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AI platform

인공지능, 편리하고 안전한 교통서비스 이끈다

SKT, AI 플랫폼 누구에서 고속도로 정보 질문 가능
한국교통안전공단, AI로 지역 교통 위험도 측정하고 대안 제시

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[투데이e코노믹 = 우혜정 기자] 인공지능(AI)을 통해 고속도로 등 교통 정보를 편하게 받아보고, 교통혼잡도‧위험도를 낮출 수 있는 기술들이 잇따라 나오면서 이용자들의 안전과 편의 증대가 예상된다. 

 

한국도로공사와 SK텔레콤은 업무협약을 맺고 AI 플랫폼 ‘누구’를 통해 고속도로 관련 정보를 받아볼 수 있는 서비스를 시작한다고 8일 밝혔다.

 

한국도로공사와 SKT가 이번 서비스를 통해 고객에게 제공하는 고속도로 정보는 ▲고속도로 안전 ▲휴게소 영업 ▲운전 상식 ▲관광지 정보 등 600여 개다.

 

고속도로 정보 이용을 원하는 고객은 ‘누구’ 기기와 서비스에서 필요한 내용을 질문하면 된다. ‘TMAP x NUGU’ᆞ‘NUGU auto’ᆞ’T전화 x 누구’ᆞ’누구 스피커’ 등 ‘누구’가 지원되는 모든 기기 및 서비스에서 이용 가능하다.

 

SKT와 한국도로공사는 고객들이 지금까지는 콜센터나 인터넷을 통해 확인해야 했던 고속도로 정보를 AI 플랫폼을 통해 더 쉽고 빠르게 확인할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

 

 

안전사고 예방하는 인공지능 ‘T-Safer’

 

한국교통안전공단은 교통사고 위험도를 예측하고 위험 원인을 분석해 대안을 제시하는 AI ‘T-Safer’을 개발했다고 지난달 28일 밝혔다.

 

이 서비스는 대전광역시와 한국과학기술원(KAIST), 티맥스티베로와 공동개발했다.

 

T-Safer는 기존의 AI와 달리 ‘예측-원인분석-대안제시’까지 함께 이뤄지는 최초의 교통안전 관리모델이다. 운전자 운행 특성, 선행 교통사고, 도로 시설 정보 등 매월 약 2억 건의 빅데이터 분석을 기초로 운영된다.

 

대전광역시를 1만 개의 셀로 나눠 각 셀의 교통안전 위험도를 5단계로 나눠 보여주고, 위험도가 3단계 이상인 지역은 위험요인을 분석하고 대안을 제시한 ‘세이프티 리포트’를 제공한다.

 

이윤형 한국교통안전공단 홍보실 과장은 이날 본지와의 통화에서 “6가지로 분류한 위험요인을 기반으로 지역의 위험유형을 분석 후 상황에 맞는 교통안전 대책을 추천한다”면서 “만약 지역의 특징이 어린이보호구역이거나 어린이‧청소년 유동인구가 많다면 학교를 대상으로 한 안전지도 교육 방안을 추천하거나, 어린이 보호구역 시인성 강화를 위한 노면도색 등 개선방안을 추천하는 식”이라고 설명했다.

 

이전에는 교통사고가 나면 사후적으로 운전자 처벌과 도로시설을 개선했지만, T-Safer를 사용하면 지자체와 공공기관 등 교통 관련 기관들이 AI 보고서를 바탕으로 위험요인을 사전에 제거해 안전한 교통 환경을 제공할 수 있다.

 

또 사람이 직접 현장에 나가 위험요인을 조사하고 관리 계획을 수립할 필요 없이 T-Safer가 제공하는 보고서를 활용해 교통안전 관리를 효율적으로 할 수 있게 된다.

 

공단은 올해 대전광역시와 함께 T-Safer를 시범운영하고 발생한 오류 등의 문제점을 보완할 계획이다. 이후 학습용 데이터 셋을 추가해 내년부터 본격적인 운영에 들어간다.

 

또 T-Safer를 플랫폼에 구현해 교통안전 담당자가 바뀌더라도 일관된 과학적 안전관리를 추진할 수 있도록 시스템화할 계획이며, 메타버스 기능을 탑재해 교통안전 담당자가 가상의 공간에서 안전 시설물을 설치하고 효과를 미리 측정할 수 있도록 고도화할 예정이다.

 

원민수 한국교통연구원 부연구위원은 이날 본지에 “교통(분야)에서는 전통적으로 혼잡‧사고‧환경 오염등의 문제를 해결하기 위하여 노력하고 있는데, 빅데이터와 인공지능 같은 신규 기술은 이러한 오랜 교통 이슈들을 효과적으로 해결하기 위한 수단으로 각광받고 있다”면서 “특히, 인공지능 기술을 이용한 신호제어, 통행시간 예측, 자율자동차 등은 향후 도로 교통의 혼잡을 획기적으로 줄일 수 있는 기술로 기대된다”고 말했다.

 

원 연구위원은 “인공지능 교통 신호가 교차로의 효율성을 높이고, 인공지능 기반 자율자동차가 보다 안전한 주행 환경을 가져다 줄 수 있을 것으로 기대되고 있지만, 여전히 불확실한 인공지능 알고리즘과 기존 교통 시스템과의 성공적 접목은 향후 해결해야 할 과제로 남아 있다”고도 덧붙였다.