인공지능 활용해 도로 교통사고 위험도 예측한다

다양한 정책정보 가운데는 무심코 지나치기 보다 상세히 알면 도움되는 내용들이 많다. 또 정책 속에는 일반적인 지식을 넘어 생활에도 필요한 정책상식들이 담겨져 있다. “아는 만큼 보인다” 혹은 “아는 것이 힘이다”는 말처럼, 정책브리핑이 알아두면 유용한 ‘정책상식’을 소개한다. (편집자 주)

국내 도로에서 인공지능(AI)를 활용, 교통사고 위험도를 예측하는 T-safer(세이퍼)가 시범 운영 중이다. 

T-Safer(Transportation Safety Keeper의 영문 조합)는 교통안전 관련 빅데이터를 기반으로 AI 기술을 활용해 사고 위험요인을 분석하고 솔루션을 제공하는 교통사고 예측 시스템이다. 교통안전공단이 KAIST와 협업해 최초로 개발했다.

T-Safer는 우선 각 기관별로 흩어져 있는 운전자 운행특성 정보, GIS(geographic information system, 지리정보시스템) 정보, 교통사고·차량운행 정보 등 교통안전 관련 데이터를 통합해 빅데이터를 분석·구축한다.  

기관별 산재된 교통안전 데이터 통합→교통안전 빅데이터 구축.

그 다음, 도로 구간을 500m 단위로 구분해 각 구간마다의 교통사고 위험도를 0∼4단계로 나눠 교통안전 위험지도에 표출하는 방식으로 시스템을 운영한다. 

T-Safer는 사고 발생확률과 심각도(사망·중상·경상)를 고려해 0(낮음)~4단계(높음)로 구분하게 된다. 단계가 올라갈수록 사고 발생확률과 심각도가 높다는 의미다.

빅데이터를 분석, 전구간 위험도 예측→교통안전 위험지도 표출.

국토교통부와 공단은 위험도가 3단계 이상인 구간의 경우에는 위험요인 분석과 함께 사고 방지를 위한 종합 솔루션이 담긴 ‘세이프티 리포트’를 작성해 매달 15일까지 도로운영자에게 제공한다.

운영자는 솔루션이 포함된 리포트를 참고해 교통안전 개선 우선 순위를 결정하고 교통사고 예방대책에도 T-Safer를 활용할 수 있다.

아울러 T-Safer는 폐쇄회로(CCTV) 화면 데이터를 바탕으로 자동차 속도와 교통량·위험운전 행동 등을 분석, 교통사고 위험이 높아질 경우 실시간으로 도로전광표지판(VMS)을 통해 운전자에게 교통사고 위험성을 알려주는 기능도 선보인다.

앞서 국토부와 공단은 지난 5월부터 17번 국도 여수∼순천 구간 48km와 21번 국도 전주∼익산 구간 23km를 시범사업 구간으로 정하고 교통사고 위험도를 예측하기 위한 T-Safer 시스템을 개발해왔다.

향후 양 기관은 국도 구간에서의 시범운영 결과에 따라 기타 국도구간, 도심지역 등 다양한 분야로 T-Safer를 확대해 나간다는 방침이다. 

또 장기적으로는 T-Safer를 플랫폼에 구현해 교통안전 담당자가 바뀌더라도 일관되고 과학적 안전관리를 추진할 수 있도록 시스템화 해 나갈 계획이다.

(www.korea.kr)