교통 데이터를 활용하는 것은 쉽지 않은 문제로써 많은 도시들이 ITS시스템을 설치해 공공데이터들이 올라오고 있는데 이러한 데이터들이 잘 활용되지 못하고 주기적으로 삭제되고 있다.
안녕하십니까? UNIST 컴퓨터공학과 고성안입니다. 이번 발표에서는 인공지능 기반 교통 정체 분석 모니터링 예측 시스템에 대해서 말씀드리겠습니다. 교통정체는 흔히들 아시다시피 대도시에서 겪는 흔한 현대사회의 문제점 중 하나입니다. 그렇지만 이러한 교통 데이터를 실질적으로 시민들에게 좀 더 도움이 되도록 분석을 하고 활용하는 부분들은 도로교통망의 데이터가 크고 복잡함에 따라서 쉽지 않은 문제입니다. 특히나 많은 도시들이 ITS시스템이라고 교통정보들을 생성하는 시스템들을 다 설치를 해서 공공데이터들이 올라오고 있는데 이러한 데이터들이 잘 활용되지 못하고 주기적으로 삭제되고 있습니다. 많은 공공, 교통 공공데이터들을 어떻게 하면 좀 더 시민들에게 활용할 수 있도록 할 수 있을까 고민을 해서 2016년부터 현업의 전문가 분들과 함께 많은 미팅을 협업을 해서 문제점을 파악하고 어떻게 하면 해결할 수 있을지에 대해서 논의를 하였습니다. 그래서 이제 방송국들, 방송국, 교통관리센터, 울산광역시 시청 분들, 관리센터, 도로교통공단, 방송국, 경찰청 그리고 UTIC 경찰청 정보센터까지 다 방문을 드리고 협업을 꾸준히 진행해왔고 그래서 현업의 전문가 분들은 교통정체를 좀 더 쉽고 잘 분석할 수 있는 방법 그리고 실시간으로 어디가 막히는지, 어디가 중요한 도로인지 볼 수 있는 시스템 그리고 앞으로 어디가 예측이... 어느 도로가 막힌다가 예측될 수 있다면 그런 부분까지 고려해서 선제대응을 해서 예를 들어 경찰관 분들께서는 신호제어를 선제적으로 제어를 해서 정체를 줄일 수 있는 부분들에 대해서, 교통정체를 줄일 수 있다는 부분에 대해서 많은 말씀을 나눴습니다.