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과제기본정보

인공지능 기반의 미래교통운영 기반기술 개발 및 활용1년차

사업개요
사업개요에 대한 사업명, 분류코드(기술분류), 과제명, 주관연구기관, 총괄연구 책임자(성명, 소속, 전화번호), 총 연구기간, 당해연도 연구기간 정보제공
사업명 교통물류연구 과제번호 18TLRP-B148659-01
국가과학표준분류 1순위 정보 통신 | 정보이론 | 인공지능 적용분야 교통/정보통신/기타 기반시설
2순위 정보 통신 | 소프트웨어 | S W 솔루션 실용화대상여부 실용화
3순위 건설 교통 | 달리 분류되지 않는 건설/교통 | 달리 분류되지 않는 건설/교통 과제유형 개발
과제명 인공지능 기반의 미래교통운영 기반기술 개발 및 활용
주관연구기관 한국교통연구원
총괄연구 책임자 성명 김주영
소속 한국교통연구원 직위 연구위원
기관 대표번호 044-211-3114 FAX 044-211-3222
총 연구기간 2018-06-29 ~ 2022-12-31
당해연도 연구기간 2018-06-29 ~ 2018-12-31

(단위:원)

년도별 정부출연금, 기업부담금, 계 정보제공
년도 정부출연금 기업부담금
현금 현물 소계
1차년도 961,000,000 0 0 0 961,000,000
과제기본정보의 연구개발개요, 최종목표, 연구내용 및 범위 정보제공
연구개발개요 본 연구는 4차 산업혁명시대 패러다임 변화(초연결·초지능 사회 진입)에 발맞춘 미래교통운영 기반 기술을 개발하고자 한다. 4차산업혁명 중 핵심 산업은 가장 폭발적으로 생성되는 사람·사물 모빌리티 데이터를 인공지능 기술 등 최첨단 기술 기반으로 수집·가공·제공하여 기존의 기술을 효율화시키고 신규 가치를 창출하는 교통분야라 할 수 있다. 최근 공공기관을 비롯하여 민간기업까지 모빌리티 빅데이터 기반의 스마트 모빌리티 플랫폼 구축 및 선점을 위한 많은 노력을 기울이고 있다. 국민의 눈높이가 높아짐에 따라 최근 정부에서는 국민체감형 정책을 주요 정ㅊㄱ으로 내세우고 있으며 국민의 삶과 직결되는 교통분야도 이에 대한 기대가 높아지고 있다. 그러나 현재 교통 관련 데이터들은 개별 시스템에 각 목적에 따라 구축·운영되고, 대량의 데이터가 수집·축적되고 있어 시스템 간 연계나 융합 빅데이터 활용이 제한적인 사항이다.
최종목표 본 연구의 최종목표는 국가전역의 대국민 이동성을 통합관리하고 이를 기반으로 교통혁신을 지원하기 위한 온라인 생태계를 구축하고자 한다. 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.
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 배치
플랫폼과 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.
건설기술연구개발사업 주요내용
건설기술연구개발사업 주요내용의 구분, 연구개발목표, 연구개발 내용 및 방법 정보제공
구분 연구개발목표 연구개발 내용 및 방법
1차년도 본 연구단의 1차년도 최종목표는 교통플랫폼 실현화를 위한 구체적인 마스터 플랜을 수립하고 개발기술을 설계하는 것이다. 1차년도 연구의 내용 및 범위는 아래와 같다.

- 교통서비스 수요자 요구사항 조사 및 분석
- 모빌리티 중심의 교통/비교통 데이터 대상 정의 및 특성 분석
- 공간데이터 기반 표준화 방향 정립
- 모빌리티형 플랫폼 개발을 위한 핵심 요소기술 도출
- 기술적·물리적·논리적 등 다각도 측면의 플랫폼 마스터플랜 수립
- 플랫폼에서 솔루션까지 연구 전반의 인공지능 핵심 기술 도출 및 요구사항 수립
- 핵심 솔루션 Use-Case Analysis 및 서비스 시나리오 개발
- 플랫폼 지속가능 운영을 위한 법·제도 및 운영전략 도출
- 미래교통체계 대응형 학습형 플랫폼 구축 방향 정립
- 통행 유전자 지도 마스터 플랜 설계
연구성과 기술적 기대성과 - 빅데이터를 활용한 교통플랫폼 기술의 기반 마련
- 교통과 관련된 정책의 과학적인 의사결정 지원시스템 개발 기술 확보
- 공공·민간 데이터를 기반으로 다양한 통계정보를 생성하고 활용할 수 있도록 관련 기술을 개발하여 정책 정보를 지원
- 새로운 접근 방법의 인공지능 학습/검증/시험에 대한 기술 확보
- 이미지 기반 학습의 경우 레이블이 달린 실사 임지 확보의 어려움을 극복하기 위한 획기적인 합성 이미지 학습 기법을 개발하여 인공지능 학습을 위한 시간과 비용을 파격적으로 절감
사회 경제적 파급효과 - 데이터 기반의 교통 분야 기술력확보를 통한 국가 경쟁력 기여
- 과학적 인프라 투자지원 분석을 통한 효율적 예산 투자
- 다양한 특성을 고려한 국민 체감형 교통 정책 지원 및 서비스 제공을 통한 국민의 삶의 질 향상
- 대중교통 이용 낙후지역 진단을 통한 교통형평성의 증진
- 공공성 가치 확대를 통한 지역 균형발전 도모 및 국토 공간구조 개편
- 교통정보 데이터와 타 분야 데이터 간 융·복합을 통해 교통과 관련된 고부가가치 정보를 창출하여 신규 산업 활성화
- 고도화된 교통 정보를 제공하여 교통 계획 및 운영 정교화
- 각종 교통현안 솔루션을 통한 교통 매몰비용 감소
활용방안 - 공공·민간 교통 융합 데이터 제공을 통한 다양한 교통 정책 지원 및 서비스에 활용
- 각 부문별 솔루션 활용을 통한 교통 현안 해결책 제시
- 데이터 기반 의사결정지원시스템 활용을 통한 적정 인프라 투자 우선순위 정보 산출 및 도시 맞춤형 공유 차량 서비스 수준 산정
- 대학생 및 스타트업들의 데이터 취득 장벽 해소를 통한 교통부문 빅데이터 시장 활성화에 활용
핵심어
핵심어의 구분, 핵심어, 핵심어1~핵심어5 정보제공
핵심어 핵심어1 핵심어2 핵심어3 핵심어4 핵심어5
국문 이동성 통합관리 실증적 교통정책지원 미래 교통체계 기반 인공지능 빅데이터
영문 Integrated Management of Mobility Evidence-based Transportation Decision Making Foundation for Future Transport Systems Artificial Intelligence Big Data
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