◎감지기가 주변상황 측정·예측해 통제/체증 14%까지 감소… 하반기 시범설치한국과학기술원(KAIST) 인공지능연구센터 이광형교수팀은 9일 인공지능 퍼지기법을 이용해 교통량에 따라 최적의 신호체계를 결정하는 교통신호시스템을 개발했다고 밝혔다.
이박사팀이 3천5백만원을 들여 2년만에 개발한 이 시스템은 마치 교통순경이 신호등을 조작하듯 도로에 설치된 감지기로 측정된 교통량을 파악해 각방향의 신호순서와 시간을 결정, 지체시간을 최소화하도록 설계됐다. 이 시스템은 인접교차로의 교통상황도 인공지능으로 예측해 신호순서와 길이를 바꿔줌으로써 교통량을 통제, 도심전체 교통통제시스템으로 확장할 수 있다.
이 시스템은 교통량이 도로별로 1시간에 1천7백∼2천대에 달하는 4거리에 적용할 경우 기존 교통시스템의 평균지체시간인 59∼1백27초를 최고 14%까지 줄이는 효과가 있다. 9개의 교차로에서 이 시스템으로 시험한 결과 지체시간을 4∼8초까지 단축시켰다. 이 시스템은 특히 교통량이 시간에 따라 변하는 경우 효과가 더욱 뛰어나 지체시간을 평균 8.9% 감소시켰다.
현재 우리나라 교통통제시스템은 신호체계를 미리 입력시키는 시간입력방식과 5∼10개의 신호체계를 입력한 뒤 교통량에 따라 신호를 선택하는 교통대응방식을 사용하고 있으나 교통량변화와 인접교차로상황을 고려하지 못해 교통적체를 유발하는 또 다른 요인으로 지적돼 왔다.
이박사는 『지난해 교통체증으로 인한 경제적 손실이 8조6천억원으로 추산되는 데다 갈수록 교통적체가 심해져 이 시스템을 활용할 경우 상당한 경제적 이득이 기대된다』고 말했다.
이박사는 이 시스템을 관계부처와 협의해 올 하반기부터 서울시내에 시범설치하고 효과가 있을 경우 전국으로 확대적용할 예정이다.<선년규 기자>
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