딥러닝 알고리즘을 통해 교차로 접근로별 회전통행량, 차종, 대기행렬 길이 등을 자동으로 집계함과 동시에 국토부 도로용량편람(KHCM)에 근거하여 교차로의 혼잡 수준을 실시간으로 분석하는 시스템

딥러닝 기반 신호교차로 주간․야간 교통 흐름 분석 화면 이미지(사진:부산시)
딥러닝 기반 신호교차로 주간․야간 교통 흐름 분석 화면 이미지(사진:부산시)

부산시(시장 오거돈)는 딥러닝 기반의 스마트교차로 고도화 구축사업을 완료했다고 26일 밝혔다. 딥러닝 기반의 스마트교차로는 지난해 전국 최초로 부산시가 구축한 교통관리시스템으로 고화질의 영상자료를 수집하고, 이를 딥러닝 알고리즘을 통해 교차로 접근로별 회전통행량, 차종, 대기행렬 길이 등을 자동으로 집계함과 동시에 국토부 도로용량편람(KHCM)에 근거하여 교차로의 혼잡 수준을 실시간으로 분석하는 시스템이다.

특히 올해 중앙버스전용차로(BRT) 교통류 진단을 통한 효율적인 소통관리를 위하여 해당 구간과 주변 주요교차로 11개소에 구축하였으며, 차종 분류도 기존 소형, 대형에서 소형, 대형, 버스로 세분화하였다. 이를 통해 분석된 자료는 중앙버스전용차로 구간에 대한 교통체계 개선과 수요관리 정책 수립 시 기반 자료로 활용되며 교통흐름에 맞는 신호 운영 개편 시에도 활용된다.

2018년도 스마트교차로 11개지역 구축(해운대경찰서, 센텀고, 재송삼익, 안락뜨란채, 원동IC, 안락, 동래, 내성, 양정, 삼전, 월륜)
2018년도 스마트교차로 11개지역 구축(해운대경찰서, 센텀고, 재송삼익, 안락뜨란채, 원동IC, 안락, 동래, 내성, 양정, 삼전, 월륜)

또한 경찰청 신호제어시스템을 기존 2004년형 표준규격에서 통합형 최신표준규격 신호제어시스템으로 전면 개편하여 더욱 정확한 신호 운영이 가능해졌다. 아울러 중앙버스전용차로 구간 내 신호제어기의 통신장애를 극복하기 위하여 초고속 무선 기반의 교통 신호시스템을 도입하여, 올림픽교차로의 경우 9월 중 1일 평균 65회 통신장애 발생에서 현재 0건 수준으로 개선되어 계획된 신호 현시가 현장에 제대로 반영되도록 하였다.

부산시 관계자는 “신호제어시스템이 한층 업그레이드되어 신호 운영 업무 기능 향상과 효율적인 소통관리로 보다 편리한 교통 환경이 구현될 것”이라며, “스마트교차로를 중앙버스전용차로로 확대 구축하여 자료 기반의 교통소통 대책을 수립하고, 실행하여 대중교통을 이용하는 시민들의 불편함이 감소할 것으로 기대한다.”라고 말했다

 

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