도로결빙 예측 시스템 개발… 겨울 안전운행 돕는다

14일 새벽 경북 군위군 상주~영천고속도로에서 도로 결빙으로 2건의 추돌사고가 발생해 7명이 숨지고 30여명이 부상했다. 사고 여파로 40여대의 차량이 뒤엉키며 고속도로 양방향이 12시간 가량 마비됐다.(경북소방본부제공) 2019.12.14/뉴스1 © News1 최창호 기자

[파이낸셜뉴스] 국내 연구진이 도로온도 변화 패턴을 예측해 도로결빙 위험을 대비할 수 있는 시스템을 개발했다.

한국건설기술연구원은 노면온도의 변화 패턴을 예측하는 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 차량에 부착된 관측장비로 외부온도 데이터를 수집하고, 기계학습 알고리즘을 통해 분석된 노면 결빙 위험 정보를 운전자에게 실시간으로 제공해 주는 것이 기술의 핵심이다.

연구팀은 향후 이 기술을 실생활에 활용할 수 있도록 ㈜팅크웨어와 협력해 기술 시범적용을 추진하고 있다. 연구팀은 자유로 및 영동고속도로 일대에서 다양한 기상조건 및 도로구간 특성 하에서의 데이터 수집 및 분석, 5년여간의 연구 결과 '노면온도변화 패턴 예측 시스템'을 개발하는 데 성공했다.

연구책임자인 양충헌 박사는 "'노면온도변화 패턴 예측 시스템' 개발로 겨울철 도로의 노면상태에 대한 정보를 보다 많은 운전자에게 제공하면 동절기 차량의 안전운행에 크게 기여할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

노면온도는 겨울철 도로의 노면상태를 결정짓는 매우 중요한 요소다. 그러나 약 11만km에 달하는 국내 도로망 전체의 노면상태를 실시간으로 모니터링하는 것은 사실상 불가능하다. 따라서 연구팀은 빅데이터를 수집, 분석해 노면온도가 변화하는 패턴을 예측하면 도로의 노면상태 또한 예측할 수 있다는 점에 착안해 연구를 진행했다.

노면온도 변화 패턴 예측 모형의 성능과 신뢰도를 높이려면, 다양한 도로조건 및 기상조건 등을 고려한 양적·질적 학습 데이터의 확보가 필수적이다. 우선 '모바일 차량 주행환경 관측장비(VISS)'를 통해 실시간으로 차량 외부온도와 위치정보를 동시에 수집한다. 수집된 정보는 LTE 통신 등의 방법으로 '도로 주행 환경 분석 플랫폼'으로 전송된다.

연구팀이 개발한 '노면온도변화 패턴 예측 모형'은 플랫폼으로 전송된 정보와 기상청이 공개적으로 제공하는 기온·습도 등의 날씨정보, 기존에 입력해 둔 위치별 도로조건 등 다양한 조건을 연계해 기계학습(머신 러닝) 기반 모형으로 노면온도 변화 패턴을 예측한다. 이를 통해 도로관리자 및 운전자는 도로결빙 등 노면위험 예측 정보를 실시간으로 제공받게 된다.

monarch@fnnews.com 김만기 기자

※ 저작권자 ⓒ 파이낸셜뉴스. 무단 전재-재배포 금지