2024-02-24

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스마트한 교통 관리 체계의 완성, 해답은 클라우드? | KS News

스마트한 교통 관리 체계의 완성, 해답은 클라우드? | KS News

[IT동아 김영우 기자] 거의 막히지 않던 도로가 어느 날은 막히기도 하며, 반대로 정체가 심하던 도로였는데 어느 날은 신기하게도 뻥뻥 뚫리기도 한다. 도시 생활을 하는 시민, 특히 운전자라면 종종 겪는 일이다. 늘 이용하던 도로라도 오늘은 어떤 상태일지 알 수 없으니 운전자는 항상 고민을 하기 마련이다. 실시간 교통정보가 반영된다는 최근의 내비게이션을 이용하더라도 이런 고민은 끊이지 않는다.

그리고 이런 시민들 이상으로 고민이 많은 것이 바로 각 지방자치단체의 교통정보센터다. 이들은 각종 교통정보를 수집 및 전달하고 종합적인 상황을 분석해 관리한다. 각 교차로에 설치된 신호기를 어떻게 제어해야 할지, 사고나 시위와 같은 돌발상황이 발생하면 어떻게 대응해야 할지, 그리고 이렇게 모인 각종 데이터를 어떤 방법으로 시민들에게 전해야 할지 등을 고민한다.

지능형 교통 체계(ITS)의 구성 사례 (출처=안양시)
지능형 교통 체계(ITS)의 구성 사례 (출처=안양시)

이러한 고민을 첨단 ICT 기술을 통해 해결하는 스마트한 교통 솔루션의 도입도 이미 현실화되었다. 상당수의 지방자치단체에서 인공지능(AI)이나 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 엣지컴퓨팅 등을 적용해 한층 효율적이고 체계적인 교통관리가 가능한 지능형 교통 체계(Intelligent Transportation Systems, ITS)를 도입했거나 도입 예정이기 때문이다.
이를테면 스마트 교차로 시스템도 ITS의 주요 요소 중 하나다. AI 카메라로 교차로 차량 통행량, 차량 종류, 대기 길이, 횡단보도 보행자, 자전거, 오토바이 등의 다양한 교통 정보를 수집하며, 이를 통해 시간대별 신호 운영(TOD)이나 실시간 신호 운영을 최적화할 수 있다. 2022년 현재 안양시와 화성시, 성남시, 광양시 등의 다양한 지자체가 스마트 교차로를 구축했거나 구축 중에 있다.

AI 카메라로 통행량이나 차량 종류, 위험 요소 등을 자동 분석하는 스마트 교차로 시스템 (출처=라온로드)
AI 카메라로 통행량이나 차량 종류, 위험 요소 등을 자동 분석하는 스마트 교차로 시스템 (출처=라온로드)

교통정보센터에서는 이렇게 수집된 다양한 교통정보를 이용, 해당 지역 전체의 전반적인 교통 상황을 한 눈에 알 수 있는 교통운영시스템(TMS)을 운영하고 있다. 이는 현재의 교통 상황을 확인하고 대응함과 동시에 축적된 데이터를 기반으로 향후 한층 개선된 교통 정책 수립의 기반이 될 수 있다.

이렇게 지능화된 교통 시스템은 시내 교통 상황을 개선할 뿐 아니라, 4차 산업혁명 시대가 지향하는 스마트 시티를 한층 앞당길 수도 있다. 특히 스마트 교통시스템의 운영을 통해 쌓인 각종 빅데이터는 자율주행을 비롯한 모빌리티 서비스, 무인 배달을 비롯한 차세대 물류 서비스 등을 개발하는데도 큰 역할을 할 수 있다. 이와 더불어 보다 이러한 사업자들이 필요로 하는 공공데이터 가공 서비스 역시 활성화될 수밖에 없다.

해당 지역 전체의 전반적인 교통 상황을 한 눈에 알 수 있는 교통운영시스템(TMS) (출처=라온로드)
해당 지역 전체의 전반적인 교통 상황을 한 눈에 알 수 있는 교통운영시스템(TMS) (출처=라온로드)

영국의 시장조사기관인 테크노나비오(Technavio)가 2020년에 발표한 자료에 따르면, 전세계 ITS 시장은 2020년 586억 달러에서 연평균 성장률 9.54%로 증가하여, 2025년에는 924억 3,000만 달러에 이를 것으로 전망된다. 그만큼 유망한 시장이다.

다만, 2022년 현재의 국내 스마트 교통시스템은 한계도 분명하다. 각 지자체가 각자 구축한 서버를 통해 교통 시스템을 운영하고 있어 타지역과의 데이터 연동에 한계가 있으며, 민간 사업자들이 해당 데이터로 새로운 기술이나 서비스를 개발하는데도 어려움이 있다. 또한 시스템을 구축하는데 시간과 비용이 많이 드는데다 필요한 전문 인력을 수급하는 것도 쉽지 않다.

이러한 문제를 해결하기 위해 주목받고 있는 것이 클라우드 기반의 스마트 교통 시스템 솔루션이다. 지자체 단위로 편재된 현재의 스마트 교통 시스템을 클라우드 기반으로 전환하면 서비스 파편화를 해소할 수 있을 뿐 아니라 구축 및 운영에 드는 시간과 비용도 아낄 수 있다.

대표적인 것이 교통 개선을 위한 클라우드 서비스, 이른바 TMaaS(Traffic Management as a Service)다. 이를 통해 기존 TMS의 한계를 다수 해소할 수 있을 것으로 기대된다. 특히 TMaaS는 공공부분의 디지털 혁신을 가속화할 뿐 아니라 다양한 교통 서비스를 시민들에게 제공할 수 있다. 이와 더불어 민간 ICT 분야의 접근성을 높여 AI나 자율주행, 메타버스, 디지털트윈 기반의 차세대 기술 및 서비스의 성장에도 크게 기여할 것으로 예상된다.

다만, 보안이나 각종 규제, 그리고 전문 인력 부족을 비롯한 다양한 장벽 때문에 공공 부문에 클라우드를 도입하는 데는 어려움이 있었다. 이는 교통 부문 역시 예외가 아니다. 각 지자체에서 클라우드 구독 서비스를 이용하는 모습도 아직까지는 생소하다. 제도 및 인식 개선을 통해 이런 분위기도 바뀌고 있긴 하지만 아직은 갈 길이 멀다.

이와 관련, 2022년 공공부문 이용 SaaS 개발·검증 정부 과제의 일환으로 TMaaS를 개발하고 있는 ㈜라온로드의 관계자는 취재진과의 인터뷰에서 “TMaaS는 매년 추가되는 서버 및 DB로 인한 공간 및 비용 문제는 물론, TMS간의 호환성 문제도 해결할 수 있다”며 “지자체와 기업, 시민이 모두 콘텐츠를 활용할 수 있는 기회도 열리기 때문에 다양한 분야의 동반성장도 기대된다”라고 의견을 밝혔다.

글 / IT동아 김영우(pengo@itdonga.com)

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원천: IT동아 (CC BY-NC-ND 2.0)

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