안보여서 무서운 '블랙아이스'…미리 알려주는 기술 나왔다

건설기술연, '노면온도변화 패턴 예측 시스템' 개발

바깥 온도와 위치정보를 측정해 노면 온도를 미리 예측하고 결빙을 파악하는 기술이 개발됐다. 차량에 장착된 온도 센서와 GPS가 정보를 전달해주면 미리 입력된 기상정보와 도로 정보를 토대로 컴퓨터가 결빙을 예측한다/사진=한국건설기술연구원

도로 표면 온도 변화 패턴을 예측해 블랙아이스와 같은 겨울철 도로 결빙으로 인한 다중 추돌 사고를 대비할 수 있는 기술이 나왔다.

한국건설기술연구원은 차량에 부착된 관측장비로 외기온도 데이터를 수집하고, 기계학습 알고리즘을 통해 분석된 노면 결빙 위험 정보를 운전자에게 실시간으로 제공하는 ‘노면온도변화 패턴 예측 시스템’을 개발했다고 16일 밝혔다.

노면온도는 겨울철 도로 노면상태를 결정짓는 중요한 요소다. 하지만 전국 약 11만㎞에 달하는 도로망 노면상태를 실시간으로 모니터링하는 것은 불가능하다.

연구팀은 빅데이터를 수집·분석해 노면 온도가 변화하는 패턴을 예측하면 도로 노면상태까지 예측할 수 있다는 점에 착안해 연구를 진행했다.

연구팀은 우선 지난 5년간 자유로 및 영동고속도로 일대에서 다양한 기상조건과 도로구간 특성 아래에서 데이터를 수집·분석했다.

연구팀에 따르면 ‘모바일 차량 주행환경 관측장비(Vehicle is a Sensor)’를 통해 실시간으로 차량 바깥의 온도와 위치정보를 동시에 수집했다. 수집한 정보는 롱텀에볼루션(LTE) 통신 등의 방법으로 ‘도로 주행 환경 분석 플랫폼’으로 전송했다.

‘노면온도변화 패턴 예측 모형’은 플랫폼으로 전송된 정보와 기상청이 제공하는 기온, 습도 등의 날씨정보, 기존에 입력해 둔 위치별 도로조건 등 다양한 조건을 연계해 AI(인공지능) 머신러닝(기계학습) 기반 모형으로 노면온도 변화 패턴을 예측한다.


연구팀은 앞으로 이 기술의 고도화를 위해 응용 소프트웨어 개발에 집중할 계획이다. 연구책임자 양충헌 건설기술연 박사는 “이번 시스템 개발로 겨울철 도로의 노면상태 정보를 많은 운전자에게 제공해 동절기 안전운행에 기여할 수 있을 것”이라고 말했다.