주말 7명 목숨 앗아간 '블랙아이스 사고' 막을 기술 나왔다

14일 오전 4시 44분쯤 경북 군위군 상주영천고속도로에서 얼어붙은 도로를 달리던 차량 40여대가 미끄러져 연쇄 추돌로 이어졌다. 사고로 화재가 발생한 차량 등이 뒤엉켜 고속도로 양방향이 8시간 가까이 마비됐다. 이 사고로 7명이 숨지고 30여명이 부상했다. [사진 한국도로공사]

도로 표면의 온도 변화 패턴을 예측하는 방법으로 블랙아이스와 같은 겨울철 도로결빙 위험을 대비하는 기술이 나왔다.

한국건설기술연구원은 차량에 부착된 관측장비로 외기온도 데이터를 수집하고, 기계학습 알고리즘을 통해 분석된 노면 결빙 위험 정보를 운전자에게 실시간으로 제공해 주는 ‘노면온도변화 패턴 예측 시스템’을 개발했다고 16일 밝혔다. 이 기술을 전국 고속도로에 적용하면, 14일 오전 7명의 목숨을 앗아간 상주~영천 고속도로 블랙아이스 사고와 같은 사태를 방지할 수 있다.

노면온도는 겨울철 도로의 노면상태를 결정짓는 중요한 요소다. 하지만 총연장 약 11만㎞ 달하는 국내 도로망 전체의 노면상태를 실시간으로 모니터링하는 것은 사실상 불가능하다. 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 양적ㆍ질적 학습 데이터의 확보가 필수적이다. 연구팀은 지난 5년 동안 자유로 및 영동고속도로 일대에서 다양한 기상조건과 도로구간 특성 아래에서 데이터를 수집ㆍ분석했다.

건설기술연구원이 개발한 ‘노면온도변화 패턴 예측 시스템’ 의 노면온도변화 패턴 추정 과정.

우선 ‘모바일 차량 주행환경 관측장비(VISS : Vehicle is a Sensor)’를 통해 실시간으로 차량 바깥의 온도와 위치정보를 동시에 수집한다. 수집된 정보는 롱텀에볼루션(LTE) 통신 등의 방법으로‘도로 주행 환경 분석 플랫폼’으로 전송된다.

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

연구팀은 향후 시스템 고도화를 통해 본 기술을 실생활에 활용할 수 있도록 응용소프트웨어 개발ㆍ공급업체 팅크웨어와 협력해 나갈 계획이다.

연구책임자인 양충헌 박사는 “‘노면 온도변화 패턴 예측 시스템’ 개발로 겨울철 도로의 노면상태에 대한 정보를 보다 많은 운전자에게 제공할 수 있게 됐다”며 “한국도로공사와 협업하면 전국 고속도로의 블랙아이스를 포함한 겨울철 결빙 위험지역 사고 예방에 기여할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

최준호 기자 joonho@joongang.co.kr

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