최적신호 생성·운영해 자율주행차량 최적경로 찾는다
최적신호 생성·운영해 자율주행차량 최적경로 찾는다
  • 전찬민 기자
  • 승인 2022.03.28 09:12
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인공지능 기술의 차별성
인공지능 기술의 차별성

[공학저널 전찬민 기자] 정부의 교통사고 사망자 줄이기 노력으로 교통사고 사망률은 지속적으로 감소하고 있지만, 교통혼잡도는 매년 증가 추세이며, 이로 인해 막대한 경제적 손실을 유발하고 있다. 성큼 다가온 자율주행차 시대를 대비해 도시부 네트워크 단위의 교통정체와 혼잡 완화를 위해서는 실시간 교통상황을 반영해 교차로를 제어하는 실시간 신호운영시스템 개발이 필요한 시점이라는 것이 전문가들의 의견이다.

현재 정부는 ‘2030년 미래차 경쟁력 1등 국가’도약이라는 비전으로 2027년 Lv. 4 수준의 자율주행 자동차 출시를 목표로 하고 있다. Lv. 4수준의 자율주행 자동차는 차량에 부착된 센서를 기반으로 인지→판단→제어 프로세스를 통해 출발지에서 목적지까지 자율주행을 수행하며 개별 차량이 수집하는 데이터는 하루 약 4000GB로 스마트폰의 6000배 수준일 것으로 예측되고 있다.

또한 자율주행 자동차는 항시 네트워크에 연결돼 있어 자율주행 자동차의 보급률과 빅데이터 분석기술 발전에 따라 도시부 네트워크 정보의 실시간성, 정확도와 범위가 증가할 것으로 예상되고 있다.

이러한 신호운영시스템 개발을 목적으로 지난 해 4월 ‘자율주행 기술개발 혁신사업(경찰청)'의 연구과제 중 하나인 ‘네트워크 제어를 위한 교통정체 및 혼잡 운영관리 기술 개발’ 과제가 착수됐다. 이번 과제에서는 최적신호시간 생성을 위해 필요한 실시간 교차로 교통상황 정보를 생성하는 ‘교통정보 통합관리 기술’과 실시간으로 최적신호시간을 생성하기 위한 ‘신호운영기술’로 이뤄져 연구개발이 진행되고 있다.

현재 교통정보는 공공, 민간에서 다양한 교통정보 수집장치와 제공수단을 통해 전국을 대상으로 수집·제공되고 있다. 또한 제공되는 소통정보는 첨단교통정보시스템(ATIS)의 하위 단위로 운전자에게 소통정보를 제공함으로써 수요분산을 통한 교통시설 이용효율의 극대화하기 위한 서비스의 일부이다.

이로 인해 현재 제공되는 소통정보는 교차로에서 방향성 없이 링크 단위로 생성된 정보를 제공함으로써 신호제어를 포함하는 첨단교통관리시스템(ATMS)의 서브 서비스들을 위한 교통정보로 활용하기 위해서는 회전방향별 교통정보의 생성을 통한 보다 세밀한 정보의 생성이 필요하다.

이에 따라 교통정보 통합관리 기술에서는 자율주행차 시대는 자율주행차의 경로정보를 포함해 기존 검지시스템에서 수집되는 지점과 구간 정보를 융합해 교통정보의 정확도, 수집률과 수집범위를 확장한 도시부 네트워크의 교통정보 통합관리 시스템을 개발하는 것이 목표다.

또한 다양한 분야에서 인공지능 기술의 성공적인 적용으로 교통분야 또한 인공지능을 활용한 교통문제 해결 노력이 지속적으로 이어져 오고 있다. 인공지능을 활용한 신호시간 운영 기술의 경우 기존 시스템으로 불가능한 운영범위의 한계를 극복해 개별교차로와 최소제어단위의 수준을 넘어 도시 네트워크 단위의 연구가 진행되고 있다.

기존 연구에서는 수집데이터과 최적화를 위한 컴퓨팅 파워 등의 한계로 인해 위계에 따라 단계별로 최적화를 수행하며 운영범위를 확장했다. 하지만 기존의 문제점을 극복하기 위한 기술이 발달함에 따라 도시 전체 네트워크 단위로 최적 신호시간 산정이 가능하며 이러한 기술의 개발이 요구되고 있다.

이에 따라 이번 연구에서는 다중 에이전트 강화학습을 활용해 2개 이상의 동적 에이전트 (dynamic agent) 간의 상호 관계를 모델링함으로써, 공동의 이익을 최대화하기 위한 인공지능 학습 방법을 활용해 네트워크 단위의 신호최적화 기술이 개발될 예정이다.

이번 연구과제의 주관기관으로서 연구책임을 다하고 있는 도로교통공단은 과거 루프기반의 실시간 신호운영시스템인 COSMOS의 개발과 교통정보 수집장치의 고도화에 따른 실시간 신호운영시스템 개발을 꾸준히 진행해 왔다. 특히 교차로의 신호운영과 관련된 업무를 지속적으로 수행함으로써 학계와 산업계를 조율해 현장에 적용 가능한 기술개발을 이끌어 갈 수 있는 역량을 갖추고 있다.

이러한 도로교통공단의 역량에 더해 지속적 신호운영기술 연구를 수행하고 있는 서울시립대학교, 아주대하교, 카이스트, 명지대학교와 새로운 기술의 현장에 성공적으로 구현·적용하고 있는 ㈜동림티엔에스, 더로드아이앤씨㈜, ㈜이지트래픽 등 기업이 참여해 연구개발에 최선을 다하고 있다.

도로교통공단 교통과학연구원 이민형 선임연구원(사진)은 “이번 과제는 2027년 Lv. 4 수준의 자율주행 자동차의 등장과 함께 자율주행차 시대를 대비한 도심 네트워크의 교통정체와 혼잡을 완화하기 위한 신호운영기술 개발을 목표로 하고 있다”며 “해당 기술이 적용 가능한 자율주행차 시대는 비자율주행차를 포함한 다양한 수준의 차량이 혼재되며, 자율주행차량도 일반 차량과 동일하게 교차로의 교통신호의 지시에 따라 교차로를 이용하게 된다”고 말했다.

그는 이어 “이에 이번 과제에서는 기존 신호시스템에서 최적 신호를 산정하기 위한 교통정보를 기존 교통정보 수집장치와 자율주행차량으로 확장하고 교차로의 최적신호를 생성·운영하게 된다”며 “이와 동시에 최적신호정보 기반의 자율주행차량의 최적경로를 제공함으로써 신호교차로의 정체와 혼잡을 해소·완화하는 하는 것”이라고 덧붙였다.

자율주행차량의 등장은 인간을 운전에서 해방시켜 주는 수단이 되지만 현재의 신호운영시스템은 최첨단의 자율주행차량이 등장한다고 해도 정체와 혼잡에서 해방시켜 줄 수 없다. 이를 위해서는 개별차량의 고도화와 지능화에 발맞춰 차량이 주행하는 인프라도 고도화 돼야 전체 교통네트워크의 효율을 달성할 수 있다는 것을 의미하게 된다.

또한 도시는 지속적으로 고밀화돼 도심 네트워크를 통한 이동은 지속적으로 증가할 것이며 정체는 더욱 가중될 전망이다. 이번 과제를 통해 개발된 기술의 실증과 현장 적용을 통해 신호 교차로의 정체가 완화 또는 해소될 수 있도록 지속적인 노력과 연구가 수반돼야 하며 관련 기술을 운영과 관리하기 위한 인력의 개발이 필요할 것이다.

 


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