겨울에 도로 결빙 위험 정보를 받아 전보다 안전 운전을 돕는 기술이 개발됐다.

한국건설기술연구원(이하 건설연)이 노면온도 변화 패턴을 예측하는 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 차량에 부착된 관측장비로 외부온도 데이터를 수집하고, 기계학습 알고리즘으로 분석한 노면 결빙 위험 정보를 운전자에게 실시간으로 제공하는 기술이 핵심이다.

노면온도는 겨울철 도로의 노면상태를 결정짓는 중요 요소다. 그러나 약 11만 km에 달하는 국내 도로망 전체의 노면상태를 실시간으로 모니터링할 수는 없다.

이에 연구팀은 빅데이터를 수집, 분석해 노면온도가 변하는 패턴을 예측해 도로 노면상태를 알 수 있다는 점에 착안해 연구를 진행했다.

연구팀은 자유로와 영동고속도로 일대에서 다양한 기상조건과 도로구간 특성에서 데이터 수집과 분석을 수행했다. 5년 넘게 연구한 결과 ‘노면온도변화 패턴 예측 시스템’을 개발하는 데 성공했다.

우선 ‘모바일 차량 주행환경 관측장비(VISS, Vehicle is a Sensor)’를 통해 실시간으로 차량 외부온도와 위치정보를 동시에 수집한다. 그리고 수집 정보를 LTE 통신 같은 방법으로 ‘도로 주행 환경 분석 플랫폼’으로 전송한다.

연구팀이 개발한 ‘노면온도변화 패턴 예측 모형’이 플랫폼으로 전송된 정보와 기상청이 공개적으로 제공하는 기온‧습도 같은 날씨정보, 기존에 입력해 둔 위치별 도로조건 등 다양한 조건을 연계해 기계학습(머신러닝) 기반 모형으로 노면온도 변화 패턴을 예측한다. 이를 통해 도로관리자와 운전자는 도로결빙 같은 노면위험 예측 정보를 실시간으로 제공받는다.

연구팀은 앞으로 이 기술을 실생활에 활용할 수 있도록 응용소프트웨어 개발‧공급업체이자 팅크웨어와 협력해 기술 시범적용을 추진하고 있다.

연구책임자인 양충헌 박사는 “‘노면온도변화 패턴 예측 시스템’ 개발로 겨울철 도로의 노면상태에 대한 정보를 더 많은 운전자에게 제공하면 동절기 차량의 안전운행에 크게 기여할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

박응서 테크엠 기자   gopoong@techm.kr