JCN울산중앙방송

(앵커 멘트)
5분에서 15분 뒤에 일어날 도로 상황을 예측해
시각적으로 보여주는 인공지능 기술이 개발됐습니다.

이미 이 기술은 시민들에게 차량정체 예측 구간과
평균 이동속도를 안내하는 등 실생활에 도움을 주고 있습니다.

이현동 기자의 보돕니다.
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(기사 본문)
울산의 주요 도로정체 구간 가운데 하나인 신복로터리.

출퇴근 시간이면 어김없이 차들이 길게 늘어서
가다 서기를 반복합니다.

울산시가 지능형 교통 체계를 구축하는 등
다양한 방법으로 교통정보를 안내하고 있지만
운전자들의 불편을 해소하기에는 역부족입니다.

이런 가운데 유니스트 고성안 교수팀이
도로 교통상황을 분석해 예측할 수 있는 기술을 개발해
눈길을 끌고 있습니다.

인공지능으로 15분 뒤 도로 정체를 예측해
시각적으로 보여주는 기술을 개발한 겁니다.

인터뷰-고성안/UNIST 전기전자컴퓨터공학부 교수
"저희는 이번에 딥러닝을 활용해서 도심 상황에 약 400개의 도로에 대해서
전체적으로 모두 예측을 하고 1분 안에 예측 결과를 뽑을 수 있는 시스템을 만든 것입니다."

이 기술을 이용해 울산시 교통정보를 분석한 결과
특정 도로의 평균 이동속도를 시속 4킬로미터 내외의 오차로
예측할 수 있었습니다.

또한 시각화 기술을 이용해 지도상 차량 수와 평균 속도를
한눈에 보여줄 수 있습니다.

ST-이현동 기자
현재 상황과 향후 도로 상황의 예측된 모습까지
색깔과 도형으로 표현하게 됩니다.

이미 울산교통방송국에서 이 시스템을 이용해
시민들에게 정체예측구간과 평균이동 속도를 안내하고 있습니다.

씽크-교통방송 진행자
"이어서 15분 후 상황 전해드립니다. 화합로 여천오거리에서부터
중구청까지 정체가 심화될 예정이고요. 반대편은 상황이
좋아질 것으로 보입니다."

광주와 부산, 인천, 대전에서도 교통방송을 통한 정체 방송에
활용될 예정입니다.

인공지능 기술이 도입된 새로운 시스템이
현대사회의 고질적인 문제인 교통체증 해소에도
도움을 주고 있습니다.
JCN뉴스 이현동입니다.
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