[천자춘추] 오픈AI 활용한 교통안전관리

권기환 도로교통공단 경기지역본부장

최근 경제협력개발기구(OECD) 회원국에서는 교통 분야 인공지능(AI) 기술 개발 및 빅데이터 축적을 새로운 교통정책의 재편 방향으로 하고 있으며 국제교통포럼(ITF)에서도 교통 안전 강화 및 수요 관리를 위해 인공지능과 빅데이터를 활용한 프로그램에 대한 중요성을 강조하고 있다. 또 세계적인 정책 변화에 대응해 교통 분야에서 디지털 기술을 교통안전관리에 도입하는 방안을 수립하는 등 컴퓨터 시스템 기반 모델링이 가능한 교통 분야에서 AI의 활용 가능성을 높게 평가하고 있다. 이러한 변화가 가능하도록 하는 기술적 핵심이 AI와 대규모 데이터 축적이다.

AI는 ‘소프트웨어가 스스로 경험과 학습을 통해 배우고 인지해 상황에 맞게 판단하고 결정에 도달하는 과정을 행동할 수 있도록 하는 알고리즘 및 컴퓨터 과학기술’의 포괄적인 의미를 뜻한다. 특히 컴퓨터 기반 시스템을 통해 교통 네트워크 및 인프라 상태, 교통량, 속도, 사고 등의 교통 데이터를 수집하고 효과적으로 축적하는 데 AI와 빅데이터의 적극적 활용이 필요하다.

ITF에 의하면 세계적으로 많은 국가에서 교통사고 사망자를 줄이기 위해 노력하고 있으며 교통안전 분야에서 AI를 활용할 경우 일반적인 사고뿐 아니라 잠재적 사고와 위험도를 방지할 수 있다고 기술하고 있다. 대표적 사례로 네덜란드 로테르담은 교통사고 위험구간 솔루션을 개발해 교통사고를 방지하는 데 활용하고 있다. 도로 기하구조 및 유형정보, 과거 교통사고정보를 활용해 사고 고위험 위치를 판단하고 교통시설 설계 및 개선 공사 시행 시 우선적으로 개선해야 하는 도로와 교차로를 선정한다. 이를 토대로 다양한 개선 조치 방법을 모델링한다.

도로교통공단 경기지부에서는 도로 기하정보 수집 정확도 향상과 도로 운영 정보의 데이터 축적을 위해 오픈AI와 오토리습(AutoLisp)을 활용한 ‘원클릭 도면 맵핑 프로그램’을 개발했다. 교통 분석 및 개선 변화 여건에 부응하기 위함이다. 개발 프로그램은 드론에서 촬영한 도로환경 현황 사진을 합성하고 현장실측을 통해 취득한 자료를 맵핑하는 과정에서 발생하는 소요시간과 인적 오차를 최소화하기 위해 드론의 지리정보시스템(GIS) 이용해 좌표 계산 및 이미지를 삽입하는 과정을 자동화한 것이다.

검증을 위해 교통시설 설계 및 개선 공사에 필요한 도면을 작성한 결과 교차로 기하구조 및 도로 운영 정확도는 현황 대비 99.4%의 정확도로 나타났으며 오픈AI를 통한 인적 개입 최소화로 사진합성 과정에 소요되는 시간을 30분에서 1분으로 단축할 수 있었다. 향후 교통안전 개선, 보호구역 실태조사, 사고 잦은 곳, 도로 기하구조 개선 등 도로 현황도 작성 시 정확한 데이터를 구축해 안전하고 체계적인 개선방법을 모델링하는 분야에 활용할 계획이다.

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