지능형 교통체계 도입으로 분주한 지자체…광역화 위한 과제는?

각 지자체가 AI 기반 스마트 교차로와 횡단보도, 스쿨존 등으로 이뤄진 지능형 교통체계(ITS)를 속속 도입하고 있다. 폐쇄회로(CC) TV를 통해 차량과 보행자 위치, 차종, 교통량 등을 분석해 최적의 신호 체계를 도출하고 교통사고와 같은 돌발 상황에 신속하게 대처하기 위함이다. 이 과정에서 수집한 교통 데이터를 가공·분석해 사고 다발 구간을 산출, 위험을 알리는 방식으로 도로 안전을 강화할 수도 있다. 문제는 지자체별 ITS 구축 수준이 다를 뿐만 아니라 온프레미스 방식으로 시스템을 도입하다 보니, 다른 지자체의 데이터를 하나로 모아 광역 체계를 구축하기 어렵다는 점이다. 교통 개선을 위한 클라우드 서비스 도입이 시급하다는 지적이 나오는 이유다.

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출처=엔바토엘리먼츠

각 지자체 지능형 교통체계 도입으로 분주…진척도는 천차만별

경남 진주시는 올해 지능형 미래 교통도시 구축 사업을 진행하고 있다. CCTV 관제 센터 등에서 확보한 교통 데이터를 체계적으로 분석할 차세대 교통플랫폼을 도입하기 위한 목적이다. 이뿐만 아니라 교통법규 준수유도 시스템과 어린이보호 교통안내 시스템, 야간보행자 안전 시스템 구축 등을 추진할 계획이다.

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지능형 교통체계 개념도 / 출처=라온로드

진주시처럼 기술 도입에 분주한 지자체도 있지만, 이미 지능형 교통체계 고도화뿐만 아니라 데이터 분석 플랫폼을 도입한 지자체도 있다.

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안양시 스마트도시통합센터 / 출처=IT동아

경기도 안양시는 지난 4월, 지능형 교통체계 확대 사업을 마치고 시 주요도로 전체 구간에 AI 기반 스마트 교차로와 긴급차량 우선신호 시스템 등을 구축했다. 안양시가 구축한 AI 스마트 교차로는 신호위반 차량뿐만 아니라 중앙선 침범, 정지선 위반 차량과 무단횡단 보행자까지도 잡아낼 수 있다. 정체가 유난히 심할 때는 적절하게 신호를 제어해 통행을 원활하게 하는 방식으로 작동하며, 구급차나 소방차와 같은 긴급차량이 경로를 설정하면, 신호를 제어해 통행을 보장하기도 한다.

안양시 AI 스마트교차로 작동 영상

안양시는 2009년부터 스마트도시통합센터를 기반으로 지능형 교통체계 구축을 단계별로 추진했다. 덕분에 빅데이터팀을 중심으로 지능형 교통체계에서 확보한 데이터를 분석, 자율주행 교통체계 마련을 위한 기반으로 활용하고 있다.

‘지능형 교통체계 광역화’의 기반 ‘교통 개선 클라우드 서비스’

살펴본 것처럼 지자체별 지능형 교통체계 진척도에 차이가 있을 뿐만 아니라 대부분 지자체가 솔루션에 필요한 컴퓨팅 환경을 직접 구축하고 운영·관리하는 방식(On-premises)을 활용하고 있다.

문제는 특정 지자체가 지능형 교통체계분석에 탁월한 실적을 발휘하더라도 해당 지역을 벗어날 경우, 기술 활용도가 떨어진다는 점이다. 지능형 교통체계를 구축하고도 방대한 데이터를 관리하고 분석할 전담 인력이 없어 데이터를 활용하지 못하는 지자체 또한 많다. 지역별 교통 데이터를 하나로 합쳐 연계해 광역 서비스로 발전시킬 방안이 시급한 상황이다.

이같은 문제를 해결하기 위해 ‘공공이용 서비스형 소프트웨어(SaaS, Software as a Servece) 개발검증-지자체 교통관리 서비스’ 과제(주관 : 한국지능정보사회진흥원)를 통한 ‘교통 개선 클라우드 서비스(TMaaS, Traffic Management as a Service)’ 구축 사업이 추진되고 있다.

SaaS는 클라우드 환경에서 운영하는 애플리케이션 서비스를 뜻하며, 모든 서비스가 클라우드 안에서 이뤄진다는 특징이 있다. 이메일을 주고받을 때 따로 소프트웨어를 PC에 따로 설치하지 않는 이유도 서비스형 소프트웨어를 활용하기 때문이다.

클라우드 서비스 방식 비교 / 출처=교보증권 리서치센터

서비스형 소프트웨어와 지능형 교통체계를 접목한 TMaaS가 전국으로 확대되면, 지자체별 솔루션 구축을 위한 인프라 투자 비용을 절감할 수 있고, 중앙에서 소프트웨어를 관리할 수도 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.

TMaaS 구성도 / 출처=라온로드

특히 인공지능을 활용한 교통 데이터 분석과 자율주행, 디지털트윈 기반의 교통예측 및 운영을 광역 단위로 수행할 수 있다. 디지털 트윈은 가상 공간에 현실 속 사물의 쌍둥이를 만들어 시뮬레이션을 진행, 결과를 미리 예측하는 방식으로 더 나은 선택을 돕는 기술이다. 디지털트윈을 교통에 적용하기 위해선 데이터 분석 시뮬레이션이 필요한데, 지자체별 데이터를 한 곳에 모을 수 없다면, 해당 기술을 광역 단위로 활용할 수 없다.

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

TMaaS를 통해 광역 단위 지능형 교통체계를 구축할 수 있다면, 도로 위 차량과 보행자 이동을 가상공간에 보기 쉽게 실시간으로 재현, 관제 시 시인성을 높일 수 있다. 차량 속도나 간격, 밀도뿐만 아니라 교통사고나 긴급차량 통행과 같은 돌발상황을 가상공간에 보기 쉽게 나타낼 수 있어 더욱 빠른 상황 감지와 대처가 가능하다.

이에 지능형 교통체계 전문기업 라온로드(LAON ROAD)는 NIA로부터 공공용 민간 SaaS 시범이용 서비스 제공기업으로 선정돼 TMaaS의 전국 확대를 내년부터 본격 추진할 계획이다. 라온로드는 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 “TMaaS 도입으로 지능형 교통체계 구축뿐만 아니라 유지, 보수, 관리에 드는 지자체의 업무 부담을 크게 덜 수 있을 것”이라며 “NIA와 함께 TMaaS의 전국 단위 확대를 통해 교통 흐름을 개선하고 도로 위 환경을 보다 안전하게 개선하는 데 클라우드 기술을 활용하겠다”고 말했다.

IT동아 김동진 기자 (kdj@itdonga.com)