자전거 도로 위험요소 실시간 관측…건설硏, IoT 탐지기술 개발

3륜 미니스쿠터에 장착된 IoT 단말기.[한국건설기술연구원 제공]

[헤럴드경제=구본혁 기자] 한국건설기술연구원은 장애물, 노면파손 등 자전거 도로 위험요소를 사전에 예측하는 첨단 IoT 센서 탐지 기술을 개발했다고 밝혔다.

행정안전부의 자전거 이용현황에 따르면 자전거 도로는 2011년 1만5308km에서 2021년 2만5249km로 매년 연장되고 있다. 자전거 도로의 안전관리 문제로 인한 사고 위험성 역시 증가하고 있다. 자전거 도로 위의 돌덩이, 지주, 입간판 등과 같은 방해물과 부딪혀 사망사고까지도 이어지고 있다. 그러나 현재까지도 이러한 자전거 도로의 위험요소 관측은 이용자들의 직접적인 민원 제보에만 의존하고 있으며, 자전거 도로의 위험요소 관리를 위한 모니터링 시스템이 부재한 상황이다.

IoT 단말기 센서 시제품.[한국건설기술연구원 제공]

건설연 미래스마트건설연구본부 연구팀은 첨단 IoT 센서 기반의 자전거 도로 위험요소 탐지 기술을 개발했다. 자전거, 전동스쿠터 등 개인형 이동 수단에 깊이 카메라, 자이로센서 등 IoT 센서를 탑재해 직접 운행하면서 자전거 도로의 위험요소와 위치를 자동으로 관측할 수 있도록 했다. 깊이 카메라(Depth Camera)란 일반적으로 사람의 두 눈을 모방하여, 카메라로 관측되는 대상의 시차(하나의 물체를 서로 다른 두 지점에서 보았을 때 방향의 차이)를 거리정보로 계산하는 장비를 말한다. 즉 깊이 카메라를 통해 카메라로부터 물체까지의 거리(깊이)를 측정할 수 있다. 나아가 모빌리티에 탑재하는 IoT 센서의 종류에 따라 자전거 도로 위치별로 미세먼지 농도, 지면온도, 온·습도, 대기압 등 다양한 기상·환경 정보들도 수집할 수 있다.

고양시 노면파손 위험 관측 사례.[한국건설기술연구원 제공]

향후 연구팀은 실증화 연구를 통해 본 기술의 서비스 플랫폼 개발을 진행할 예정이다. 개발 장비가 탑재된 개인형 이동 수단을 이용하여 자전거 도로 위의 위험요소를 관측하고, 관측된 정보는 실시간으로 플랫폼에 전송된다. 또한, 관측된 정보를 이용하여 주행 중인 도로를 실시간으로 3차원 매핑하여 디지털화할 수 있다. 즉, 주기적으로 자전거 도로의 디지털 트윈 환경 업데이트가 가능하므로 자전거 도로 위험지도를 자동으로 구축할 수 있게 되는 것이다.

김병석 한국건설기술연구원장은 “현재 개발된 기술은 자전거 도로의 위험요소 탐지를 위한 핵심·원천기술을 개발한 것으로, 추후 지자체 등 유관기관과 협업하여 실증 사업을 진행할 예정”이라며 “연구개발을 통해 시민들에게 자전거 도로에 대한 더 정확하고 유용한 정보를 제공할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

nbgkoo@heraldcorp.com