| 연구개발개요 |
하드웨어, 센서, 그리고 통신기술 등의 급속한 발전은 4차 산업혁명의 기반인 초연결, 초지능 구현을 가능케 하고 있다. 4차 산업혁명 중 핵심산업은 가장 폭발적으로 생성되는 사람, 모빌리티 데이터들을 인공지능 기술 등 최첨단 기술기반으로 수집, 가공, 제공, 활용하여 기존의 기술을 효율화, 지능화 시키고 신규가치를 창출하는 교통분야로 볼 수 있다. 최근 공공에서 민간기업까지 모빌리티 빅데이터 기반 스마트 모빌리티 플랫폼 구축 및 선점을 위한 많은 노력을 기울이고 있다. 이러한 4차 산업혁명시대 사회전반의 패러다임의 변화로 인해 국민 체감형 교통정책 지원을 위한 통합 빅데이터 기반 상시적 모니터링 체계 및 솔루션이 필요하게 되었고, 공공, 민간 상생혁 빅데이터 에코시스템 구축의 필요성이 증가하였다. 그리고, 4차산업혁명시대 스마트 모빌리티 및 자율주행기술 등 미래교통 기술의 성공적 구현 및 지속적 운영, 관리를 위한 미래교통체계 대응형 모니터링 및 솔루션의 필요성이 증가하였다. 본 연구의 주목적은 정확하고 종합적인 통행현황 파악과 미래 구상을 위해 국민통행 DNA 지도를 개발하고 이를 기반으로 교통체계 혁신기반을 마련하는 것으로 국가 전반의 증거기반 상시적, 광역적, 통합적 모니터링 체계를 지원하기 위한 모빌리티형 빅데이터 통합 플랫폼을 구축하고자 한다. 이를 위해서 공학과 계획을 통합한 데이터 및 인공지능 기술 기반 교통 솔루션 개발 및 환경을 구현하고 인공지능 기술을 활용한 신개념 교통지표계측 및 미래교통운영 기반기술개발을 수행하고자 한다. 또한, 스마트 통합 모빌리티 서비스 현실화를 위한 기반 데이터 환경을 구축하고자 한다. 그리고 데이터 환경 구축에서 나아가 인공지능 기반의 국가 전반의 최적화된 모빌리티 서비스를 제공하고, 분석의 자동화로 인한 불필요한 연구, 사업의 최소화 및 행정 효율성을 극대화하며, 일자리 창출 및 스타트업 지원을 위한 서비스 모델을 개발하는 단계까지 수행하고자 한다.
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| 최종목표 |
본 연구의 최종목표는 국가전역의 대국민 이동성을 통합관리하고 이를 기반으로 교통혁신을 지원하기 위한 온라인 생태계를 구축하는 것이다다. 이를 위해 국민 통행 DNA를 개발하고, 미래교통체계 혁신 기반을 마련하고자 한다. 이를 위해서 크게 두가지 핵심 기술이 필요하다. 첫째는 모빌리티형 빅데이터 통합 플랫폼을 구축하는 것이다. 모빌리티형 빅데이터는 사람의 이동패턴을 확인하는 데이터로 통신, 차량의 이동패턴을 확인하는 데이터로 내비게이션, 대중교통 이용자들의 이동패턴을 확인하는 교통카드 자료 등 사람의 이동을 파악하는 모든 데이터를 일컫는다. 이러한 데이터들은 공간정보 위에 활용가능한 형태로 표준화 하여 지속가능하게 이용자들이 데이터를 공급받고 분석가능한 환경을 구현하고자 한다. 둘재는 인공지능 분석 기술을 개발하는 것이다. 교통부문의 인공지능 기술 개발은 크게 계측(measurement), 예측(forecasting), 제어 및 최적화(control and optimization) 세 가지로 활용될 수 있다. 이렇게 개발된 기술들은 개발된 플랫폼과 상호 운용되며, 이러한 데이터 및 기술들을 기반으로 증거기반(evidence-based) 정책 의사결정 지원과 각종 교통문제를 해결하기 위한 솔루션을 개발하고자 한다.
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| 연구내용 및 범위 |
본 연구단은 국가 전반의 국민 이동성 통합관리 및 교통 혁신을 위해 다음과 같이 연구 내용을 정하고 범위를 구체화하였다.1세부에서는 본 연구에 핵심이 되는 교통/비교통 데이터 특히 공공과 민간의 모빌리티형 빅데이터들을 통합 연계하여 상생형 통합 플랫폼을 구축하고자 한다. 이를 위해 우선적으로 수행되어져야 할 연구는 플랫폼을 단계별로 구축하기 위한 마스터 플랜을 수립하는 것이다. 마스터 플랜이 수립되면, 그 다음으로 수행되어져야 할 연구는 각 종 데이터를 수집, 저장, 가공, 활용 측면을 고려하여 물리적 논리적 데이터 가공 및 연계 기술을 개발하는 것이다. 이러한 데이터들은 활용적 측면에서 공간 데이터 위에 속성화 시켜야 한다. 따라서, 공간데이터 표준관리체계를 개발하고 이 위에 점, 선, 면의 형태로 데이터를 가공하여 속성을 의미있는 형태로 바꾼다. 공간정보 위에 연계된 데이터들은 향후 인공지능 기술에 기반이 되는 통행 유전자 지도에 활용될 수 있도록 구체적인 활용 방안을 제시해야 한다. 구체적 활용 방안을 기반으로 대표 수단별 통행에 대한 유전자 지도를 개발한다. 최종적으로 가공 및 연계 방안, 공간정보 기반 데이터 표준관리체계, 통행 유전자 지도를 기반으로 공공과 민간이 모두 활용가능한 모빌리티형 빅데이터 상생형 교통 플랫폼을 개발한다. 이러한 플랫폼 기반 하에 2세부에서는 교통 정책을 혁신할 수 있는 인공지능 기술을 활용한 데이터 기반 교통 서비스 솔루션을 개발한다. 인공지능 기술은 크게 계측(measurement), 예측(forecasting)과 제어 및 최적화(control and optimization)에 활용될 수 있다. 첫째, 계측 부분에서는 이미지 데이터 등 비정형 데이터에서 핵심 교통지표를 계측하는 기술을 개발한다. 둘재, 예측 부분에서는 교통 혼잡상황, 도시별 교통 서비스 패턴 변화 등을 예측하는 기술을 개발한다. 마지막으로 제어 및 최적화부분에서는 다양한 교통현안에 대한 솔루션 등을 포괄한다. 다양한 교통현안에 대한 솔루션들은 다음과 같다: 도시부 신호 최적화, 연속류 교통혼잡 예측 및 제어, 능동형 교통안전관리, 대중교통 환승 혼잡완화 솔루션, 버스 노선 최적화, 화물 운송 최적화, 접근교통 향상, 맞춤형 주차 수요 산출, 국가전반 균형발전, 도시맞춤형 공유형 교통서비스 적정 배치플랫폼과 솔루션이 모두 개발이 되면 이제 다양한 이용자들의 데이터 활용 접근성을 향상시키고, 데이터 기반의 사업을 지원하기 위해 데이터 공유 및 활용 환경 체계를 구축하고 이를 지속적으로 운영해야 한다. 본 연구단에서는 이를 위해 클라우드 기반의 교통 빅데이터 오픈랩을 구축하고 지속적으로 운영하기 위한 운영전략을 수립한다. 또한 데이터 활용성 증대 및 시장 활성화를 위해 대학생들과 스타트업 등 다양한 수요자들에게 온디멘드 솔루션를 개발할 수 있는 장을 마련하고 우수 사업에 대한 지원 사업을 추진하고자 한다.
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