교통사고, 빅데이터로 예측·대응한다

교통사고 예방에 있어 중요한 것 중 하나는 교통 데이터다. 실시간 교통 상황, 교통사고와 관련된 수많은 데이터를 수집·분석해 교통사고 위험을 미리 예측하고 그에 맞는 대책을 세울 수 있기 때문이다.

국내에서는 교통사고 예측을 위해 교통안전공단과 카이스트(KAIST)의 주관하에 개발된 AI 기반의 교통사고 위험도 예측 시스템 ‘T-Safer(티세이퍼)’를 개발, 시범 운영하고 있다.

티세이퍼는 운전자 운행 특성 정보, GIS 정보, 교통사고 정보, 속도 정보, 차량 운행 정보 등 교통 데이터를 통합해 빅데이터를 구축한다. 이를 통해 전국의 국도를 500m 단위로 구분해 각 구간의 교통사고 위험도를 0~4단계로 분석해 교통 안전 위험 지도에 표시한다.

구간 중 교통사고 위험도가 3단계 이상인 구간은 위험 요인 분석과 함께 종합 솔루션인 세이퍼티 리포트로 작성돼 매달 15일까지 도로 운영자에게 전달된다. 리포트 내용을 바탕으로 도로 운영자는 교통사고 예방 대책을 마련한다.

또한 티세이퍼는 CCTV 영상을 통해 차량 속도, 교통량, 위험 운전을 분석해 사고 위협이 높아질 경우, 실시간으로 전광판을 통해 운전자에게 위험성을 알려준다.

국토교통부와 교통안전공단은 국도에서의 시범 운영 결과를 토대로 도심, 고속도로 등 다른 도로에도 티세이퍼를 접목할 예정이다.

국토교통부 교통안전정책과 최혜리 사무관은 “티세이퍼는 국토교통부와 교통안전공단이 함께 개발한 교통 시스템으로 과거의 교통사고 데이터와 실시간 교통량 등을 AI로 학습시켜 실시간 교통 상황과 교통사고 위험도를 한 눈에 나타낸다.

데이터 기반의 교통 분석을 통해 맞춤형 대응을 할 수 있다는 점이 유용하다. 예를 들어 데이터를 통해 봤을 때 과속이 많은 구간은 단속을 늘이고 CCTV를 추가로 설치하거나, 급커브로 인해 중앙선을 넘어 사고가 많이 발생하는 구간에는 중앙분리대를 설치하고 감속 안내와 표지판을 늘이는 등의 대책을 빠르게 마련할 수 있다. 교통을 관리·운영하는 입장에서는 큰 도움이 된다”라고 설명했다.

이어 “티세이퍼는 교통 상황을 통합적으로 관리하는데 효과적이라 향후 시범 운영 중인 국도 외 고속도로나 도심 등 다른 곳에도 확대 적용될 것으로 예상된다”라고 덧붙였다.

 

스마트보행로 등 사람 중심 교통 환경, 실제 효과 있어

스마트보행로, 스마트횡단보도 등 차량보다 보행자를 우선시하는 교통 환경을 조성해 교통 사고를 예방하는 스마트 교통 시설물도 구축되고 있다.

스마트보행로는 이면도로, 어린이 보호 구역(스쿨존) 등 보행자 보호가 필요한 구역에 설치된 보행로로 기술을 적용해 차량의 감속을 유도한다. LED 전광판을 통해 보행자에게는 차량 접근을 알려주고 차량 운전자에게는 보행자의 위치를 알려주는 시스템이다.

경기 의정부시는 교통사고 감소를 위해 지역 내에서 교통사고 발생률이 가장 높은 상위 7개 구간을 선정해 스마트보행로를 설치했다. 의정부시에 따르면, 실제로 스마트보행로를 설치한 후 스쿨존에서의 차량 속도가 설치 전보다 약 14% 줄었다.

스마트보행로와 비슷하게 보행자가 도로를 건널 때 발생할 수 있는 교통사고를 예방하기 위한 스마트횡단보도도 있다.

스마트횡단보도는 AI CCTV를 통해 보행자와 차량을 감시하면서 충돌 등 위험도를 자동으로 인식에 전광판으로 알리거나 음성으로 안내한다.

스마트횡단보도에는 보행 신호와 상황별 음성 안내, 스마트폰 보행 차단, 바닥 신호등, IoT 기반 과속 방지 시스템, 음성 안내 시스템 등이 모두 탑재된다. 특히 LED 조명을 이용해 야간 시 보행자와 차량 운전자에게 주의를 줘 교통 사고를 예방하는데 큰 도움을 준다. 서울 성동구에서는 스마트횡단보도 설치 후 구의 교통 사고 발생률이 21.5% 감소하는 효과가 있었다.

전남 광주시는 교통 사고율을 줄이기 위해 지역 내 총 22개 구역에 스마트횡단보도를 구축한다는 계획을 밝히기도 했다.

공영 버스 등 대중교통 차량에 교통 안전 솔루션을 탑재한 사례도 있다. 경기 광주시는 공영 마을버스에 카비(CARVI)의 AI 영상 인식 엔진 기반의 교통 사고 예방·예측 솔루션을 공급해 운영하고 있다.

이 솔루션은 엔진이 차량의 주행 습관 데이터를 수집·분석해 과속, 급제동, 안전거리 준수, 신호위반 여부 등 38가지 이상의 항목을 점검해 운전자별 안전 운행 점수를 매긴다. 이를 통해 대중 교통 운전자의 운행 습관을 평가하고 개선시키고, 이를 통해 교통 사고 예방 효과를 가져올 수 있다.

경기 광주시 도로관리과 관계자는 “현재 설치된 스마트보행로와 스마트횡단보도는 운전자와 보행자의 안전에 실제로 많은 도움이 되고 있다. 일단 바닥에 설치된 밝은 LED 조명을 통해 신호의 가시성이 확실히 높아졌다. 또한 휴대 전화를 보느라 차량을 보지 못하는 보행자에게는 음성 안내와 위협 경고음이 사고 예방에 도움을 주고 있다. 향후 지역 내 스쿨존에 설치를 마친 후에 교통 사고가 많은 지역을 중심으로 확대 설치할 예정이다”라고 말했다.

 

 

안전을 위한 교통 단속 장비의 고도화

도로 안전을 지키기 위한 교통 단속 장비들도 더욱 고도화되고 있다.

경찰청은 2020년 4월부터 코로나19를 예방하기 위해 접촉하지 않고도 음주 여부를 확인할 수 있는 비접촉식 측정기를 개발해 사용하고 있다. 아울러 2021년 8월부터는 비접촉과 접촉이 모두 가능하도록 감지기의 성능을 보완한 복합 음주 측정기를 개발했다.

복합 음주 측정기는 알코올 센서를 통해 공기 중 알코올 성분을 감지한다. 운전자의 30cm 앞에만 있어도 알코올 여부가 감지된다. 만약 차량 내부에서 알코올 성분이 감지되면, 2차로 접촉 감지를 통해 운전자의 혈중 알코올 농도를 정밀하게 측정한다. 향후 경찰청은 복합 음주 측정기를 양산해 전국 경찰서에 보급할 예정이다.

배달 수요 증가로 늘어난 오토바이(이륜 자동차)의 사고 예방을 위한 무인 단속 시스템도 개발됐다.

오토바이의 경우, 일반 차량과 다르게 번호판의 크기가 작고 후면에만 부착돼 있어 기존의 촬영 장비로는 단속에 한계가 있었다. 이에 경찰청은 이륜차를 단속할 수 있는 대책을 강구했다.

광명경찰서는 엘텍코리아와 협력해 오토바이의 작은 번호판을 인식할 수 있는 시스템을 경기 광명시 소하2동에서 지난 7월부터 시범 운영하고 있다. 이 시스템은 AI 영상 분석 기술을 통해 오토바이의 과속, 역주행, 중앙선 침범, 안전모 미착용, 다인 탑승 등 안전을 위협할 수 있는 교통 법규 위반 행위를 잡아낸다.

또한 시스템은 루프감지센서 매립 방식(도로에 매설된 루프코일을 통한 검지 방식)이 아니라 빅데이터 기반 AI 영상 분석 시스템을 통해 차량뿐 아니라 이륜차, 자전거, 보행자 등 다양한 객체를 감지한다.

경찰청은 2023년까지 시범 운영을 종료한 후 본격적으로 무인 단속 시스템의 설치를 전국으로 넓혀갈 예정이다.