국토 2015년 7월 통권405호

2018년까지 교통사고 사망자수를 2,500명 이하로 줄이고, 2020년까지 세계에서 가장 안전한 도로교통 사회를 실현하기 위한 ‘관민 ITS구상 로드맵 2015’ 전략의 하나로 교통 빅데이터 활용이 제시되었다. 현재까지의 교통 데이터는 정부가 중심이 되어 차량감지기와 광신호기 등을 설치하고, 일본 도로교통정보센터(JARTIC)가 일괄적으로 정보를 수집하여 교통정보 제공 사업자 또는 도로교통정보 통신시스템센터(VICS센터)를 통해서 운전자에게 정보를 제공하는 고도의 정보제공 시스템 체제를 구축하고 있다. 또한 ETC2.01)을 활용한 차량-차량 간, 도로-차량 간의 통신에 의한 프로브 데이터(probe data)를 수집하여 다양하고 방대한 빅데이터를 분석함으로써 교통정체 정보, 재해발생 시 재해에 의한 도로단절 정보 등 다양한 정보를 제공하는 정책을 추진하고 있다. 우리나라 고속도로 교통데이터의 본격적인 수집은 1992년 교통종합상황실(현 교통센터) 설치에서부터 시작되었다. 이후 현재까지 소위 지능형교통체계(ITS) 인프라 구축에 약 1조 3천억 원이 투자되었고, 이를 통해 현재 하루 평균 7천만 건의 원시 데이터(집계데이터 포함 약 2억 건/일), 연간 약 8TB의 교통데이터가 수집되고 있다. 2006년 10월에 한국도로공사 도로교통연구원 내에 첨단교통정보 기술지원센터를 세우고, 2007년 1월부터 모든 고속도로 교통데이터를 원시 수준에서 저장하기 시작하였다. 이것이 바로 고속도로 교통데이터베이스시스템의 모태가 된 고속도로 교통이력 자료관리시스템(Operations Analysis and Supportive Information System: OASIS)이다. 그 전에는 단순하게 시스템 오류 시 복원을 위한 용도로 통계정보 생성 후 최근 3개월 정도만 보관해 오던 실정이었으나 OASIS를 통해 명실공히 중장기 교통데이터를 언제나 활용할 수 있는 기반을 마련하게 된 것이다. 95번 고속도로연합(I-95 Corridor Coalition)은 미국 동부연안의 주축 고속도로인 95번 고속도로가 지나는 플로리다주부터 메인주까지의 18개 주와 캐나다의 일부 지역을 포함한 총 3,085km 구간의 교통 관련 정부조직, 톨기관, 그리고 교통안전을 포함한 관련 조직들을 총망라한 연합체로서 지역교통의 이동성과 안전, 효율성을 증대하기 위해 1993년에 공식출범하였다. 95번 고속도로연합은 공통의 목표와 이슈를 위해서 많은 공공기관들 간의 상호 협조와 연계를 가장 성공적으로 수행하고 있는 모범사례로 인식되고 있다. 95번 고속도로는 미국 고속도로 시스템의 21%를 차지하는 동부지역의 가장 중요한 주축 고속도로로서 매년 총 5억 6,500만 차량통행과 53억 톤의 화물을 처리하고 있는데 이는 전 미국의 차량통행거리(Vehicle Mile Travelled: VMT)의 35%를 차지하는 수치다. 또한 95번 고속도로 구간의 60%는 도시지역 도로로서 현재 심한 정체를 겪고 있다. 지난 2014년 7월 영국 의회 내의 과학기술 자문기구인 POST(The Parliamentary Office of Science and Technology)에서는 교통분야의 빅데이터(Big Data) 및 오픈데이터(Open Data)의 수집·분석 결과와 활용방안 등을 정리하여 「Big and Open Data in Transport」라는 보고서를 발간하였다. 이 보고서는 영국 정부가 빅데이터 활용과 오픈데이터 제공을 위해 어떤 제도적 기반을 마련하였고, 특히 교통분야에서 어떻게 데이터를 활용하고 있는지에 대한 사례 등을 담고 있다. 뿐만 아니라, 보고서는 데이터를 수집하고 개방함에 있어 민감한 문제 중 하나인 개인정보를 어떤 방식으로 침해하지 않고 유포할 수 있을지 등 빅데이터와 오픈데이터를 원활하게 활용하기 위한 과제들도 함께 언급하고 있다. 공공부문의 교통운영 및 관리(operation and management) 측면에서는 시공간상 차량의 밀도변화와 통행자의 이동성 패턴분석 등을 통한 능동적 교통류 관리(active traffic management)가 대표적 기법인데, 실시간 제어전략으로 램프미터링, 가변전광표지(Variable Message Sign: VMS), 자유통행속도 제어를 통한 일정 속도유지(speed harmonization), 교통정체 시 갓길 개방과 같은 보조차로 운영 등 정체를 해결하고자 하는 전략이 있다. 이를 위해 수집되는 교통 관련 자료는 Cell/Smart Phone Data, GPS Navigation, Satellite Image, Detectors, Service Providers, RFID, LIDAR, Social Medial, 도로센서, 도로카메라, 상업용 GPS, 소비자 GPS, 스마트폰, 통신네트워크 장비 등이다. 교통운영과 관리 측면에서 빅데이터를 이용하는 사례는 이동성을 주 목적으로 하는 고속도로와 주간선도로에서 많이 볼 수 있는데, 도로이용자의 주 관심사는 시공간상의 교통상황, 정체(congestion), 대안 교통정보 제공 등이다. 즉, 빅데이터를 이용한 다양한 범위를 가진 시공간상 교통패턴을 과거와 현재의 자료를 기반으로 분석하고 가까운 장래의 통행상황을 예측하여 운전자가 원하는 기종점 간 통행시간을 제공한다. 미국에서 통행자들이 가장 많이 사용하는 교통정보서비스 중 하나가 구글에서 제공하는 구글맵 서비스인데 사용자가 기종점을 입력하면 기종점을 연결하는 현재(또는 다른 출발시간에 따른) 교통상황을 고려한 교통수단별(보행, 자동차, 대중교통 등) 최단 통행시간 경로를 알려준다. 민간부문 교통 빅데이터 시장은 크게 일반차량과 화물차량 정보제공 업체로 양분되어 있다. 일반차량 데이터는 구글, IBM 같은 글로벌 기업뿐만 아니라 INRIX, Waze, TomTom, Here, AirSage 등 원천기술을 가지고 있는 다양한 업체들이 각축을 벌이고 있다. 교통정보를 수집하는 방법은 각 업체마다 다양하다. 먼저 가장 전통적인 방법으로 교통루프 데이터를 바탕으로 정보를 수집하는 방법이 있으며, 차량이나 스마트폰에 장착된 GPS정보를 활용하여 차량의 통행 및 속도를 파악하는 보다 진보된 방법이 있다. 이밖에 블루투스나 카메라를 이용한 다양한 방법도 개발되어 있다. 최근 ITS 분야에서 각광 받는 기술은 스마트폰과 같은 모바일 기기에서 나오는 신호를 크라우드 소싱하여 다양한 교통정보를 추출하는 방법이다.