송나영 앵커>
출퇴근 스트레스의 주된 원인인 교통체증을 인공지능을 통해 해소하는 방안이 추진됩니다.
이렇게 만들어지는 인공지능 모델은, 앞으로 대기질 개선과 도로안전 확보 등 다양한 분야에 활용될 전망입니다.
윤현석 기자의 보도입니다.

윤현석 기자>
지난해 한 설문조사 업체가 직장인 7백 명을 대상으로 설문조사를 진행했습니다.
조사 결과 직장인 10명 중 8명이 출퇴근으로 인한 스트레스를 호소했고, 이 가운데 교통체증이 출퇴근 스트레스의 주요 원인인 것으로 나타났습니다.
민간 기업들이 교통체증 해결을 위해 빅데이터와 자율주행 기술 연구에 나선 가운데 정부가 교통체증 해소를 위한 AI 모델을 도입합니다.
행정안전부 통합데이터분석센터는 AI기반 CCTV 영상인식 교통량 분석모델 개발을 마쳤다고 밝혔습니다.
개발된 모델은 CCTV를 통해 확보된 영상을 AI가 자동분류하고, 차량이 통과하는 차선 위치를 파악한 뒤 인공지능이 학습한 대로 차선, 차종별 통행량을 집계하는 방식으로 운영됩니다.
승용차와 소형버스를 비롯해 소형화물차와 중형화물차, 대형화물차까지 교통량 조사 기준인 12종으로 구분할 수 있고, 별도의 CCTV 설치나 교체 없이 기존 CCTV를 그대로 활용할 수 있다는 장점이 있습니다.
통합데이터분석센터는 모델 개발 과정에 영화 4천2백 편 분량에 달하는 CCTV 영상데이터를 활용했다고 밝혔습니다.
이 데이터를 통해 AI를 반복 학습시켰고, 차종 판독 정확도는 94% 수준까지 도달한 것으로 알려졌습니다.
정확도가 높아진 만큼 이를 활용해 출퇴근 상습정체 구간을 확인, 확인된 교차로의 경우 직진과 좌회전 차선을 확대 조정할 방침입니다.
정부는 AI 모델을 교통체증 해소 뿐 아니라 대기질 개선과 도로안전 확보 등 다양한 방면에 활용할 예정입니다.
또 수작업으로 진행됐던 교통량조사를 자동화할 수 있게 돼 행정 효율성과 정확도를 높일 수 있을 것으로 예상했습니다.

전화 인터뷰> 김 철 / 행정안전부 정부혁신조직실 통합데이터분석센터장
"대형차량의 통행량이 특히 많은 곳의 경우 도로의 상습 파손과 미세먼지 발생 가능성이 크다고 볼 수 있는데요. 그러한 도로에서는 평상시에 사전 점검과 적시성 있는 살수차 운행 등을 통해서 사고 예방과 함께 미세먼지 저감 효과도 기대할 수 있다고 생각합니다."

정부는 AI 기반 CCTV 교통량 분석모델을 지자체와 공공기관 등에서 쉽게 활용할 수 있도록 표준화 작업을 진행하고 업무 적용을 돕기 위해 온라인 자동분석 서비스도 지원할 예정입니다.
(영상제공: 행정안전부 / 영상편집: 김세원 / 영상그래픽: 지승윤)

KTV 윤현석입니다.

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