지능형 교통체계(ITS)...‘클라우드’ 접목으로 진화한다

김동진 kdj@itdonga.com

[IT동아 김동진 기자] 각 지자체가 원활한 교통 흐름과 안전 확보 등을 목적으로 지능형 교통체계(ITS, Intelligent Transport Systems)를 속속 도입하고 있다. AI와 디지털 트윈, 폐쇄회로(CC) TV를 활용해 실시간 교통 상황을 분석, 최적의 신호주기를 산출하고 도로 위 돌발상황에 대처하려는 목적이다. 문제는 이 과정에서 발생하는 막대한 교통 데이터를 관리할 전담 인력이 지자체에 부족하다는 점이다. 지역 간 데이터를 상호 연계해 광역 서비스로 나아가지 못하는 이유다. 이같은 문제를 해결하기 위해 지능형 교통체계에 클라우드를 접목한 ‘교통 개선 클라우드 서비스(Traffic Management as a Service)’ 구축 사업이 추진되고 있다.

출처=엔바토엘리먼츠
출처=엔바토엘리먼츠

지자체 ‘지능형 교통체계’ 도입 활발…교통흐름 개선·돌발상황 대처 목적

각 지자체가 도입하는 지능형 교통체계는 ▲AI CCTV를 활용한 교차로 영상분석 ▲교통 데이터 수집·가공 및 교통관제 ▲디지털트윈 기술 등과 맞물려 작동한다.

지능형 교통체계 개념도 / 출처=라온로드
지능형 교통체계 개념도 / 출처=라온로드

교차로 영상분석은 CCTV로 수집한 차량과 보행자의 위치, 차종, 교통량 등의 정보와 신호위반, 정지선 위반, 교통사고 등 돌발상황을 AI로 감지해 신속한 대처와 최적의 교통 흐름을 유도하는 방식으로 작동한다. 예컨대 . 정체가 유난히 심한 구간에서도 적절하게 신호를 제어해 운전자와 신호대기 보행자의 불편을 해소할 수 있다. 횡단보도 신호가 바뀌었는데도 어르신이 길을 다 건너지 못했다면, 빠르게 상황을 감지해 신호를 연장하며 상황에 대응할 수도 있다. 실시간 대응 후 수집한 교통 데이터는 가공·분석을 통해 더 나은 도로 설계와 사고 위험 구간 산출 등에 활용된다.

CCTV AI 영상 분석으로 차량과 번호를 인식하는 모습 / 출처=라온로드
CCTV AI 영상 분석으로 차량과 번호를 인식하는 모습 / 출처=라온로드

이같은 장점 덕분에 경기도 안양시는 지난 4월 지능형 교통체계 확대 사업을 마치고 시 주요도로 전체 구간에 AI 기반 스마트 교차로와 긴급차량 우선신호 시스템 등을 구축했다. 안양시는 2008년부터 지능형 교통체계를 순차적으로 구축해 왔다.

안양시 관계자가 스마트도시통합센터에서 교통상황을 모니터링하는 모습 / 출처=KT
안양시 관계자가 스마트도시통합센터에서 교통상황을 모니터링하는 모습 / 출처=KT

경기 화성시와 성남시, 남양주시, 전남 광양시, 경북 안동시 등 전국 40여개 지자체도 지능형 교통체계 고도화 사업을 통해 지역 내 스마트 교차로와 스마트 횡단보도 등을 확대 설치하고 있다.

가상공간에 현실 속 사물의 쌍둥이 만드는 ‘디지털 트윈’…지능형 교통체계의 한 축

디지털 트윈 기술도 지능형 교통체계의 한 축이다. 디지털 트윈은 가상 공간에 현실 속 사물의 쌍둥이를 만들어 시뮬레이션을 진행, 결과를 미리 예측하는 방식으로 더 나은 선택을 돕는다.

경기도 안양시의 실시간 교통 데이터를 가상공간인 디지털트윈에 옮겨 표시한 모습 / 출처=라온로드
경기도 안양시의 실시간 교통 데이터를 가상공간인 디지털트윈에 옮겨 표시한 모습 / 출처=라온로드

지능형 교통체계 속 디지털트윈 기술은 도로 위 차량과 보행자 이동을 가상공간에 보기 쉽게 실시간으로 재현하며 시인성을 높인다. 차량 속도나 간격, 밀도뿐만 아니라 교통사고와 같은 돌발상황을 가상공간에 보기 쉽게 나타내면, 더 빠른 상황 감지와 대처가 가능할 뿐만 아니라 교차로나 접근로, 신호 변경 전후 데이터 분석도 용이하다.

전담 인력 부족 대응할 클라우드 기술 접목…지능형 교통체계 마침표

각 지자체가 지능형 교통체계를 구축할수록 실시간 교통 상황 대응과 분석에 필요한 데이터양이 급증한다. 문제는 지자체 공무원의 담당 업무가 교통 데이터 관리 외에도 많다는 점이다. 교통 데이터 분석 전문가도 턱없이 부족하다. 이 때문에 지능형 교통체계로 관련 데이터를 확보하고도 제대로 활용하지 못한다는 지적이 나온다.

지역별 교통 데이터를 하나로 합쳐 연계해 광역 서비스로 발전시킬 수 있는 방안 또한 필요하다. 특정 지자체가 지능형 교통체계분석에 탁월한 실적을 발휘하더라도 그 지역을 벗어날 경우 기술 활용도가 떨어지기 때문이다. 급증하는 교통 데이터를 처리할 기술로 ‘교통 개선 클라우드 서비스(TMaaS, Traffic Management as a Service)’가 주목받는 이유다.

현재 지자체는 스마트 교통 솔루션에 필요한 컴퓨팅 환경을 직접 구축하고 운영과 유지, 관리하는 방식(On-premises)을 활용하고 있다. 여기서 나아가 서비스형 소프트웨어(SaaS, Software as a Servece)를 활용해 전담 인력 부족과 인프라 구축 비용을 절감하자는 제안이다.

서비스형 소프트웨어는 클라우드 환경에서 운영하는 애플리케이션 서비스를 뜻하며, 모든 서비스가 클라우드 안에서 이뤄진다. 이메일을 주고받을 때 따로 소프트웨어를 PC에 따로 설치하지 않는 이유도 서비스형 소프트웨어를 활용하기 때문이다.

클라우드 서비스 방식 비교 / 출처=교보증권 리서치센터
클라우드 서비스 방식 비교 / 출처=교보증권 리서치센터

서비스형 소프트웨어와 지능형 교통체계를 접목한 교통 개선 클라우드 서비스(TMaaS)가 도입되면, 지자체는 솔루션 구축을 위한 인프라 투자 비용을 절감할 수 있고, 중앙에서 소프트웨어를 관리할 수 있어 전담 인력 부족 문제도 개선할 수 있다. 지자체 간 교통 데이터 연동도 가능해 광역 모니터링 기능뿐만 아니라 교통 계획 역시 지역별 데이터를 기반으로 폭넓게 수립할 수 있다. 방대한 양의 교통 데이터도 안전하게 보관할 수 있다.

라온로드가 구축한 TMaaS 개념도 / 출처=라온로드
라온로드가 구축한 TMaaS 개념도 / 출처=라온로드

이같은 장점을 확인한 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 지능형 교통체계 전문기업 라온로드(LAON ROAD)와 함께 교통 개선 클라우드 서비스(TMaaS) 도입을 위해 공공부문 이용 SaaS 개발·검증 사업을 추진하고 있다. 라온로드는 클라우드 교통 정보 관리 시스템을 개발한 기업으로 NIA 사업뿐만 아니라, 부산광역시와 광주광역시, 전남 광양시 세종시, 경기 안양시, 성남시, 화성시 등 전국에 AI 스마트 교차로와 횡단보도, 디지털트윈 등을 활용한 지능형 교통체계를 구축해 왔다.

강병기 라온로드 부사장은 “국내 최초로 클라우드 교통 정보 시스템 구축을 담당하게 된 만큼, 그간 전국 각지에 지능형 교통체계를 구축하며 쌓은 데이터와 기술, 노하우를 총동원할 것”이라며 “TMaaS 도입을 통해 더 많은 지자체가 지능형 교통체계를 도입, 활용할 수 있는 기반을 만들어 보다 안전한 도로 위 환경 조성과 교통 흐름 개선을 달성하겠다”고 말했다.

글 / IT동아 김동진 (kdj@itdong.com)

IT동아의 모든 콘텐츠(기사)는 Creative commons 저작자표시-비영리-변경금지 라이선스에 따라 이용할 수 있습니다.
의견은 IT동아(게임동아) 페이스북에서 덧글 또는 메신저로 남겨주세요.