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차 안의 AI가 내게 말했다 “5분 뒤 시속 40km로 주행가능해요”

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차 안의 AI가 내게 말했다 “5분 뒤 시속 40km로 주행가능해요”

2019.07.09 12:00
고성안 UNIST 전기전자컴퓨터공학부 교수 연구팀이 AI를 이용해 5~15분 뒤 도로 상황을 예측할 수 있는 기술을 개발했다. UNIST 제공
고성안 UNIST 전기전자컴퓨터공학부 교수 연구팀이 AI를 이용해 5~15분 뒤 도로 상황을 예측할 수 있는 기술을 개발했다. UNIST 제공

인공지능(AI)를 이용해 5~15분 뒤 도로상황을 예측할 수 있는 기술이 개발됐다. 이 기술이 네비게이션에 적용되면 도로상황 예측이 한층 더 정확해질 것으로 예상된다.


고성안 울산과학기술원(UNIST) 전기전자컴퓨터공학부 교수 연구팀은 AI 기술을 이용해 교통정체의 원인을 파악하고, 5~15분 뒤 도로 상황을 예측해 시각화 하는 시스템을 개발했다고 9일 밝혔다. 


현재 일반적으로 쓰이는 도로 교통상황 분석∙예측 시스템은 확률통계기법을 이용한다. 확률통계기법은 교통정보를 수치로 나타내 정체가 나타날 경우의 수를 수학적으로 따진 것으로, 도착지로 갈수록 소요시간이 늘어나는 등 예측의 정확도가 낮은 문제가 존재한다. 


연구팀은 확률통계기법에 현재 상황을 종합적으로 고려하는 딥러닝 기술을 도입한 새로운 시스템을 개발했다. 미국 퍼듀대와 애리조나주립대와 공동으로 개발한 이 시스템은 크게 두 개의 모듈로 이뤄진다. 


첫번째 모듈은 교통상황을 분석 및 예측한다. 연구팀은 특정 도로 구간의 과거 평균 이동속도, 도시 도로망, 주변 도로 정체상황, 러시아워 정보 3개월 치를 시스템에 학습시켰다. 연구팀은 “이를 기반으로 여러 도로 사이의 인과관계를 계산해 교통정체를 예측한다”고 설명했다. 


실제로 연구팀이 울산광역시 전역 도로를 대상으로 실험한 결과, 특정 도로구간에서 15분 후에 벌어질 도로 속도를 평균 4km/h 내외의 오차로 예측해 낸 것으로 나타났다. 또 15분 후의 도로 정체 상태 예측에선 서행의 경우 88%, 정체의 경우 78%의 정확도로 예측했다. 


두번째 모듈은 AI가 예측한 정보를 시각화 하는 역할을 한다. 연구팀이 개발한 ‘브이에스리버스’라는 시각화 기술을 통해 표현되는데, 이 기술은 도로별로 통행하는 차량 수와 평균 이동속도를 보여준다. 연구팀은 “현재 정체되는 도로에서 정체가 시작된 지점과 향후 도로상황이 어떻게 변할지 예측한 모습을 색깔과 도형을 이용해 나타낸다”고 설명했다.


제1저자로 연구에 참여한 이충기 UNIST 컴퓨터공학과 박사과정생은 “특정 도로가 막히는 상황은 주변 도로에 영향을 끼친다는 점에 착안해 알고리즘을 짰다”며 “과거 데이터와 실제 벌어지는 상황을 함께 학습하면서 예측하기 때문에 기존 방식보다 예측 정확도가 높아진다”고 말했다.


고 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 연구결과는 미국 전기전자공학회(IEEE)가 발간하는 국제학술지 ‘시각화와 컴퓨터그래픽‘ 지난달 12일 온라인판으로 발표됐다. 
 

교통량과 속도를 지도에 한 번에 시각화하는 VSRivers 시각화 기술이다. 선이 두꺼울수록 통행량이 많은 도로, 빨간색이 정체되는 도로이다.UNIST 제공
교통량과 속도를 지도에 한 번에 시각화하는 VSRivers 시각화 기술이다. 선이 두꺼울수록 통행량이 많은 도로, 빨간색이 정체되는 도로이다.UNIST 제공

 

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