율 주행 등과 연계하여 교통 혼잡 문제를 해결하는 데 좀 더 큰 시너지 효과를 낼 수 있을 것”이라고 전망했다.