한국전자통신연구원(ETRI)은 교통 혼잡 상황을 예측할 수 있는 시뮬레이션 기술 '솔트'를 개발했다고 12일 밝혔다. 솔트는 클라우드를 기반으로 해 기존 기술보다 처리 속도가 빠르고 데이터만 입력하면 어느 도시든 교통 흐름을 분석할 수 있어 사전 정책 검증에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
ETRI는 서울시와 경찰청, SK텔레콤 등으로부터 데이터를 받아 지역 도로망과 신호체계 데이터베이스를 구축해 서울시 강동구 지역을 통행하는 일 평균 40만대 차량의 하루 동안의 교통 흐름을 1만3000여개의 도로로 나눠 5분 안에 시뮬레이션하는 데 성공했다. 기존 이동량을 측정하는 공개 소프트웨어인 '수모'보다 계산 속도가 18배 빠른 결과다.
ETRI가 개발한 교통 시뮬레이션 기술은 인공지능 기계학습이나 딥러닝이 할 수 없는 교통 환경도 분석 가능하다. 즉, 신호체계 변경, 새로운 다리 건설 등 변수가 나타나면 기계학습, 딥러닝 방식은 매번 새로운 모델을 생성해 적용해야 하지만, 연구진이 개발한 모델은 매번 다른 입력값이 제공되어도 보편적으로 적용할 수 있다.
ETRI는 이번 성과가 서울시가 추진하는 '도로 상황 개선 위한 시설정비사업'과 연계해 교통 개선 효과를 검증했다고 밝혔다.
민옥기 ETRI 지능정보연구본부장은 "매년 우리나라에서 발생하는 교통혼잡비용이 약 30조원이며 수치 또한 증가세에 있다"며 "솔트를 활용해 교통 혼잡으로 발생하는 사회경제적 비용을 낮추는 데 도움이 되기를 바란다"고 말했다.
ETRI는 서울시와 경찰청, SK텔레콤 등으로부터 데이터를 받아 지역 도로망과 신호체계 데이터베이스를 구축해 서울시 강동구 지역을 통행하는 일 평균 40만대 차량의 하루 동안의 교통 흐름을 1만3000여개의 도로로 나눠 5분 안에 시뮬레이션하는 데 성공했다. 기존 이동량을 측정하는 공개 소프트웨어인 '수모'보다 계산 속도가 18배 빠른 결과다.
민옥기 ETRI 지능정보연구본부장은 "매년 우리나라에서 발생하는 교통혼잡비용이 약 30조원이며 수치 또한 증가세에 있다"며 "솔트를 활용해 교통 혼잡으로 발생하는 사회경제적 비용을 낮추는 데 도움이 되기를 바란다"고 말했다.