인공지능이 교차로 교통량 분석하고 신호등 최적화 한다
인공지능이 교차로 교통량 분석하고 신호등 최적화 한다
  • 권현주 기자
  • 승인 2019.11.03 10:02
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실시간 분석 기능은 충돌 예측과 같은 기능을 제공한다. 센서 유닛이 차량의 속도, 가속 및 방향을 계산하므로 두 차량이 서로를 볼 수 없고 충돌할 가능성이 있을 때 추론할 수 있다. 또 차량을 분류하는 센서의 기능은 특정 도로 사용자를 우선순위로 지정할 수도 있다.

이스라엘의 탈 크레이슬러(Tal Kreisler), 오 셀라(Or Sela), 우리엘 카츠(Uriel Katz) 등 세 명이 공동 설립한 AI스타트업 노트래픽(NoTraffic)이 교차로에서 인공지능(AI) 센서를 사용하여 교차로 교통량을 분석하고 신호등을 최적화는 시스템을 개발했다.

이 능동적인 접근 방식은 일반적인 지하에 매설된 센서에서 자동차를 단순히 금속 탐지기처럼 감지하는 유도 루프 교통 탐지기(Inductive-loop traffic detectors) 기술과는 대조된다.

노트래픽의 이 시스템은 엣지 AI를 적용하여 자동차, 버스, 트럭, 자전거 및 보행자를 포함한 모든 도로 사용자를 감지하고 분류한다. 처리된 데이터는 대부분의 교차로에 이미 존재하는 교통 신호 제어 캐비닛에 설치된 최적화 엔진으로 전송된다.

시스템 개요 및 이미지
시스템 개요 및 시스템(센서 유닛) 이미지(사진:노트래픽, 편집:본지)

또한 이 시스템은 전용 단거리 통신(DSRC) 및 셀룰러 차량 간(CV2X) 기반의 연결된 차량 기능도 통합하며, 설치 및 유지 보수비용을 줄이고 교차로에 단순히 반응하기 보다는 차량을 준비할 수 있는 기능을 제공한다.

이 시스템은 엔비디아 젯슨 플랫폼 과 GPU 가속 프레임 워크를 사용하여 머신비전과 레이더를 융합하여 초당 약 15 회 데이터를 처리하고 이 데이터는 개별 교차로와 신호등을 최적화하고 관리하는 데 대역폭을 절약하고 대기 시간을 줄여 빠른 계산을 수행한다.

특히 실시간 분석 기능은 충돌 예측과 같은 기능을 제공한다. 센서 유닛이 차량의 속도, 가속 및 방향을 계산하므로 두 차량이 서로를 볼 수 없고 충돌할 가능성이 있을 때 추론할 수 있다. 또 차량을 분류하는 센서의 기능은 특정 도로 사용자를 우선순위로 지정할 수도 있다.

예를 들어, 주중 아침에 학교 주변 교차로에서 대중교통이나 보행자의 우선순위를 결정하려는 경우 대시 보드에 해당 정책을 입력하면 시스템은 자율적으로 변경한다.


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