AI 기반 스마트교차로

스마트교차로의 개념

정의

실시간 교통량을 기반으로 한 교통정보 수집, 분석 시스템

교차로 내 단방향, 다방향 카메라의 영상정보를 딥러닝 기반 영상분석 알고리즈을 통하여 분석하여, 교차로 내 스마트 교통정보(교통량, 대기행렬, 차종분류 등)를 분석하고 교통 빅데이터를 생성하는 시스템이다.

특징

스마트교차로 개념

1. 딥러닝 기술

우수한 객체검출 정확도

객체검출 정확

1) 이중검지, 과검지에 따른 교통량 오차 최소화

2) 군집 보행 시 객체 분리를 통한 정확한 카운팅 가능

3) 차로 자동 생성 기능 적용으로 차로 별 교통량 산출

4) 차량 진행 방향에 따른 방향 별 교통량 산출

5) 차량번호를 수집하여 구간속도 및 시간 산출

특수한 환경조건에서의 차별화된 객체 검지

특수한 환경조건에서 차별화된 검지

1) 딥러닝 학습데이터를 활용하여 주간, 야간, 우천, 강설, 강풍 등 특정 날씨 등 방해 요소에도 강건한 검출 정확도 확보

2) 그림자 분리 알고리즘을 작용하여 빛의강도나 방향에 강건

특별한 객체 및 상황 검지능력 극대화

특별한 객체 및 상황 검지능력 극대화

1) 보행자 외 자전거, 개인 교통수단 검지 가능

2) 보행 방향 별 보행자 수 카운팅 가능

3) 교통약자 분류하여 검지 가능

2. 영상처리 추적기술

차종 분류, 유턴 차량검지 및 카운팅

차종 분류, 유턴 차량검지 및 카운

1) 최고의 객체 트래킹 기술 적용

2) 단일차로에 직, 좌, 우 등 회전 교통량 추적, 검지

3) 유턴차로에서 차량 추적을 통해 유턴 검지

4) 스케줄 적용 알고리즘 운영으로 가변차로 분리 검지 등 운영 가변성 극대화

3. 교통상황 분석 및 모니터링 기술

1) 교통량 통계, 현시 최적화

2) 접근로 및 교차로 별 모니터링

교차로 유입, 유출 교통량 비교

3) 통과차량 소통정보 및 링크이력

4) 신호 연계를 통한 실시간 신호제어

AI 기술의 적용

AI의 기본원리

1. 데이터 수집 및 처리

1) 고화질 CCTV 활용 : 각 차로마다 설치된 고화질 CCTV를 통해 영상 데이터를 수집한다.

2) 실시간 정보 분석 : 교차로를 지나는 모든 차량과 보행자의 정보를 실시간으로 분석한다.

2. 딥러닝 알고리즘 적용

1) 패턴 인식 : 수집된 데이터에서 교통 흐름의 패턴을 인식한다.

2) 학습 및 최적화 : 빅데이터를 바탕으로 상황에 따라 데이터를 분리하고 기억하며, 최적의 판단을 위한 알고리즘을 개발한다.

3. 실시간 분석 및 예측

1) 교통 조건 분석 : 접근로별 통행량, 회전 통행량, 차종 등의 교통 조건을 실시간으로 분석한다.

2) 혼잡도 평가 : 수집된 데이터를 바탕으로 교차로의 실시간 혼잡도를 평가한다.

4. 신호 최적화

1) 적응형 신호 제어 : 분석된 데이터를 기반으로 교차로의 신호를 실시간으로 조절한다.

2) 대규모 처리 : 클라우드 기반 분산처리 기술을 활용하여 다수의 교차로 통행량을 동시에계산한다.

AI 기반 스마트 교차로의 기술적 요소

1. 인공지능 및 머신러닝

1) 딥러닝 알고리즘 : 교차로 접근로별 통행량, 대기행렬 길이 등을 분석하여 신호제어에 활용한다.

2) 강화학습 : AI 모델이 다양한 시나리오를 학습하여 최적의 신호 주기를 결정한다. 시나리오로는 교통량 변화, 차량 구성, 긴급 상황, 보행자 통행, 기상 조건, 주변 행사나 공사 등으로 인한 일시적 교통 패턴 변화 등이 있다.

3) 예측 모델링 : 기계 학습을 통해 미래의 교통량을 예측하고, 이를 바탕으로 신호 체계를 조정한다.

2. 빅데이터 분석

1) 교통 패턴 분석 : 과거의 교통 데이터를 분석하여 특정 시간대와 날씨 조건에 따른 패턴을 파악한다. 출퇴근 시간대에는 일반인의 통행이 집중되고, 낮 시간대에는 65세 이상 고령자의 통행이 고르게 분포된다.

2) 실시간 혼잡도 평가 : 수집된 데이터를 바탕으로 교차로의 실시간 혼잡 수준을 평가한다.

3) 데이터 시각화 기구 : 수집된 데이터를 시각적으로 표현하여 교통 관리자가 쉽게 이해하고 의사 결정을 할 수 있도록 지원한다. Kepler.gl은 대용량의 지역 데이터와 교통 정보를 처리할 수 있는 웹 기반 오픈소스 애플리케이션이다. D3.js는 데이터와 웹페이지 이미지를 바인딩해주는 라이브러리로, 특히 택시의 움직임을 동적으로 표현하는 데 사용된다. 이를 통해 차량의 이동 경로를 애니메이션 효과로 표현할 수 있다.

3. 클라우드 기반 처리

1) 분산처리 시스템 : 클라우드 기술을 활용하여 여러 교차로에서 발생하는 데이터를 동시에 처리한다.

2) 데이터 저장소 관리 : 대량의 교통 데이터를 안전하게 저장하고 필요 시 신속하게 접근할 수 있도록 관리한다.

3) API 통합 시스템 : 다른 스마트 도시 시스템과 연동하여 데이터를 공유하고 통합적으로 관리할 수 있는 API를 제공한다.

4. 신호 최적화

1) 적응형 신호 제어 시스템 : 실시간 분석된 데이터를 기반으로 교차로의 신호를 동적으로 조절한다.

2) 우선 신호 체계 : 긴급 차량이나 대중교통 수단에 대한 우선 신호를 설정하여 효율적인 통행을 지원한다.

3) 신호 주기 조정 알고리즘 : 특정 시간대나 조건에 따라 신호 주기를 자동으로 조정하는 알고리즘을 구현한다.

스마트교차로의 설계

시스템 아키텍처

1. 센서 및 데이터 수집 장치

1) 영상센서 : 교차로의 차량 및 보행자 흐름을 모니터링한다. 영상 캡처 -> 영상 처리 -> 데이터 분석 -> 정보 전송 과정을 통해 중요 정보를 제공한다.

2) 레이더 및 LIDAR : 차량의 속도 및 위치를 감지하여 실시간 데이터를 수집한다. 레이더는 전파를 사용하여 물체를 감지하는데, 송신기가 전파를 발사하면 전파가 차량에 반사되어 다시 수신기로 돌아온다. 반사된 전파의 시간 차이를 측정하여 차량까지의 거리를 계산한다. LIDAR는 레이저 빛을 사용하여 물체를 감지하는데, 레이저 펄스를 발사하고, 이 빛이 차량에 반사되어 돌아오는 시간을 측정한다. 여러 각도에서 데이터를 수집하여 3D 맵을 생성할 수 있다.

3) 교통 신호 제어기 : 신호의 상태와 변화를 모니터링한다.

2. 데이터 처리 및 분석

1) 엣지 컴퓨팅 : 현장에서 수집된 데이터를 실시간으로 처리하여 즉각적인 의사 결정을 지원한다. 데이터를 중앙 서버가 아닌 데이터 생성 지점 가까이에서 처리하는 기술이다. 이를 통해 지연 시간을 줄이고 대역폭을 절약하며, 실시간 데이터 처리를 가능하게 한다.

2) AI 알고리즘 : 머신 러닝 및 딥 러닝을 활용하여 교통 패턴을 분석하고 예측한다.

(1) 머신 러닝 모델 : 회귀 분석을 이용해 과거 데이터를 기반으로 교통량을 예측하고, 과거 데이터를 기반으로 회귀 모델을 학습시켜 미래의 교통량을 예측한다. 클러스터링으로 비슷한 교통 패턴을 가진 지역을 그룹화하여 특정 지역의 교통 흐름을 분석한다.

(2) 딥 러닝 모델 : 복잡한 패턴 인식을 위해 다층 신경망을 사용하여 교통 데이터를 분석한다. 순환 신경망(RNN)이나 장단기 기억 네트워크(LSTM)는 시간에 따른 교통 패턴을 학습하는 데 유용하다. CNN(Convolutional Neural Networks)은 이미지 데이터를 처리하여 교차로의 실시간 상황을 분석하고, 사고나 혼잡을 감지한

3. 신호 제어시스템

1) 우선 신호 관리 : 긴급 차량, 대중교통 수단, 보행자에 대한 우선 신호를 조정한다. 주로 소방차, 구급차 등 응급차량이 접근할 때 신호를 자동으로 변경하여 빠르게 통과할 수 있도록 한다. 대중교통 수단의 원활한 운행을 위해 이들 차량에 우선 신호를 제공하기도 한다.

2) 신호 최적화 알고리즘 : 교차로의 혼합도를 기반으로 신호 주기를 동적으로 조정한다. 교차로의 신호 제어 장치에서 작동한다. 실시간 데이터를 기반으로 신호 주기를 조정한다.

4. 사용자 인터페이스

1) 운전자 및 보행자 알림 시스템 : 실시간 교통 정보, 신호 상태 및 경고 메시지를 제공하는 디스플레이 장치.

2) 모바일 애플리케이션 : 사용자에게 교통 상황, 대기 시간 및 경로 안내를 제공한다. 예시로 티맵의 신호등 정보 제공 기능을 들 수 있다. 대기 시간 예측 기능인데 신호의 변화를 예측하여, 사용자가 교차로에서 대기해야 할 시간을 알려준다. 이는 운전자가 교통 상황을 미리 파악하고, 주행 계획을 세우는 데 도움을 준다.

5. 모니터링 및 관리 시스템

1) 중앙 관제 시스템 : 교차로의 상태를 모니터링하고, 필요 시 원격으로 신호를 조정할 수 있는 시스템

2) 데이터 분석 대시보드 : 교통 데이터를 시각화하여 관리자가 쉽게 이해하고 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원한다.

6. 보안 및 안전 시스템

1) 사고 예방 시스템 : 사고 발생 가능성을 감지하고 경고하는 기능

2) 데이터 보안 : 교통 데이터의 무단 접근을 방지하기 위한 보안 시스템

센서 및 카메라

1. 차량 감지 센서

1) 유도 루프 센서 : 도로의 특정 구역에 설치되어 차량의 존재를 감지한다. 차량이 지나가면 지면 아래의 루프가 변화를 감지해 신호 제어에 활용된다.

2) 레이더센서 : 차량의 속도와 위치를 측정하여 교통 흐름을 모니터링한다. 날씨와 시간에 관계없이 정확한 감지가 가능하다.

3) 적외선 센서 : 차량의 움직임을 감지하여 교차로에 접근하는 차량의 수를 파악한다.

2. 교통 카메라

1) 고정형 카메라 : 특정 교차로에 고정되어 실시간으로 교통 상황을 모니터링하고, 사고를 감지한다.

2) PTZ 카메라(팬-필트-줌) : 원격으로 방향과 줌을 조정할 수 있어, 특정 상황을 자세히 관찰할 수 있다.

(1) 팬(Pan) : 수평으로 360도 회전할 수 있다. 카메라는 넓은 영역을 커버할 수 있으며, 특정 방향으로 이동하는 차량이나 보행자를 추적할 수 있다.

(2) 틸트(Tilt) : 수직으로도 움직일 수 있어, 위아래로 기울이거나 내려가면서 특정 지역을 감시할 수 있다. 이 기능은 교차로의 다양한 높이에서 발생하는 상황을 모니터링하는 데 유용하다.

(3) 줌(Zoom) : 광학 줌 기능을 통해 특정 객체를 확대하여 자세히 볼 수 있다. 교차로에서 발생한 사고나 특정 보행자의 행동을 자세히 관찰할 수 있습니다.

(4) 원격 제어 : 네트워크에 연결되어 있어, 중앙 관제 시스템이나 스마트폰, 태블릿 등을 통해 원격으로 제어할 수 있다. 관제자는 실시간으로 카메라의 방향과 줌을 조정하여 필요한 상황을 모니터링할 수 있다.

(5) 프리셋 및 자동 추적 : 특정 위치를 미리 설정해 놓으면, 빠르게 해당 위치로 카메라를 이동시킬 수 있다. 차량이나 보행자가 움직일 때 자동으로 추적하는 기능을 제공하여, 상황을 놓치지 않고 모니터링할 수 있다.

3) 비디오 분석 시스템 : 카메라로 촬영한 영상을 분석하여 차량의 수, 속도, 교통 흐름 등을 자동으로 계산한다.

3. 보행자 감지 시스템

보행자 센서 : 교차로에서 보행자의 접근을 감지하여 신호를 조정한다. 바닥에 설치된 압력 센서, 적외선 빔을 이용한 적외선 감지기, 비디오 분석 시스템, 초음파 감지기, 차량-인프라 통신을 이용해 보행자가 스마트폰 기기를 사용하여 교통 신호에 대한 정보를 전송하거나, 보행자 신호를 요청하는 시스템과 연계하여 신호를 조정할 수 있다. 보행자가 있을 시 신호를 변경하여 안전성을 높인다. 울산에서는 보행자 신호가 3초 남았을 때, 횡단보도에 갑작스럽게 뛰어든 보행자를 감지한 인공지능 시스템이 보행신호 시간을 6초 더 늘린 사례가 존재한다.

4. 환경 센서

기상 센서 : 온도, 습도, 강수량 등을 감지하여 교통 흐름에 영향을 미칠 수 있는 기상 정보를 제공한다. 기상청과 연계하여 기상 정보를 수집하고 활용하는 경우가 많다. 기상 정보를 운전자에게 실시간으로 제공하여 안전한 운전 결정을 내릴 수 있도록 돕는다. 예시로, 겨울에는 눈이 오면 도로에 얼음이 생길 가능성이 있기 때문에 경고를 보낼 수 있다.

통신 시스템

1. V2I(Vehicle-to-Infrastructure) 통신

차량과 인프라 간의 통신을 통해 교통 신호, 도로 상황, 사고 정보 등을 실시간으로 교환한다. 이를 통해 차량은 교차로의 신호 상태를 미리 파악하고, 안전한 주행을 할 수 있다.

1) 주요 기능

(1) 신호 정보 전송 : 차량은 교차로의 신호 상태(적색, 녹색 등)를 실시간으로 받아 볼 수 있어, 운전자가 신호를 미리 알 수 있다.

(2) 교통 상황 공유 : 차량은 교통 혼잡, 사고 발생 여부, 도로 상태 등의 정보를 인프라에 전송하여, 다른 차량과 인프라가 이를 반영할 수 있도록 한다.

(3) 운전 지원 : 운전자가 안전하게 주행할 수 있도록 도와주며, 예를 들어 급정거 경고, 보행자 감지 경고 등을 제공합한다.

2) 통신 기술

(1) DSRC(Dedicated Short-Range Communications) : 차량과 인프라 간의 저지연, 고속 통신을 위한 기술로, 짧은 거리에서 안전하게 데이터 전송을 지원한다.

(2) C-V2X (Cellular Vehicle-to-Everything ): LTE 또는 5G 네트워크를 기반으로 한 통신 기술로, V2I뿐만 아니라 V2V(차량 간 통신), V2P(차량-보행자 통신) 등 다양한 형태의 통신을 지원한다.

3) 응용 사례

(1) 신호 우선 시스템 : 대중교통 수단(버스, 트램 등)이 접근할 때 신호를 자동으로 변경하여 대중교통의 효율성을 높인다.

(2) 사고 예방 : 인프라가 차량의 위치와 속도를 파악하여 위험한 상황을 예측하고, 운전자에게 경고한다.

(3) 교통 흐름 최적화 : 실시간 교통 데이터를 기반으로 신호 주기를 조정하여 교통 혼잡을 줄이고, 이동 시간을 단축한다.

2. 무선 통신

1) Wi-Fi 및 LTE : 교차로와 중앙 관제 시스템 간의 데이터 전송을 위해 무선 네트워크를 사용한다. 이로 인해 실시간 데이터 전송이 가능해진다.

2) 5G 통신 : 더욱 빠르고 안정적인 데이터 전송을 지원하여, 대량의 데이터를 실시간으로 처리하고 전송할 수 있다. 최대 10 Gbps 이상의 속도를 지원할 수 있다.

1밀리세컨드 이하의지연 시간을 제공하여, 실시간 데이터 전송에 매우 적합하다.

동시에 수천 대의 장치와 연결될 수 있으며, 1㎢당 최대 1,000,000개의 장치를 지원한다.

넓은 대역폭을 활용하여 데이터 전송의 효율성을 높인다.

3. 센서 네트워크

IoT(사물인터넷) 센서 : 다양한 센서(차량 감지 센서, 기상 센서 등)가 설치되어 서로 연결되고, 수집된 데이터를 중앙 시스템으로 전송한다. 이 네트워크는 교차로의 상태를 실시간으로 모니터링한다.

종류로는 온도 및 습도 센서, 모션 센서, 차량 감지 센서, 기상 센서, 가스 센서등이 있다. 통신 기술은 Wi-Fi, LoRaWAN, Zigbee, NB-IoT가 있다.

4. 중앙 관제 시스템

1) 데이터 처리 및 분석 : 수집된 데이터를 기반으로 교통 흐름을 분석하고, 신호 조정 및 교통 관리 결정을 내린다.

2) 관제 대시보드 : 교통 상황을 시각적으로 모니터링할 수 있는 인터페이스를 제공하여, 관제자가 즉각적인 조치를 취할 수 있도록 한다.

5. 보안 및 데이터 보호

암호화된 통신 : 데이터 전송 시 보안을 위해 암호화 기술을 사용하여 해킹이나 데이터 유출을 방지한다. 스마트 교차로에서 수집되는 정보(ex. 차량 위치, 교통량, 보행자 정보 등)는 민감한 정보일 수 있다. 암호화된 통신을 통해 인가되지 않은 접근으로부터 보호돼야 한다.

신속한 데이터 전송이 필요한 경우, 대칭 키 암호화 방식(AES 등)을 사용하여 암호화와 복호화 속도를 높일 수 있다.

데이터의 안전성을 더욱 강화하기 위해 비대칭 키 암호화(RSA 등)를 활용할 수 있다. 이 방식은 특히 초기 키 교환에 효과적이다.