[공학저널 전찬민 기자] 도로 위에서는 차량·통행·환경과 관련한 다양한 변수들이 상호작용하며 매 순간 방대한 양의 데이터가 생성되고 있다. 도로에서 발생하는 데이터들은 교통안전을 위한 중요한 정보로 활용되고 있으며, 이러한 데이터를 체계적으로 수집, 분석하면 위험 요소를 사전에 예측하고 대응할 수 있을 것으로 예상되고 있다.

예를 들어, 사고가 자주 발생하는 지점이나 구간의 인적·차량적·도로환경적 데이터 특성을 다각도로 분석하고 유형별로 분류하면 상황에 맞는 안전 대책을 제시할 수 있다. 또한, 교통사고나 도로공사 발생 시 운전자에게 신속하게 우회 경로를 제공한다면 교통 혼잡을 줄이고 2차사고를 미연에 방지하는 데 효과적일 수 있다.

이처럼 데이터를 효과적으로 관리하고 활용하는 것을 데이터 활용체계라 하며, 안전한 교통 환경을 구축하는 데 있어 중요한 사항으로 인식되고 있다. 데이터 활용체계는 여러 종류의 데이터를 생애주기에 따라 수집, 저장, 관리, 통합, 분석, 폐기 할 수 있는 중앙화된 플랫폼을 통해 더욱 효과적으로 관리될 수 있다.

이는 조직 내의 다양한 데이터를 연결·통합해 일관된 데이터 접근성을 제공하고, 데이터 분석과 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence, BI)를 위한 기반을 제공하게 된다. 또한, 스마트 시티와 같은 미래형 교통 시스템의 필수 요소로 도로의 교통안전 뿐 아니라 환경 보호, 에너지 절약, 그리고 경제적 효율성까지 함께 고려할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있다. 궁극적으로 이러한 데이터 활용 체계와 데이터 기반 플랫폼 구축을 통해 안전하고 효율적인 도로 환경을 만드는데 기여할 것으로 기대되고 있다.

과거 아날로그방식의 데이터 체계에서는 교통시설물정보, 교통사고정보, 면허소지자정보, 교통안전교육정보 등 다양의 유형의 데이터가 개별 부서와 시스템별로 분산 관리되고 있어 이를 수집하기에 위해서는 많은 시간과 인력이 필요했다. 또한, 개별적으로 관리되고 있는 데이터의 포맷이나 용어 등이 표준화돼 있지 않아 이를 통합했을 때 데이터의 정확성과 일관성을 보장하기 어려운 부분이 있었다.

뿐만 아니라 다양한 데이터 간의 연계와 분석이 제한적이어서 활용성 측면에서 볼 때 복합적인 사안에 대해서는 이해와 해결책 도출에 어려움도 이어지고 있었다.

이러한 문제들로 인해 데이터 기반의 업무 효율성이 저하되는 아날로그 방식의 한계점을 극복하고 4차 산업혁명 시대의 급변하는 교통 환경에 선제적 대응과 데이터 기반의 과학적인 교통안전 대책 수립, 인공지능 분석을 통한 교통안전 혁신, 교통사회문제 해결, 미래 성장 동력 마련을 위해 교통 분야에 특화된 플랫폼이 요구되고 있다.

이에 한국도로교통공단은 교통안전정보의 통합과 AI기술 적용을 통한 교통 데이터의 가치창출을 위해서는 플랫폼이 필수적인 상황으로 성공적인 플랫폼 구축을 위해 사전작업으로 효율적인 플랫폼 구축·운영 체계를 마련하기 위한 ‘중장기 로드맵’과 ‘데이터 활용전략’을 수립했다.

이러한 플랫폼 구축을 수행하기 위한 전문 조직인 ‘교통AI빅데이터융합센터’를 신설했으며, 그 결과물이 바로 ‘교통AI 빅데이터 융합플랫폼’이다.

이러한 플랫폼 구축을 통해 단순히 데이터 관리 방식의 전환을 넘어, 다양한 교통 관련 데이터를 한 곳에서 관리하고, 여기에 인공지능(AI) 기술을 접목해 고도화된 교통안전 서비스를 제공하는 통합 데이터 관리·운영을 통해 AI와 빅데이터를 이용한 과학적 교통행정을 실현할 수 있다.

특히, 다양한 내·외부의 교통 관련 데이터를 체계적으로 수집·관리하고 빅데이터 저장소 확보를 위한 데이터레이크 구축, 정형·비정형 데이터 분석, 공간 분석 등 다양한 분석을 지원한다. 분석이미지의 시각화를 위한 대시보드 제작 지원 등 데이터 분석·활용을 위한 시스템으로써의 역할도 수행하고 있다.

플랫폼을 기반으로 분석된 적용서비스는 크게 다섯 가지 서비스가 있다. 그 중 가장 눈여겨 볼 서비스는 ‘운전면허시험장 실시간 혼잡도 정보 제공’ 서비스다.

매년 연말이 되면 면허 적성검사 또는 갱신으로 면허시험장에 많은 인파가 몰리는 상황에서 혼잡에 따른 민원인의 피로와 면허 민원담당자의 업무가 과중되고 있다. 이를 해결하고자 실시간 대기현황 정보 제공을 위한 QR기반 알림톡 서비스를 개발해 민원실 혼잡도 해소에 활용하고 있다.

또한, ‘AI 기반 사고 위험도로 예측’ 서비스는 강원지역의 도로 데이터를 분석하고, 교통상황에 따른 위험정보를 도로전광표지(VMS)에 실시간으로 제공함으로써 운전자들이 위험구간을 사전에 인지하고 안전운전을 할 수 있도록 지원하고 있다.

‘무인단속장비 설치 효과성 분석’ 서비스의 경우, 교통약자 구역 내 단속장비 의무 설치에 따라 교통단속장비 설치 적정성 검토를 위한 효과 평가와 분석이 필요하게 돼 단속지점 사고 유형을 분류하고 단속장비 설치 전·후 교통사고 발생 분석과 효과 예측 모델을 활용해 효과성을 분석했다. 분석결과는 지도기반 시각화 정보를 제공하고, 향후 단속장비 설치를 위한 정책자료로 활용할 계획이다.

또 다른 서비스로 ‘운전면허시험 채점데이터 분석’ 서비스는 양질의 운전자 배출을 위한 방안으로 운전면허시험 채점 결과를 다각도로 분석해 응시자의 시험 단계별 취약부문 등 특성을 파악하고, 분석 결과를 피드백해 시험 개선에 반영할 수 있는 환경을 조성했다.

마지막으로 ‘생성형 AI 기술을 결합한 지식검색’ 서비스를 통해 사내에 산재한 규정·법령·개인 보유 자료 등의 비정형 데이터를 체계적으로 활용할 수 있도록 해 업무 생산성과 정보 접근성을 높이는 스마트한 업무환경도 구축하고 있다.

한국도로교통공단 교통AI빅데이터융합센터 고영우 센터장(사진)은 “교통AI 빅데이터 융합플랫폼을 통한 기대효과로는 정책적 측면에서는 데이터 기반 혁신, 교통행정의 과학화 등 디지털 플랫폼 정부의 실현과 과학적인 의사결정으로 효율적인 교통안전정책 지원을 기대할 수 있다”며 “서비스 측면에서는 다양한 교통안전사업·연구 활용을 위한 교통안전서비스로 사회문제 해결을 위한 대안을 제시하고, 기술적인 측면에서 빅데이터 활용을 위한 최적의 인프라 구성과 ICT를 활용한 AI 기반의 빅데이터 플랫폼 서비스로 새로운 교통안전 서비스 모델 개발도 기대할 수 있다”고 말했다.

그는 이어 “이러한 기대효과는 궁극적으로 데이터에 기반한 새로운 가치 창출과 국민 중심 서비스 개발을 통해 안전한 도로환경 조성에 기여하고 우리나라 교통안전 수준을 한 단계 발전시킬 것으로 기대되고 있다”고 덧붙였다.

데이터 중심체계로의 전환과 빅데이터·ICT 활성화를 위해 출범한 교통AI빅데이터융합센터는 교통AI 빅데이터 융합플랫폼 구축사업을 비롯해 다양한 데이터 기반 업무를 수행하고 있다. 이와 더불어 성공적인 디지털플랫폼정부(DPG) 실현을 위해 기관 내 데이터 활성화 과제 발굴과 중장기 계획 수립을 주도하고 있다.

특히, 행정안전부에서 주관하는 데이터 활용 혁신을 위한 민간 수요 기반 데이터 개방요구 및 제공·운영 현황을 평가하는 ‘공공데이터 제공·운영 실태평가’의 4년 연속 최고등급인 ‘우수’ 유지, 데이터 기반 행정의 활성화와 조기정착을 위한 ‘데이터기반 행정 실태점검’의 2년 연속 ‘우수’ 등 기관 평가 상향을 위해 적극적인 데이터 관리·운영 업무를 역할을 수행하고 있다.

한편, 교통안전을 위해서는 체계적인 교통사고정보 관리와 교통안전정보의 개발·공유를 통해 대국민 교통사고·안전정보 웹사이트인 교통사고분석시스템(TAAS)을 구축·운영하며 교통안전행정의 효율성 제고와 국민 생활 안전에 중요한 부분인 교통사고 감소에 기여하고 있다.

2009년에 구축된 교통사고분석시스템(TAAS)은 기능적으로 ‘교통사고통계정보’와 ‘지리정보(GIS)’로 구분되며, 통계정보는 교통사고 특성분석을 위한 사고유형별, 차량별, 운전자, 사상자 관련 3백여 개의 통계표로 구성돼있다.

또한, GIS는 지도기반 사고발생위치 및 사고내용 조회, 사고가 많이 발생하는 지역 정보 등 교통안전대책·점검에 필요한 정보를 제공하고 있다. 사고다발지역 정보는 현재 내비게이션에 제공돼 안전운전을 지원하고 있고, 통계기반으로 작성·발간된 전국 지역별 교통안전지수 산출, OECD회원국 교통사고 비교 등 각종 통계보고서는 교통안전정책에도 활용되고 있다.

고 센터장은 “최근에 데이터 3법 개정 등 개인정보를 안전하고, 편리하게 활용할 수 있는 데이터 이용 환경이 마련됨에 따라, 한국도로교통공단은 올해 2월 29일에 개인정보보호위원회의 심사를 거쳐 교통 분야 ‘가명정보 결합전문기관’으로 지정됐다”며 “다양한 교통데이터 결합 및 빅데이터 분석을 통해 국민에게 유용한 편익을 제공하고 교통안전을 확보하기 위한 다양한 연구와 사례 발굴을 추진하고 있다”고 말했다.

그는 이어 “센터가 추구하는 가치는 ‘데이터 속에서 찾아내는 교통안전 세상’을 만드는 것”이라며 “이를 위해 공단 내·외부 데이터의 통합적 수집 및 결합을 통한 정보 창출과 데이터 기반의 과학적 분석 기반을 마련하고, 선제적 맞춤형 서비스 제공을 위한 AI분석모델을 접목시켜 교통안전 문제 해결을 위한 역할을 강화해 나갈 계획”이라고 덧붙였다.

현재 모든 데이터가 융합되는 ‘디지털 플랫폼’ 위에서 국민, 기업, 정부가 사회문제를 해결하고 데이터에 기반한 새로운 가치를 창출한다는 정부 기조아래, 산업계에는 이미 빅데이터, 머신러닝, 인공지능, 클라우드 서비스 등 ICT 분야의 비즈니스 모델이 빠르게 변화하고 있다.

이러한 흐름에 발맞춰 한국도로교통공단은 교통AI 빅데이터 융합플랫폼을 중심으로 국가 교통안전정책 수립에 초석이 되는 다양한 데이터를 확보하고 이를 활용한 교통안전서비스를 제공하고자 역량을 집중하고 있다. 또한, 국민 생애주기에 맞춰 ▲교통안전교육 및 면허취득 ▲교통사고관리 및 면허행정 ▲면허말소·반납 등 활동시기별 맞춤형 관리를 통해 교통사고로부터 국민의 생명과 재산을 지키는 교통데이터의 중심기관으로 자리매김할 계획이다.