인공지능 네비게이션이 길을 안내합니다

교통량에 따라서 신호 길이도 탄력적으로 조절

혹시 운전하거나 교통수단을 이용할 때 차가 드문 도로인데도 전방 신호가 적색이라 도로 위에서 오래 기다려본 적이 있으신가요? 혹은 짧은 좌회전 신호에 비해 좌회전 차선에 줄이 길게 늘어선 반면, 직진 차선에 대기중인 차는 현저히 적은데도 정작 직진 신호가 길게 이어지는 등 도로 위 비효율적인 신호 체계로 인해 의아한적 있지 않으셨나요? 앞으로는 이러한 비효율적인 도로 상황이 줄어들 것으로 예상돼요. 행정안전부에서 이러한 불편을 해소하기 위해 CCTV 영상을 AI가 분석하여 자동으로 교통량을 파악해 신호를 조절하는 기술을 개발했어요.

교통혼잡 관련 사회문제에 대해 더 알고 싶다면?

인공지능 덕에 콜택시가 더 빨라졌어요!

임산부, 노약자, 장애인, 휠체어 이용자들을 위한 콜택시

대전광역시에서는 2005년부터 교통 약자를 위한 콜택시 제도를 운용하고 있어요. 이 콜택시는 임산부, 노약자, 장애인, 휠체어 이용자 등 교통 약자가 위치한 곳에서 승객을 태우고 목적지까지 데려다주는 아주 유용한 서비스에요. 특히 휠체어 이용자들도 휠체어 전용 차량을 통해 간편하게 다른 곳으로 이동할 수 있기 때문에 대전 내 교통 약자들의 이동권 향상에 중추적인 역할을 해 왔다는 평가에요.

약 2만 명의 교통 약자에게 배정된 단 96대 차량

이렇게 유용한 교통수단이지만 대전에 등록된 약 2만 명의 교통 약자들에게 배정된 전용 차량 수는 단 96대에 불과하다고 해요. 그러다보니 효율적인 운영이 요구되는데 때로는 배차 신청부터 실제 승차까지 약 1시간가량이 소요되는 등 운영에 어려움을 겪었다고 해요. 이에 대해 행정안전부는 AI 학습을 도입하여 인공지능이 최적의 배차 대기 장소를 찾아내 배차 이동 거리를 기존보다 41% 감소시켰다는 놀라운 소식이에요.

인공지능이 찾아낸 최적의 6개 차량 대기소

인공지능은 교통약자들의 시간대별 이용 현황을 분석하고 이용자 수가 많은 출발지와 목적지를 함께 고려했어요. 이 과정을 통해 이용자의 대기 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 6개 새로운 차량 대기소를 제안했어요. 그 후 인공지능이 제안한 차량 대기소에 차량을 대기시켰더니 차량 신청자까지 이동하는 거리가 기존 평균 5km에서 2.9km로 감소시키는 큰 성과를 냈어요. 이 성과는 차량을 기다리는 시간이 훨씬 줄어들고 차량 운용에 필요한 연료도 줄어들고 같은 시간 동안 더 많은 탑승자를 운송할 수 있다는 의미라 대전뿐 아니라 다른 지자체들도 이 성과에 주목하고 있어요.

대전을 넘어서 전국으로!

대전에서 교통 약자 콜택시 배차 시스템에서 AI 학습이 효과적으로 교통 약자들의 이동권을 개선하는 것으로 나타나자 행정안전부는 이 시스템을 전국으로 확산시키겠다는 계획이에요. 대전뿐 아니라 교통 약자를 위한 콜택시를 운영하는 전국 다른 지자체들도 함께 이 기술을 활용할 수 있도록 표준분석 모델화하여 확산시킬 예정이에요. 이번 성과는 AI 학습이 교통 약자들의 이동권을 직접적으로 향상시킨 사례인만큼 앞으로 또 어떤 분야에서 인공지능이 우리 이웃들을 도울지 정말 기대돼요.

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