AI 교통운영 솔루션 전문기업 라온로드가 한국과학기술원(KAIST)과 공동으로 기존 대비 분석속도를 4.9배 높인 차세대 도시 교통 시뮬레이션 기술을 개발했다. 실제 도시의 교통환경을 가상공간에 구현해 사고와 재난, 도로공사 등에 따른 교통 변화를 예측하는 기술로, 2027년까지 대전과 세종 지역에서 실증을 거쳐 상용화 기반을 마련할 계획이다.
라온피플 자회사 라온로드는 '2026 강릉 지능형교통체계(ITS) 세계총회'에서 KAIST 등과 공동 개발한 AI 기반 도시 교통운영 솔루션을 공개했다고 10일 밝혔다.
이번 기술은 도시 전체의 도로망과 차량 이동을 가상환경에 구현하고 교통 상황에 따른 변화를 분석하는 것이 핵심이다. 교통사고로 특정 도로가 통제되거나 공사에 따른 우회 경로가 필요한 상황 등을 사전에 시뮬레이션해 교통운영 기관의 대응 방안 수립을 지원한다.
기존 교통 시뮬레이션은 넓은 지역을 빠르게 분석하는 능력과 개별 차량의 움직임을 정밀하게 계산하는 기능을 동시에 확보하는 데 한계가 있었다. 도시 전체를 세밀하게 분석하면 연산량이 급증해 실제 교통운영에 필요한 신속한 의사결정이 어려워지는 문제가 발생한다.
KAIST 연구진은 이러한 한계를 개선하기 위해 분산 컴퓨팅 기술을 적용했다. 대규모 도로망의 연산 작업을 여러 컴퓨터에 나눠 처리하면서 사고 발생 지점이나 주요 교차로 등 특정 구간은 차량 단위로 정밀하게 분석하는 방식이다.
회사에 따르면 해당 기술은 기존 방식보다 4.9배 빠른 분석속도를 구현했다. 특히 도시 전체의 교통 흐름과 주요 지점의 차량 움직임을 연계해 계산할 수 있도록 설계했다는 설명이다.
자율주행차와 버스, 트램, 지하철 등 여러 교통수단이 함께 운영되는 환경도 분석 대상에 포함된다. 신규 교통수단 도입이나 인구밀집 지역의 교통수요 변화가 기존 도로망에 미치는 영향을 사전에 살펴볼 수 있다.
라온로드는 KAIST가 개발한 시뮬레이션 엔진을 실제 교통관제센터에서 활용할 수 있는 운영 솔루션으로 구현하는 역할을 맡았다. 전국 550개 스마트교차로 구축 경험과 AI 교통 분석기술을 활용해 시뮬레이션 결과를 교통운영자의 의사결정에 연결한다는 구상이다.
예를 들어 특정 도로에서 사고가 발생하면 우회 경로별 예상 정체 수준을 비교하고 교통 흐름에 미치는 영향을 분석할 수 있다. 도로 정비나 공사, 트램 도입과 같은 교통환경 변화에 대해서도 복수의 운영 시나리오를 검토하도록 지원한다.
이번 기술개발은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 '광역권 도시를 위한 차세대 AI 융합 모빌리티 시뮬레이션 및 예측·활용 기술개발' 사업의 일환이다.
KAIST를 중심으로 라온로드와 한국교통연구원, 고려대학교 등이 참여하고 있다. 연구진은 대전과 세종 지역에서 실제 교통환경을 대상으로 기술을 검증하고 2027년까지 개발을 마무리할 예정이다.
강병기 라온로드 부사장은 “KAIST 등 국내 연구진과 공동 개발한 차세대 교통 솔루션을 세계 무대에 처음 선보였다는 점에서 의미가 크다”며 “교통 데이터와 시뮬레이션 기술을 결합해 사고와 재난, 공사 등 다양한 상황에서 교통센터가 신속하게 대응할 수 있는 AI 교통운영 체계를 구축하겠다”고 말했다.
여화수 KAIST 교수는 “기존 시뮬레이터는 넓은 지역과 개별 차량 단위의 분석을 동시에 진행하기 어려웠다”며 “이번 엔진은 주요 지역의 정밀 분석과 광역 교통망의 빠른 연산을 결합해 기존 기술의 한계를 보완했다”고 설명했다.
