AI 기반 스마트교차로

스마트교차로의 개념

배경

교통혼잡과 교통안전의 문제점들을 줄이기 위해 지능형교통체계 구축을 전국 단위로 확산하려 노력해 왔다. CCTV 카메라, 레이더, 루프 검지기 등 도로에 다양한 센서 기술이 접목된 장비와 시설물을 설치해 교통정보수집시스템(VDS)을 도입했고, 해당 시스템에서 수 집된 교통 데이터를 분석해 도로교통 관리의 효율성을 개선할 수 있는 첨단교통관리시스템을 갖춰 운영하고 있다. 첨단교통관리 시스템에서는 교통대응신호제어와 같이 교통 데이터를 활용한 다양한 교통관리 기법과 기술을 적용한다.

이러한 데이터 기반 교통관리 기술은 기본적으로 교통상황에 대한 정보가 실시간으로 정확하게 수집돼야 그 효율성을 높일 수 있다. 그러나 기존 시스템에서는 데이터 수집의 실시간성이 부족한 경우도 발생하고, 데이터 정확도 측면에 서도 오차가 발생하는 등의 문제가 있어 교통관리의 효율성을 대폭 높이는 데는 한계가 있어 왔다.

AI 기반 스마트교차로는 바로 이러한 한계를 극복하기 위해 도입하기 시작한 시스템이다. 현재 스마트교차로는 국가보조금 및 지자체 자체 예산 등 여러 재원을 활용해 전국 다수의 지자체에서 구축해 운영하고 있다. 또한, ‘스마트시티 세종 국가시범도시’ 조성 사업에서 교통(모빌리티) 분야 8대 서비스에도 포함돼 구축이 진행 중이다.

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.

진행절차

1. 교차로 이동차량 검지 : ROI 구간을 지나가는 통과차량을 지능형 CCTV 분석을 통해 차종데이터 생성
2. 교통량 분석 : 차량의 속도 및 차량의 밀도 정지차량 수 차종 분석 등 효윻ㄹ적 교통신호 제어를 위한 데이터 생성
3. 스마트시티 통합플랫폼 연계 : 현장 취득 영상 데이터 및 차량 분석데이터를 스마트시티 통합플랫폼과 연계
4. 통계데이터 활용 : 교통과 관련된 관계자들의 교차로 운영현황 및 취득 데이토 제공으로 효율적인 교통신호주기 생성

지능형 교통체계(ITS) 목표

목표

친환경적이고 안전하면서 단절없는 사람 중심의 교통서비스 제공

1. 안전 : 사고예방과 처리의 통합관리를 통한 안전한 교통체계
2. 효율 : 지역별, 계층별 수요대응형 효율적인 교통체계
3. 연계쳑신 : 혁신기술을 활용한 단절없는 연계, 혁신 교통체계
4. 지속가능 : 포용적이며 친환경 중심의 지속가능한 교통체계

지능형 교통체계(ITS) 미래상

1. 1세대 ITS('90~'10년)
   1. 국내 ITS 본격 도입
   2. 교통정보센토와 도로 주변장치의 단방향 정보 수집, 제공
   3. 도로 주변장치로 수집된 정보는 VMS 등을 통해 제공
2. 2세대 ITS('10~'20년)
   1. 국내 ITS 확대 구축
   2. 스마트폰과 교통정보센터의 양방형 정보 수집, 제공
   3. 빅데이터 정보 수집 및 위치기반 맞춤형 정보 제공
3. 3세대 ITS('20~'25년)
   1. 도로 주변장치와 차량 내 단말기의 직접 양방향 통신(V2X)
   2. 개별 차량으로부터 정보 수집을 통한 정확도 향상
   3. 수집된 빅데이터를 활용한 교통상황 예측, 신호운영 등
4. 4세대 ITS('25~'30년)
   1. 자율주행차량과 도로 주변장치의 양방향 통신
   2. 3세대 대비 높은 정확도, 실시간성, 연속성 등 요구

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.

(1) CNN(합성곱 신경망) : 이미지 데이터에서 차량과 보행자를 인식하는 데 사용된다. 여러 층을 통해 이미지의 특징을 자동으로 추출하여 객체를 분류한다.

(2) RNN(순환 신경망) : 시계열 데이터(예: 시간에 따른 교통 흐름) 분석에 적합하며, 과거 정보를 기반으로 미래의 교통 상황을 예측하는 데 활용된다.

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.

(1) 차량 흐름 데이터 : 교차로에 접근하는 차량의 수, 속도, 대기 시간 등을 실시간으로 모니터링하여 혼잡도를 평가한다.

(2) 센서 데이터 : 카메라, 레이더, 루프 센서 등 다양한 센서를 통해 차량의 위치와 움직임을 감지하여 혼잡 상태를 파악한다.

(3) 교통 신호 주기 : 신호등의 주기와 변경 빈도에 따라 교차로의 혼잡도를 분석한다. 신호 주기가 길어질수록 혼잡도가 증가할 수 있다.

(4) 예측 알고리즘 : 과거의 교통 패턴을 분석하여 특정 시간대나 날씨 조건에 따른 교통량을 예측한다.

(5) 기상 조건 : 날씨 변화가 교통 흐름에 미치는 영향을 고려하여 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 동시에 계산한다.

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 감지한다.

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.

(1) 작동 원리 : 도로 표면에 설치된 금속 루프(코일)로 구성되어 있다. 루프에 전류가 흐르면 자기장이 생성된다. 차량이 루프 위를 지나갈 때, 차량의 금속 부분이 자기장을 변화시켜 센서가 이를 감지한다. 센서는 차량이 루프 위에 있을 때의 자기장 변화를 감지하여 차량의 존재를 인식한다. 이를 통해 차량의 수, 속도 및 대기 시간을 측정할 수 있다.

(2) 특징 : 차량의 크기와 종류에 관계없이 정확하게 감지할 수 있는 장점이 있다. 도로에 설치된 유도 루프 센서는 내구성이 뛰어나며, 다양한 기상 조건에서도 안정적으로 작동한다. 설치가 비교적 쉽고 유지보수가 간편하여 많은 교차로에 적용되고 있다.

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 이하의 지연 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.

스마트교차로의 효과

교통 흐름 개선

1. 실시간 데이터 분석을 통해 신호 주기를 최적화하여 차량의 대기시간을 줄이고, 교차로에서의 혼잡을 완화한다.
2. 대중교통 효율성 향상시킨다. 버스와 같은 대중교통 수단의 우선 신호를 통해 정시성을 높이고, 승객의 편의를 증대시킨다.
3. 소방차, 구급차 등 긴급 차량의 통행을 원활하게 하여 긴급 상황에서의 반응 시간을 단축한다.
4. 교차로 신호제어를 최적화해 개별 차량의 신호 대기시간을 감소시킬 수 있다.
5. 보행신호가 적색일 때 보행자가 보차도 경계석이나 도로와 같은 위험영역에 진입했을 시 즉시 안전 경고 방송을 송출할 수 있다. 보행자와 차량 간 접촉 사고를 예방할 수 있고 보행자의 무단횡단 방지 확률을 높이는 효과가 있다.

안전성 증대

1. 교차로에서의 신호 제어와 차량 흐름 관리가 개선되어, 사고 발생 가능성을 줄이고 안전성을 높인다.
2. 차량의 대기 시간을 줄이고, 교차로에서의 정체를 최소화하여 운전자가 불필요한 스트레스에 노출되는 것을 방지한다.
3. 운전자에게 교통 상황에 대한 실시간 정보를 제공하여, 보다 안전한 운전 결정을 내릴 수 있도록 돕는다.
4. 사고 발생 데이터를 수집하고 분석하여, 특정 교차로의 위험 요소를 파악하고 개선 방안을 마련할 수 있다.

환경적 영향

1. 배기가스 감소 : 실시간으로 교통 흐름을 분석하고 신호를 조정하여 차량의 정체를 줄인다. 정체가 감소하면 차량에서 발생하는 일산화탄소, 이산화탄소, 질소산화물 등의 배출량이 줄어든다. 혼잡한 교차로에서의 대기 시간이 줄어들면, 배출가스가 줄어들고 이에 따라 대기 질이 개선된다.
2. 연료 효율성 향상 : 차량의 속도를 관리하여 운전자가 보다 일정한 속도로 주행하도록 유도한다. 이로 인해 연료 소모가 감소하고 연비가 향상된다. 신호가 원활하게 조정되면 차량이 자주 멈추거나 다시 출발하는 상황이 줄어들어 연료 소모가 줄어든다.
3. 소음 감소 : 차량의 정지와 출발이 줄어들면 엔진 소음과 타이어 소음이 감소하여 도로 주변 환경이 조용해진다. 소음 저감을 위한 최적의 설계를 적용하여, 소음 발생을 최소화한다.
4. 지속 가능한 교통 시스템 : 버스 및 트램과 같은 대중교통 수단에 우선 신호를 제공하여 대중교통 이용을 장려하고, 개인 차량의 사용을 줄인다. 보행자와 자전거 이용자에 대한 신호를 개선하여, 친환경적인 교통 수단의 이용을 촉진한다.
5. 전기차 및 친환경 차량 지원 : 전기차 충전소와 연결되어, 운전자가 충전소 정보를 쉽게 얻고, 충전할 수 있도록 돕는다. 친환경 차량에 대한 우선 신호를 제공하여 이러한 차량의 사용을 장려하고, 전체적인 탄소 배출량을 줄이는 데 기여한다.

문제점 및 해결 방안

문제점

1. 고비용 : 구축하기 위해서는 고급 센서(유도 루프 센서, 레이더 센서, 카메라 등), 카메라, 통신 장비, 소프트웨어 등이 필요합니다. 장비의 구매 및 설치 비용이 상당히 높다. 장비 설치를 위해서는 도로 공사와 같은 인프라 개선 작업이 필요하므로, 이 또한 많은 비용을 수반한다. 설치 과정에서 도로를 폐쇄하거나 교통을 우회시키는 등의 추가적인 작업이 필요할 수 있다.시스템이 설치된 후에도 정기적인 유지보수와 소프트웨어 업데이트가 필요하며, 이는 추가적인 비용을 발생시킨다.
2. 기술적 의존성 : 스마트교차로 시스템이 기술적 문제로 인해 작동하지 않거나 오류가 발생할 경우, 교통 흐름이 심각하게 방해받을 수 있다. 다양한 기술이 통합되어 작동하므로, 시스템의 복잡성이 증가하고, 이로 인해 전체 시스템의 안정성이 저하될 수 있습니다. 시스템의 특정 구성 요소가 고장 나면 전체 시스템의 기능이 영향을 받을 수 있다. 예를 들어, 센서가 고장 나면 해당 구역의 차량 흐름을 정확하게 감지하지 못해 신호 제어에 문제가 생긴다. 기술적 오류가 발생했을 때, 이를 신속하게 진단하고 복구하는 것이 어려울 수 있다. 특히, 복잡한 시스템일수록 문제의 원인을 파악하는 데 시간이 걸릴 수 있다.
3. 데이터 보안 : 차량과 보행자의 이동 데이터를 수집합니다. 이 데이터가 유출될 경우 개인 정보 침해의 위험이 있다. 해커가 시스템에 접근하여 데이터를 조작하거나 시스템을 마비시킬 수 있는 위험이 존재한다. 이는 교통 혼잡이나 사고로 이어질 수 있다. 대량의 트래픽을 발생시켜 시스템을 마비시키는 DDoS 공격에 노출될 수 있으며, 이로 인해 교통 관리 시스템이 기능을 상실할 수 있다.
4. 기존 인프라와의 통합 문제 : 기존의 교통 신호 시스템과 스마트 교차로 시스템 간의 호환성 문제로 인해, 통합 운영이 어렵거나 비효율적일 수 있다. 기존 인프라와의 통합이 원활하지 않으면, 교통 흐름이 오히려 악화될 수 있다. 기존 신호 시스템과 스마트 시스템 간의 신호 간섭이 발생할 수 있다. 이로 인해 신호가 혼란스러워져 차량 흐름이 저해될 수 있다. 통합 작업을 수행하기 위해서는 전문 인력이 필요하지만, 이런 인력이 부족할 경우 통합 과정이 지연되거나 비효율적으로 진행될 수 있다.
5. 사회적 수용성 : 새로운 기술에 대한 운전자의 이해가 부족할 경우, 스마트 교차로의 효과가 제한적일 수 있다. 운전자는 기존의 신호 체계에 익숙하기 때문에 새로운 시스템에 대한 저항을 느낄 수 있다. 운전자가 스마트 교차로의 작동 원리와 이점을 이해하도록 교육하는 것이 필요하다. 교육이 부족하면 시스템의 효과가 저하될 수 있다. 많은 사람들은 기존의 교통 신호 체계에 익숙해져 있기 때문에, 새로운 시스템으로의 변화에 저항할 수 있다. 이는 안전성에 대한 우려와도 연결될 수 있다.

해결 방안

1. 고비용 : 정부, 민간 기업, 지역 사회가 함께 참여하는 비용 분담 모델을 개발하여 초기 투자 부담을 줄일 수 있다. 전체 시스템을 한 번에 구축하기보다는 단계적으로 도입하여 초기 비용을 분산시킬 수 있다. 특정 구역에서 파일럿 프로젝트를 시행하고, 성공 사례를 바탕으로 확장하는 방법이 있다. 정부에서 스마트교차로 설치를 위한 보조금을 지원하거나 세금 감면 혜택을 제공하여 초기 비용 부담을 줄일 수 있다.
2. 기술적 의존성 : 시스템을 모듈화하여 특정 부품이나 소프트웨어가 고장 나더라도 전체 시스템이 작동할 수 있도록 설계한다. 이를 통해 고장 시에도 빠르게 대처할 수 있다. 운영자 및 유지보수 인력에 대한 정기적인 교육을 실시하여 기술적 문제 발생 시 신속하게 대응할 수 있도록 한다. 주요 시스템이 고장 나면 자동으로 백업 시스템으로 전환될 수 있도록 하여 시스템의 안정성을 높인다.
3. 데이터 보안 : 데이터 전송 및 저장 과정에서 강력한 암호화 기술을 사용하여 데이터 유출을 방지한다. 시스템의 보안 취약점을 정기적으로 점검하고, 필요한 경우 즉시 보완 조치를 취한다. 시스템 사용자에게 데이터 보안에 대한 교육을 실시하여 개인 정보 보호의 중요성을 인식하도록 한다.
4. 기존 인프라와의 통합 문제 : 기존 시스템과의 호환성을 고려하여 설계하고, 필요한 경우 인터페이스 장비를 추가하여 통합할 수 있도록 한다. 기존 인프라와 스마트 시스템을 통합하는 종합 계획을 수립하여 단계별로 진행한다. 이를 통해 혼란을 최소화하고 운영 효율성을 높인다. 기존 인프라와의 통합 과정에서 시민과 이해관계자의 의견을 수렴하여 통합 계획에 반영한다.
5. 사회적 수용성 : 스마트교차로의 효과와 작동 원리에 대한 정보를 시민들에게 제공하는 교육 캠페인을 실시하여 이해를 높인다. 시민들이 스마트교차로 시스템의 설계 및 운영에 참여할 수 있는 프로그램을 마련하여 기술에 대한 소속감과 신뢰를 증진한다. 시민들이 스마트교차로에 대한 의견을 쉽게 전달할 수 있는 피드백 시스템을 구축하여 지속적인 개선이 이루어지도록 한다.

확산과 발전을 위해 검토해야 할 사항

첫째, 시스템 운영 거버넌스가 명확하게 갖춰져야 한다.

일반적으로 횡단보도의 도로 현장 시스템은 지자체의 교통정보센터(또는 도시통합정보센터)와 연계돼 도로 현장에서 수집되는 데이터를 센터로 송신한다.

센터에서는 수집된 데이터를 기반으로 교통신호제어에 대한 결정(현시 순서와 신호 길이 등)을 내린 후 이를 도로 현장의 신호 제어기에 전달하게 된다.

대부분 데이터를 수집해 센터로 송신하는 기능에 대한 관리 주체는 지자체이고, 결정된 신호제어를 제어기로 전달하는 기능에 대한 관리 주체는 지방경찰이다.

이와 같이 스마트 교통서비스를 위한 시스템에는 주어진 기능마다 관리 주체가 다를 수 있기에, 해당 시스템을 이용한 서비스의 효율적인 운영을 위해서는 이해관계를 가진 기관 간 긴밀하고 지속적인 협의를 수행할 수 있는 거버넌스 체계가 필요하다.

둘째, 시스템 자체에 대한 반자동화된 모니터링 체계가 필요하다.

도로 현장에 설치된 각종 시설물과 장비의 파손, 센터 내부 SW의 오작동, 현장-센터 간 통신 끊김 등 시스템 운영 단계에서 다양한 문제가 발생한다.

설치된 시설물과 장비가 많아질수록 문제 발생 확률은 더욱 높아진다.

이에 대한 실시간 관제와 적절한 대응을 위한 반자동화된 SW 기반 모니터링 체계를 구축할 필요가 있다.

셋째, 서비스 평가 절차가 확립돼야 한다.

스마트교차로는 스마트시티 국가시범 도시의 주요 서비스로 지정돼 있으며, 전국의 다수 지자체에서도 도입·구축하면서 점진적으로 확산되고 있다.

그러나 해당 서비스에 대한 평가 절차와 방법에 대한 명확한 기준이 마련돼 있지 않다.

개별 지자체에서 수행한 다수 사업에서 설정된 서비스 개념과 고유 기능이 서로 다른 것에 더불어, 평가 방법과 절차에 대한 명확한 기준이 없어 정형화되거나 일관성을 갖춘 서비스 평가가 이뤄지지 못하는 실정이다.

넷째, AI 객체 인식과 교통신호제어 기술 자체에 대한 고도화가 필요하다.

AI 객체 인식 기술은 계속 발전하고 있지만, 다수의 보행자가 군중 밀집의 형태를 나타내면 CCTV 영상 내 객체 인식에서의 오류 발생 확률이 높아지는 등의 한계점은 여전히 존재한다.

그리고 낮과 밤의 조도 차이, 날씨 등 여러 조건에서 성능이 변하기도 한다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위한 AI 기술 자체의 고도화가 필요하다.