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 및 구현

시스템 아키텍처

1. 센서 및 데이터 수집 장치

1) 영상센서 : 교차로의 차량 및 보행자 흐름을 모니터링한다.

2) 레이더 및 LIDAR : 차량의 속도 및 위치를 감지하여 실시간 데이터를 수집한다.

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.

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

3. 통신 시스템

1) V2I(차량 대 인프라) 통신 : 차량과 교차로 간의 정보를 실시간으로 교환하여 교통 흐름을 개선한다.

2) 클라우드 시스템 : 대량의 데이터를 저장하고 분석하여 장기적인 교통 관리 전략을 수립한다.

4. 신호 제어시스템

1) 우선 신호 관리 : 긴급 차량, 대중교통 수단, 보행자에 대한 우선 신호를 조정한다.

2) 신호 최적화 알고리즘 : 교차로의 혼합도를 기반으로 신호 주기를 동적으로 조정한다.

5. 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.

6. 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.

7. 보안 및 안전 시스템

1) 사고 예방 시스템 : 사고 발생 가능성을 감지하고경고하는 기능

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