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스마트 모빌리티 성패, 노면정보 수집 기술에 달렸다
스마트 모빌리티 성패, 노면정보 수집 기술에 달렸다
  • 차종환 기자
  • 승인 2021.10.09 21:10
  • 댓글 0
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도로 위 사고유발 변수 즐비
사전정보로 자율주행 한계 극복

이동식 센서∙AI 추론 ‘자동화’
기존 육안 파악∙수기록 탈피
도로 온도를 자동감지해 물을 분사함으로써 노면 파손을 예방하는 시스템 모습.
아스팔트 온도를 자동감지해 물을 분사함으로써 노면 파손을 예방하는 시스템 모습.

[정보통신신문=차종환기자]

스마트 모빌리티 산업의 발전을 위해서는 도로 노면정보 수집 기술의 고도화가 매우 중요하다는 목소리가 높아지고 있다.

한국건설기술연구원은 최근 ‘스마트 모빌리티를 위한 노면정보 수집 기술개발 동향(류승기 저)’ 보고서를 통해 노면정보를 수집하는 최신 기술을 소개하고, 향후 기술 확산을 위한 제도적 지원 방안을 제안했다.

대표적으로 교통량 수집 기술이 있다.

기존 상시조사 장비는 노면에 고정식 센서를 매설해 전파신호의 파형의 변화를 읽어 교통량 데이터를 수집한다. 그러나 고정식 센서는 주기적으로 센서와 도로 보수를 해야 하고, 평균 설치간격이 수십km에 이르러 구간 통행량을 정확하게 알기 어려운 한계가 있다는 설명이다.

고정식 정보수집의 한계를 보완한 기술이 이동식 정보수집 기술이다. 차량에 장착된 운전자보조시스템(ADAS)을 이용해 차간 거리 및 속도를 측정한 후 교통류 추정을 통해 교통량을 산출하는 기술이 주목받고 있다.

동적 위험정보 수집 기술은 자율주행 자동차가 도로를 주행할 때 마주하는 도로 핸디캡 상황 정보를 제공한다.

자율주행차는 공사구간, 터널구간, 차선불량 구간 등을 비롯해 폭우 및 폭설, 안개 및 미세먼지 등 도로 핸디캡을 극복하는 데 실패하면 교통사고로 연결될 가능성이 높아진다.

차량 스스로 이를 극복하면서 주행하는 것은 쉽지 않기 때문에 도로 핸디캡 정보를 미리 제공함으로써 차량의 인지 성능 및 인지 한계를 보완할 수 있다는 설명이다.

노면 파손정보 수집 기술은 여름철 집중호우, 폭염 등으로 증가하는 균열, 포트홀, 표면 융기 등 도로 파손 정보를 자동 탐지한다.

기존 방식은 순찰원에 의존해 육안으로 파악하고 수작업으로 기록하는 방식이었으나, 인공지능(AI) 소프트웨어에 의해 조사에서 기록까지 자동화한 기술이 선보이고 있다. AI 추론 모델은 도로 주행 영상을 실시간으로 인식, 노면 손상 여부를 자동으로 파악한다. 수집된 정보는 실시간으로 클라우드 서버에 전송된다.

적설 및 안개정보 수집 기술은 디지털운행기록계(DTG) 또는 블랙박스 카메라를 활용해 노면상태를 파악하는 기술이 적용된다.

기존에는 도로에 설치하는 고정식 도로 기상장비를 사용했는데, 지점 정보만을 수집한다는 점과 설치와 관리상의 어려움이 한계로 작용했다.

DTG 데이터를 활용하면 도로면의 정상상태와 미끄러운 상태를 구분할 수 있으며, 블랙박스가 수집한 주행영상에서 적설 구간 및 안개 구간을 인식해 정보를 수집할 수 있다.

불량 차선정보 수집 기술은 종래의 육안 관찰 혹은 휴대형 휘도 측정기를 사용하는 인력에 의존하는 방식을 탈피한다. 스마트 차선관리 시스템은 차량에 휘도 측정기를 설치, 순찰 차량을 멈추지 않고 주행하면서 불량한 차선을 추출하고 있다.

이처럼, 다양한 노면정보 수집기술은 핵심 스마트 모빌리티 산업인 자율주행의 성능 향상에 막대한 영향을 미칠 것이라는 분석이다.

차량 센서, 정밀지도, 통신 등 자율주행을 완성하기 위한 노력이 이어지고 있으나 도로 교통 인프라를 이해하지 못한 상황에서는 결코 하나의 기술로는 자율주행시대를 완성하지 못할 것으로 보인다. 모든 분야의 수준 높은 협력체계 아래 완전자율주행을 기대할 수 있다.

아울러 완전자율주행은 법제도, 정책, 협력적 연구개발 체계, 경쟁기술 개발 그리고 선순환의 산업생태계를 철저히 준비하고 시행해야 할 것이라는 지적이다.



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