[글=토마스 에브라히미(Thomas Ebrahimi) | 웨스턴디지털 디지털 콘텐츠 작가]

교통 체증은 전 세계 어느 도시에서도 피해갈 수 없는 문제다. 아침 출근길이나 주말 나들이 길에 흔히 볼 수 있는, 꽉 막힌 도로는 추가적인 사회적 비용까지 초래한다. 교통분석업체 인릭스(INRIX)의 조사에 의하면 미국에서 한 사람이 2019년 한 해 동안 도로 위에서 허비한 시간은 99시간에 달했으며, 미국 질병통제예방센터(CDC)는 충돌 사고가 1세부터 54세 미국인의 사망 원인 1위라고 밝혔다. 전문가들은 전 세계적으로 교통 관련 사고가 2030년까지 세계 경제에 1조 8천억 달러의 비용을 야기할 것이라고 전망했으며, 교통 체증으로 인해 이산화질소(NO2)를 비롯한 온실가스 배출량 또한 늘어날 것이라고 경고했다.

하지만 이에 대응할 수 있는 해결 방안이 전무한 것은 아니다. 오늘날 기술 발전의 혜택으로 기존의 교통 관리 방식을 재해석할 수 있는 방법이 떠오르고 있다. ‘지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation System, ‘ITS’)’은 스마트 카메라와 컴퓨터 비전, 견고한 스토리지 솔루션의 발전을 바탕으로 세계 여러 도시가 스마트시티로 전환하려는 움직임에 있어 중요한 부분으로 자리잡고 있다.

지능형 교통 시스템의 개념과 역할

지능형 교통 시스템은 인공지능(AI) 알고리즘 및 딥러닝 기반의 센서, 카메라, 레코더를 활용해 교통 운행을 자율적으로 관리하는 체계를 뜻한다. 예를 들어 진입로의 길이를 측정하고 보행자가 횡단할 수 있도록 교통 패턴을 변경하는 지능형 시스템이 여기에 해당한다. 과거에는 이를 위해 사람이 직접 영상 피드를 살펴보며 허브에서 명령을 내려야 했지만, 오늘날에는 AI 기능을 지원하는 카메라를 통해 이러한 작업이 가능하다.

웨스턴디지털의 브라이언 말라리(Brian Mallari) 보안 감시 및 스마트 비디오 부문 제품 마케팅 디렉터는 최근 한 인터뷰에서 “지능형 교통 체계에서 ‘지능형’은 영상 데이터를 분석하는 부분을 가리킨다”고 설명했다. 보행자를 보행자로, 자전거를 자전거로 인식하도록 AI를 훈련하는 것이 이 시스템에서 매우 중요하다는 것이다. 말라리는 데이터 분석이 데이터센터 같은 중앙 시설에서만 이뤄졌던 과거와 달리, 오늘날 탑재형 AI 칩의 발전과 함께 스마트시티 기술이 도입되면서 이러한 분석 워크로드가 여러 장소로 분산되기 시작할 것이라고 예측했다.