도로 교통 인프라의 효율적 운영 및 안전 진단과 4차 산업혁명 기술을 활용한 미래 자동차 및 교통 시스템의 발전 방향 doc_id CNTS-00120002844_2

도로는 지역, 시간에 따라 통행패턴이 달라지고 다양한 목적으로 이용되며 주변 변화에 매우 민감하게 반응한다. 이러한 도로를 총괄적으로 적정수준을 평가하는 것은 매우 어려운 일이다. 각 지역이나 국가의 통행특성에 따라 필요한 도로의 종류가 상이하며 이 도로도 시간, 지역, 통행목적에 따라 도로의 적정규모가 달라질 수 있다. 평일에 텅 빈 지방의 도로가 주말에는 통과교통으로 극심한 교통체증에 시달리며, 고속도로 등 지역간 도로는 텅 비어 있어도 지역 내를 연결하는 지방도는 중앙분리대나 보차분리가 확보되지 않아 사고 치사율이 도시부에 비해 높게 나타나고 있다. 평가지표에 따라 도로 SOC의 추가투자가 필요한가에 대한 대답이 달라질 수 있는 사례로 볼 수 있다. 결국 도로에서 발생하는 통행특성을 분석해서 도로종류별로, 지역별로, 시간대별로, 목적별로 적정한지, 부족한 부분은 어떤 점인지 종합적으로 진단해 볼 필요가 있다. 도로확충을 판단하는 기준으로 과거에는 도로혼잡지표가 주로 사용되었다면, 이제는 혼잡지표 외에도 교통안전, 효율성 등 다양한 지표가 사용되어야 하며 교통정체의 지속시간이나 시기, 이용자의 특성이 도로 SOC의 확충을 결정하는 중요 변수로 고려될 필요가 있다. 교통안전 연구는 교통공학에서 가장 중요한 연구분야 중 하나로 인식되고 있다. 교통안전 연구에서는 사고에 취약한 장소를 분석하거나 사고가 반복적으로 발생하는 곳의 사고발생 요인을 파악하는 데 주안점을 둔다. 일반적으로 교통안전 연구는 관점에 따라 크게 두 가지로 나눌 수 있다(Lee et al., 2015). 첫 번째는 미시적 안전 연구로서 도로축, 도로구간 또는 교차로와 같은 특정한 도로시설에 중점을 두어 안전 분석을 시행한다. 주로 도로의 기하구조적 특성, 교통류 특성과 같은 요소가 어떻게 안전에 영향을 미치는 지를 분석한다. 미시적 관점의 연구에서는 위험한 지점이나 구간이라고 판단되는 곳에 기하구조 개선, 신호체계 개선, ITS 기법의 적용 등 공학적인 측면에서의 안전 개선을 제시한다. 미국의 교통안전편람(Highway Safety Manual)을 비롯한 대부분의 안전 연구는 미시적인 관점에서 수행되어 왔다. 두 번째는 거시적 안전 연구이다. 거시적 안전 연구는 비교적 최근에 제안된 분석방법론이다. 거시적 안전 연구는 미시적 안전 연구와는 달리 교통분석존(Traffic Analysis Zone), 행정구역 등 보다 큰 관점에서 교통/도로 특성은 물론 인구, 사회경제 및 토지이용 특성이 어떻게 안전에 영향을 미치는지를 분석한다. 결국, 대도시의 도로문제는 도로의 확충과 더불어 도로운영과 교통수요관리방안, 대중교통정책 등이 병행되어야 해결할 수 있는 사안이다. 특히 도로운영방안으로 도로정체를 해소하고자 하는 노력은 최근 세계적인 추세로 영국의 SRN(Strategic Road Network)과 미국의 ICM(Integrated Corridor Management)을 예로 들 수 있다. 두 가지 사례가 다소 차이는 있지만 결국 선택과 집중 전략을 통해 주요 도로축을 중심으로 도로관리 및 운영방안을 수립하는 개념이다. 통행량이 집중되는 도로축에 대해서는 관리주체를 일원화하고 실시간 정보 교류 및 관제 시스템을 포함한 각종 도로인프라 시설을 첨단화하여 도로운영의 효율성을 높여야 한다. 도로교통 SOC의 감소추세는 우리나라 도로교통정책의 변화를 예고하고 있다. 도로확충이나 유지관리도 선택과 집중 정책이 필요하며 통행량이 많은 도로를 중심으로 운영관리 예산이 투입될 필요가 있는 것이다. 최근 도로부문을 중심으로 구축되고 있는 Big data를 활용함으로써 이러한 정책이 가능해졌으며 국도나 시도의 주요 도로축을 선정하여 운영관리를 중심으로 소통문제를 해결할 수 있다. ‘저 사람은 작년에 돈을 많이 벌었다’와 ‘저 사람은 돈이 많다’에서 ‘돈’은 다른 뜻으로 사용되었다. ‘돈을 많이 벌었다’에서는 작년 한 해 동안 벌어들인 소득이 많다’는 것이고, ‘돈이 많다’는 것은 ‘현재 갖고 있는 재산이 많다’는 뜻이다. 경제통계에서는 전자를 플로우(flow), 후자를 스톡(stock)이라 한다. 플로우 통계는 연중, 반기중, 분기중, 월중 등과 같이 표시하여 일정기간 중에 얼마나 만들었는지, 얼마나 벌었는지, 얼마나 수출하였는지 등을 나타내는 통계이다(예 : 생산량, 소득, 국제수지, 수출입액 등). 스톡 통계는 연말, 반기말, 분기말, 월말 등과 같이 표시하여 특정시점에서의 수량이나 금액을 나타내는 통계이다(예 : 통화량, 자본량, 외환보유액, 금융자산·부채 잔액 등). 스톡은 구성비 분석에 플로우는 증감률 분석에 주로 이용된다. 4차 산업혁명의 주요기술로는 인공지능, 사물인터넷, 빅데이터를 들 수 있다. 운전자 지원장치는 4차 산업혁명과 연결되어 빅데이터, 자동차 인공지능시스템의 진화와 직접적으로 관련된다. 자동차 부품, 제조사에서는 최첨단화된 반응시간과 기계적 시스템의 작동 정확성을 기반으로 인간의 행동특성에 근간을 둔 빠른 판단반응과 정확한 작동 및 구현으로 인공지능 기술의 확장을 꾀하고 있다. 컨설팅 및 조사기관인 미국 Tractica에서 발간한 ‘자동차용 인공지능 시장분석과 예측’에 따르면 반자율 혹은 완전자율자동차 시장에서 핵심기술 중의 하나로 인공지능이 중요한 변수가 될 것이며, 인공지능은 물체 감지 및 식별, 방지, 차량 내 개별화 서비스, 현실세계의 모델링, 예측과 관리, 기계센서 기반 데이터 융합, 자동화된 도로정보 서비스, 자율주행, 운전자 얼굴·상태 분석 및 감정인식, 행동인식 등으로 발전되어 2025년에는 관련시장 매출이 598억 달러(59.8조원)에 이를 것으로 예측하기도 했다. 이는 1년 전에 발표한 관련시장매출 368억 달러(36.8조원)에 비해 1.6배 늘어난 수치로 시장의 폭발적 확대를 의미하는 것으로 해석된다. 미국은 4차 산업혁명과 관련된 9대 전략기술 분야를 정하고 정부를 중심으로 향후 민간이 관련사업과 기술을 주도할 수 있는 혁신적 환경을 조성하는 것을 목표로 첨단자동차, 고성능 컴퓨팅, 스마트 시티 등을 포함하여 추진하고 있다. 일본은 4차 산업혁명에 대비하기 위해 일본재흥전략 경제개발 계획으로 사물인터넷(Internet of Things, IoT), 빅데이터, AI, 로봇기술 등을 2020년까지 개발하여 30조엔의 수익을 창출할 계획을 수립하여 진행 중이다. 일본은 4차 산업혁명과 관련하여 다른 나라에 비해 절대적 비교우위를 가지는 부분을 중심으로 선택집중하고 있다. 민간부분에서도 IoT, AI 등 4차 산업혁명에 필요한 기술개발을 독려하고 핵심인력의 확보에 주력하고 있다. 도요타는 실리콘밸리에 도요타 리서치 인스티튜트(TRI)를 설립하고 자율주행차의 핵심기술인 로봇 및 인공지능 기술개발에 착수했다. 중국은 신에너지 자동차, 차세대 IT 등을 기반으로 2025년까지 독일, 일본 수준의 제조경쟁력을 확보하기 위해 경주하고 있다. 운전자 지원장치는 ‘첨단 운전자 지원 시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)’이 정확한 명칭이며 운전 중에 발생할 수 있는 수많은 위험상황들 중 일부를 자동차 내 센서가 스스로 상황을 인지, 판단하여 자동차 내 장치를 제어하는 시스템을 의미한다. 여기서 수많은 위험상황이라함은 자동차 내·외부의 자극에 대한 일련의 운전자 행동반응과정인 PIEV(Perception, Identification, Emotion, Volition)에서 발생되는 것, 운전자의 졸음, 딴생각, 부주의 행동 등 운전자 자체가 원인이 되는 것(Human Factor)으로 이해할 수 있다. 우리나라는 올해 4월에 개정된 교통안전법 시행령 및 시행규칙에 따라, 화물트럭이나 버스 등 대형 사업용 자동차에 한하여 차로이탈경고장치(Lane Departure Warning System, LDWS)를 올해 7월부터 의무장착토록 하고 있다.