교통체증은 시대와 문화권을 막론하고 인구밀도가 높은 도시라면 어디서는 발생하며 해결하기 어려운 난제로 오랜기간 남아있습니다. 이번 포스팅에서는 이런 교통체증 문제를 해결해보고자 하는 연구내용을 소개하는 IEEE Spectrum 글을 통해 관련 내용을 전달해보도록 하겠습니다.
개요
이탈리아 베로나에 위치한 포르타 누오바는 1532년에 세워진 당시의 현대 도시 계획의 결과물입니다. 베네치아, 키프로스, 크레타에 요새를 건설했던 르네상스 군사 건축가 미켈레 산미켈리가 설계한 이 도시의 입구와 정교한 요새는 두꺼운 벽으로 여전히 견고하게 남아 있습니다. 그러나 오늘날의 포르타 누오바는 군대 대신 끝없는 자동차, 스쿠터, 버스, 자전거 등의 교통체증을 끈질기게 막고 있는 것으로 알려져 있습니다. “그만!”이라는 외침이 절로 나오게 되는 상황입니다.
이제, 카메라와 레이더 센서 기반의 인공지능(AI) 시스템이 포르타 누오바의 교통 혼잡을 해결하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 보입니다. 이 시스템은 도로 안전성을 높이고 탄소 배출을 줄이기 위해 데이터를 수집하는 기술로, 자동차 레이더 전문가들이 2018년에 설립한 한국의 기업 비트센싱(Bitsensing)이 개발했습니다. 베로나 시와 이탈리아 기반의 파마스 시스템(Famas Systems)과의 공동 프로젝트로 시행되고 있습니다.
비트센싱은 포르타 누오바의 5개 입구 차선과 6개 출구 차선을 감시하기 위해 자사의 TIMOS(교통 인사이트 모니터링 센서) 10대를 설치했습니다. TIMOS는 실시간 데이터를 수집하고 이를 로컬 서버에서 지원하는 운영 센터로 전송하는 온디바이스, 즉 엣지 AI를 특징으로 합니다. 이 AI는 다중 칩 연결을 통해 고해상도 4D 레이더 이미징으로 지원되며, 이는 많은 자율 주행 차량에 기반 기술로 활용되는 기술입니다.
비트센싱의 창립자이자 대표인 이재은 씨는 TIMOS 장치가 NVIDIA Jetson과 통합 GPU로 구동되는 24GHz AI 교통 레이더와 카메라 센서를 결합한다고 설명했습니다.
이 대표는 이메일을 통해 “이것은 외부 PC와 복잡한 케이블을 제거하고, 데이터 수집에서 분석까지를 단일 시스템으로 빠르게 처리할 수 있다는 의미입니다”라고 전했습니다.
AI와 레이더를 활용한 교통 관리
비트센싱에 따르면, 자사의 레이더는 높은 해상도의 포인트 클라우드를 장거리 탐지 범위와 초신뢰성 객체 분류와 결합한다고 합니다. 케이블 TV 박스 정도 크기의 TIMOS 장치는 최대 256대의 차량을 동시에 감지하고 분류할 수 있으며, 최대 시속 320km로 이동하는 차량도 처리할 수 있습니다. 베로나의 혼잡한 도로에서 이러한 성능은 큰 도움이 될 수 있습니다. 차량은 승용차, 오토바이, 버스, 경트럭 등 8가지 유형으로 자동 분류되며, 1초에 20번의 데이터를 수집합니다. 최대 탐지 거리는 300미터, 시야 각도는 200도, 시야 높이는 30도로, 두 방향의 교통을 감시하고 모든 차량을 추적하는 데 충분합니다.
수집된 데이터는 보안이 강화된 중앙 라우터를 통해 공유되며, 비트센싱의 TraXight 소프트웨어의 사용자 콘솔에서 표시됩니다. 이 대시보드는 시간별, 일별, 주별 교통량 및 보행자 통행량, 흐름, 통계 및 이벤트 감지를 차트로 보여줍니다. 이 대표는 “이를 통해 기술 지식이 부족한 운영자도 베로나 시의 상황에 맞춘 조치를 즉시 취할 수 있는 유용한 정보를 얻게 된다”고 밝혔습니다.
“이 분석을 통해 계획자들은 데이터 기반으로 도로 확장, 신호등 타이밍 변경, 도로 구성 재조정과 같은 혼잡 해소 방안을 마련할 수 있습니다”라고 이 대표는 설명했습니다.
이 시스템은 개별 차선을 모니터링할 수 있으며, 차량 회전, 정차 차량 및 대기 길이와 같은 데이터를 수집합니다. 과속, 불법 차선 변경, 보행자 무단횡단, 역주행 등 부적절한 행동도 감지하도록 훈련되어 있습니다. 일부 교통 센서와 달리 TIMOS는 날씨나 조명 조건에 관계없이 일관된 정확성을 제공합니다. 한국 교통부는 TIMOS의 데이터 정확도가 98%에 이른다고 인용합니다. 목표는 교통 흐름 개선, 배기 가스 감소, 운전자 스트레스 감소, 도로 및 도시 계획을 위한 빅데이터의 제공입니다.
비트센싱은 이전에 한국의 논산-천안 고속도로 81km 구간을 따라 120개의 센서를 설치했으며, 다른 고속도로, 터널, 일반 도로에도 센서를 설치한 바 있습니다. 현재 이 회사는 베로나 시와 협력하여 프로젝트를 더 많은 도로와 교차로로 확대하는 방안을 논의 중입니다. 이 프로젝트는 한국 국토교통부의 지원을 받으며, 베로나를 포함하여 인도네시아, 미국, 베트남 등이 참여하는 국제 시범 프로그램인 K-City 네트워크 프로젝트의 일환으로 진행되고 있습니다.
이 대표는 데이터 전송 인터페이스의 신뢰성을 강화하는 기술적 과제 외에도 도시 인프라와 확장성 같은 물류적인 어려움이 있다고 언급했습니다.
“많은 도시에는 새로운 기술과 즉시 호환되지 않는 기존 시스템이 있어, 레이더 센서와 기존 네트워크 간 원활한 통신을 보장하는 것이 필수적입니다”라고 그는 설명했습니다.
이 대표는 대규모 설치가 넓은 도심 지역에 센서를 설치하는 초기 비용과 백엔드 지원 시스템 설치 비용으로 인해 어려움을 겪을 수 있다고 밝혔습니다. 또한, 도시가 새로운 건설과 변화하는 교통 상황에 따라 끊임없이 발전하면서 시스템이 정확성과 신뢰성을 유지할 수 있도록 적응해야 한다고 덧붙였습니다.
마무리
이번 포스팅에서는 비트센싱의 교통 모니터링 시스템이 베로나와 같은 도시의 교통 문제를 해결하기 위해 어떻게 활용되고 있는지, 그리고 기술적인 과제와 향후 확장 가능성에 대해 알아보았습니다. 첨단 AI와 레이더 기술을 통해 도로 안전을 개선하고, 효율적인 데이터 수집으로 교통 흐름을 최적화하려는 비트센싱의 노력은 스마트 시티로 나아가는 중요한 발걸음이 될 것입니다. 앞으로도 이러한 혁신적인 기술들이 더 많은 도시에서 실현되어, 지속 가능한 도시 교통 환경 구축에 기여할 수 있기를 기대해 봅니다.