출처 : SONOW
실시간 데이터 융합 으로 신호체계 혁명 시작
전통적인 고정식 신호등 시스템이 AI 기반 교통신호 디지털 트윈으로 진화하고 있다. 이 시스템은 도로 곳곳에 설치된 센서와 카메라에서 수집되는 차량, 버스, 보행자, 사고 데이터를 실시간으로 가상 도로망에 결합하여 최적의 신호 운영 방안을 도출한다.
서울시 강남구에 구축된 시범 시스템은 테헤란로 일대 47개 교차로를 대상으로 운영되고 있다. 교차로별 차량 대기열 길이, 보행자 횡단 수요, 대중교통 우선신호 요청 등의 데이터가 초당 10회 이상 갱신되어 신호주기가 동적으로 조정된다.
특히 차량 검지 센서, 영상 분석 시스템, 스마트폰 GPS 데이터를 종합 활용하여 교통량뿐만 아니라 차종별 구성비, 회전 방향별 수요까지 정밀하게 파악한다. 이를 통해 기존 시간대별 고정 신호 대신 실시간 교통 상황에 최적화된 신호 운영이 가능해졌다.
**그린웨이브 자동 생성**으로 **정지횟수 65% 감소** 달성
교통신호 트윈의 핵심 기능은 그린웨이브 자동 생성이다. 연속된 교차로에서 차량이 신호 대기 없이 연속 통행할 수 있도록 신호주기를 실시간으로 동조하는 기술이다.
기존의 그린웨이브는 평균 통행속도를 기준으로 고정된 신호주기를 설정했지만, 새로운 시스템은 실제 차량 군집의 이동 패턴을 AI로 분석하여 동적으로 신호주기를 조정한다. 특히 버스나 대형차량이 포함된 차량 군집의 경우 가속도와 통행 특성을 고려하여 최적화된 그린웨이브를 생성한다.
부산시 해운대구에서 실시한 시범 운영 결과, 차량 1대당 평균 정지횟수가 기존 4.2회에서 1.5회로 65% 감소했다. 이에 따라 평균 통행시간도 30% 단축되었고, 연료 소비량과 배출가스도 크게 줄어들었다.
보행자 안전도 크게 향상되었다. 보행자 검지 센서와 푸시 버튼 데이터를 분석하여 보행 수요가 많은 시간대에는 보행신호 시간을 자동으로 연장하고, 수요가 적을 때는 차량 신호에 우선권을 부여하는 적응형 제어를 구현했다.
**행사·공사·사고 대응** **즉시 시나리오 검증**으로 우회로 최적화
교통신호 트윈의 또 다른 강점은 돌발상황 대응 능력이다. 교통사고, 도로공사, 대규모 행사 등으로 교통 패턴이 급변할 때 최적의 우회 경로와 신호 조정 방안을 즉시 제시한다.
시스템은 평상시 교통 패턴 데이터를 학습하여 특정 구간이 차단되었을 때의 우회 교통량을 정확히 예측한다. 예를 들어 강남역 인근에서 교통사고가 발생하면, 인근 8개 교차로의 신호주기를 자동으로 조정하여 우회 차량을 원활히 소통시킨다.
대구시에서는 프로야구 경기 종료 후 대구삼성라이온즈파크 주변 교통 혼잡을 해결하기 위해 이 시스템을 활용하고 있다. 경기장에서 나오는 관중 차량의 이동 패턴을 실시간으로 분석하여 주변 도로의 신호를 동적으로 조정함으로써 기존 대비 소통 시간을 40% 단축했다.
공사 구간 우회로 관리에서도 탁월한 효과를 보이고 있다. 지하철 공사나 도로 보수로 인한 차로 차단 시 주변 교차로의 신호주기를 사전에 조정하여 우회 교통량을 분산시킨다. 이를 통해 공사로 인한 교통 체증을 60% 이상 완화하는 성과를 거두고 있다.
**KPI 기반 성과측정**: 통행시간·정지횟수·배출가스 **통합 모니터링**
교통신호 트윈 시스템의 성과는 명확한 KPI를 통해 실시간으로 측정된다. 주요 지표는 평균 통행시간, 교차로당 평균 정지횟수, NOx와 CO₂ 배출량이다.
평균 통행시간은 GPS 기반 프로브 데이터와 교차로 검지 정보를 결합하여 실시간으로 산출된다. 기존 시스템 대비 평균 30% 단축 효과를 지속적으로 유지하고 있으며, 출퇴근 시간대에는 최대 45%까지 개선되는 구간도 있다.
정지횟수 감소는 연료 효율성과 직결된다. 차량 1대당 평균 정지횟수가 65% 감소함에 따라 연료 소비량이 20% 줄어들었고, 이는 운전자 경제성과 환경 개선에 동시에 기여하고 있다.
환경 지표 면에서도 뚜렷한 개선을 보이고 있다. 질소산화물(NOx) 배출량이 25% 감소했고, 이산화탄소(CO₂) 배출량도 18% 줄어들었다. 이는 탄소중립 도시 구현에 중요한 기여를 하고 있다는 평가를 받고 있다.
향후 이 시스템은 자율주행차 시대를 대비한 V2X(Vehicle to Everything) 통신과 연계하여 더욱 정밀한 교통 제어가 가능해질 전망이다. 차량과 인프라 간 실시간 정보 교환을 통해 개별 차량 단위의 최적 경로 안내와 신호 제어가 구현될 것으로 기대된다.