김주영 한국교통연구원 교통빅데이터본부장 - 교통빅데이터와 인공지능기술(AI)의 결합으로 교통운영과 정책의 혁신을 실현
우리가 일상생활에 접할 수 있는 교통빅데이터와 그 활용은 다양하다. 대부분의 국민들이 보유하고 있는 개별 모바일이 초 단위로 송수신하는 기지국의 위치 데이터, 운전할 때 자주 이용하는 내비게이션 데이터, 대중교통을 이용할 때 태그하는 대중교통카드 데이터, 그리고 신용카드 이용 데이터 등은 사람, 차량, 대중교통이용자의 모빌리티를 파악할 수 있는 유용한 데이터다. 이와 같은 데이터를 이용하여 우리동네 도로가 얼마나 혼잡한지, 혼잡이 매년 어떻게 변화하고 있는지 등을 파악할 수 있으며, 특정 지자체의 출근통행 분포는 어떻게 되는지, 출근 시간은 얼마나 소요되는지 등을 분석해 교통시스템을 개선하는데 유용한 정보가 된다. 또한 사람들의 이동동선의 데이터는 그 지역의 부동산정책이나 상가시설의 효과분석에도 활용 가능하기도 하다. 교통데이터 분야의 대표적인 국책연구기관인 한국교통연구원 교통빅데이터본부에서는 교통운영과 정책에 활용하는 기술을 개발하는 핵심적인 역할을 하고 있다.
안녕하세요. 한국교통연구원 교통빅데이터본부와 본부장님의 소개를 부탁드립니다.
안녕하세요? 저는 한국교통연구원 교통빅데이터본부장을 맡고 있는 김주영입니다. 한국교통연구원은 교통분야의 대표적인 국책연구기관으로서 교통부분의 국가정책과 기술을 개발하여 정부정책을 지원하는 역할을 수행하고 있습니다. 도로, 철도, 공항, 물류시설 등 교통SOC 건설을 위한 계획 수립뿐만 아니라 버스, 철도, 항공, 택시 등 교통수단의 효율적인 운영과 교통분야 이해관계자의 갈등 해소를 위한 정책 지원 등 교통과 관련한 다양한 연구를 수행하고 있는데요. 교통빅데이터본부는 다양한 모바일데이터, 차량GPS데이터, 대중교통카드데이터 등 교통빅데이터의 원천자료를 이용하여 유용한 교통정보로 구축하는 방법론을 개발하고 이와 같은 교통정보를 이용하여 교통운영 및 정책에 활용하기 위한 기술을 개발하는데 주력하고 있습니다. 더불어 개인정보보호, 데이터의 가격문제 등으로 인하여 데이터가 공유되고 활용되는 데 많은 어려움이 있는데요. 이를 극복하기 위한 데이터 거버넌스를 구축하기 위한 정책을 마련하기 위한 연구를 수행하기도 합니다.
교통빅데이터본부의 주요 역할과 연구 분야에 대해 말씀 부탁드립니다.
SOC투자, 신호운영, 교통안전 등 교통정책을 수립하기 위해서는 근본적인 교통혼잡의 원인을 분석하는 것이 매우 중요합니다. 기존에는 현장에서 교통조사를 수행하였으나 조사예산의 한계로 일부 표본조사와 모델링기법을 통하여 예측하여 교통정책을 수립, 이는 교통정책의 효율성을 높이는데 한계를 내포합니다. 국민의 모빌리티를 정확히 파악할 수 있는 교통빅데이터를 이용하면 적은 비용으로 교통현황과 문제점을 정확히 파악할 수 있으며, 이는 교통운영의 혁신으로 SOC 투자예산 절감효과와 교통혼잡을 해소할 수 있는 장점이 있습니다. 최근 몇 년간 한국교통연구원 교통빅데이터본부는 개별 위치정보를 이용하여 사람, 차량, 대중교통 이용자의 통행경로데이터로 구축하는 기술, 이와 같은 데이터를 이용하여 교통운영에 활용하는 기술, 교통빅데이터를 공유하기 위한 플랫폼 구축기술 등을 연구하여 왔습니다. 이와 관련한 특허등록, 지자체 실증사업 등을 추진하는 다양한 성과를 달성하였습니다.
교통빅데이터 미래 신기술의 국내 및 해외 연구 동향과 정책제언에 대해 말씀 부탁드립니다.
최근 빅데이터와 인공지능기술(AI)에 대한 국내외 연구는 매우 활발하게 이루어지고 있는데, 이 두 기술의 융합은 상당한 시너지 효과가 있을 것으로 예상합니다. 특히, 사람과 차량 등 모빌리티빅데이터와 AI기술의 적용은 모빌리티서비스 및 교통운영의 혁신을 도모할 것으로 기대됩니다. 국내뿐만 아니라 선진국 등에서도 공공과 민간 영역에서 혁신적인 모빌리티서비스를 발굴하기 위해 다양한 연구가 수행되고 있으며, 국가의 데이터경제를 활성화하기 위한 기술개발이 추진됩니다. 국내외에서는 위치기반 빅데이터를 이용하여 통행데이터로 전환하는 기술, 데이터를 저장, 공유하기 위한 플랫폼 구축기술, 빅데이터 및 AI기술을 이용한 교통운영 활용기술 등에 대한 연구는 다양하게 추진되고 있으며 실증을 통한 성과도 이루어지고 있습니다. 그럼에도 불구하고 아직까지 모빌리티빅데이터가 공유되지 않는 문제로 실제로 교통운영정책에 반영되지 못하는 현실적인 문제가 발생되기도 합니다. 이는 개인의 통행정보 수집에 따른 개인정보보호문제, 데이터 공유를 위한 데이터 가격 등 거래표준화 문제가 사회적으로 합의되지 못하기 때문입니다. 이를 위해서는 정부 주도의 데이터거버넌스를 구축해야 하며, 이 과정에서 데이터 구축을 위한 표준화, 거래를 위한 표준화 등을 마련하여 모든 국민이 자유롭게 이용할 수 있는 생태계 조성이 매우 시급하다고 생각됩니다.
"사람, 차량, 대중교통 이용자의 모빌리티를 정확히 파악할 수 있는 교통빅데이터와 인공지능기술(AI)의 결합으로 교통운영과 정책의 혁신을 실현해야"
"교통운영 및 국민 생활 등 다양한 분야에 걸쳐 데이터 경제를 구현하기 위해서는 민간, 공공기관이 보유한 데이터의 통합 구축, 공유 및 활용 등 빅데이터 생태계 구축이 매우 중요"
민간 및 공공이 구축하고 있는 모빌리티 빅데이터를 이용한 교통운영기술 개발 내용도 들어볼 수 있을까요?
사람, 차량, 대중교통이용자의 모빌리티를 정확히 파악할 수 있는 교통빅데이터는 교통현황과 문제점을 정확하고 상세하게 분석이 가능합니다. 이는 기존의 교통조사에 기반한 교통운영정책에 비해 혁신적으로 효과를 개선할 수 있을 것으로 기대됩니다. 국토교통부의 R&D 과제인 ‘인공지능 기반의 미래 교통운영기술 개발’을 통하여 교통신호, 안전, 버스노선 조정, 도시철도 실시간 혼잡관리, 전염병 관리, 국가균형발전, 보행관리, 교통부문 온실가스 관리, 관광수요 관리, 공유교통 서비스 개발 등의 교통운영기술을 개발하고 있습니다. 내비게이션 데이터의 차량궤적정보를 이용하여 교차로의 교통신호시간을 산출하는 기술을 개발하여 진주시, 화성시 등 지자체 실증사업을 통하여 표준모델도 개발하고 있고요. 더불어, CCTV의 실시간 영상을 AI기술에 적용하여 회전교통량, 대기행렬길이, 통행속도정보를 자동 구축하여 네트워크 기반의 신호시간 최적화기술도 개발하여 실증사업을 위한 준비 중에 있습니다. 모바일 데이터와 대중교통카드 데이터를 이용하여 전체 이동수요, 대중교통 이동수요 등을 분석하여 모든 지역의 대중교통 이용자의 형평성과 효율성을 최대화하기 위한 버스노선 최적화 기술도 개발하였으며, 실제로 전주시를 대상으로 버스노선 개편을 지원하는 실증사업을 수행했습니다. 사람과 차량의 이동경로정보에 기반하여 조류인플루엔자(AI) 발생 시 얼마나 빨리 확산되는지를 추정하고 경과시간에 따른 적정 방역지점을 선정하는 기술도 개발하고 있습니다. 이외에도 사람들의 모빌리티 데이터를 이용한 지자체 관광수요 관리기술, 개별차량의 이동궤적정보를 이용한 교통부분 환경비용 산출 및 관리기술 등 다양한 분야에 대한 기술개발 연구를 수행과 교통운영기술뿐만 아니라 모바일기지국정보 및 차량GPS정보를 이용하여 사람과 차량의 통행정보를 정확히 구축하는 기술개발과 검증과정을 수행했으며, 매우 무거운 양의 빅데이터를 이용자가 쉽게 이용할 수 있는 데이터구조화(통행 DNA) 기술도 개발, 모빌리티 빅데이터 운영자 및 이용자가 쉽게 데이터를 이용할 수 있도록 리빙랩 기반의 교통빅데이터플랫폼 기술도 개발하고 있습니다.
교통빅데이터 신기술의 도입과 동시에 안전성 확보를 위한 방안에 대한 본부장님의 생각이 궁금합니다.
교통빅데이터는 개개인의 이동동선을 파악함으로 인하여 개인 프라이버시를 침해할 우려가 있으며, 이와 같은 개인정보를 어떻게 보호하는지가 매우 중요한데요. 현재는 개인정보보호법을 제정하여 데이터의 구축 자체를 강하게 규제하고 있으나, 향후에는 데이터거버넌스 구축을 통하여 매우 유용한 교통빅데이터가 잘 공유될 수 있는 환경을 조성하는 것이 필요합니다. 이를 위해 개인정보보호법을 통한 규제보다는 데이터 표준화, 유통과정의 감시단 운영 등 데이터거버넌스를 통하여 개인정보가 보호될 수 있도록 유도함으로써 교통빅데이터가 잘 공유되고 활용됨으로써 교통운영 혁신, 국민 데이터경제 활성화 등에 기여할 수 있도록 유도해야 할 것입니다.
"민간과 공공이 보유한 교통빅데이터를 통합 구축하여 제공함으로써 모든 국민과 수요처가 무료로 교통빅데이터를 이용할 수 있도록 데이터 거버넌스를 구축해야"
"교통빅데이터를 보유한 민간기관은 국민으로부터 생성된 교통빅데이터가 국가 공익을 위해 활용되도록 최소 운영비용으로 공공에 제공하여야 하며, 교통빅데이터를 이용한 모빌리티서비스를 발굴하여 영업이익을 창출"
한국교통연구원 교통빅데이터본부의 비전과 목표, 그리고 향후 역점사업에 대해 들어보고 싶습니다.
국책연구기관으로서 교통빅데이터 구축, 공유 그리고 교통운영 등 다양한 분야에 잘 활용될 수 있도록 빅데이터 생태계를 조성하는데 핵심적인 역할을 수행하겠습니다. 우선적으로 앞서 말씀드렸던 데이터 구축 및 구조화 기술, 플랫폼 구축기술, 교통운영 혁신 기술 등을 개발하고 실증사업을 통하여 표준모델을 개발함으로써 모든 교통운영사업에 확산될 수 있도록 노력해야 할 것입니다. 교통빅데이터를 보유하고 있는 공공과 민간기관과의 지속적인 협력을 통하여 다양한 교통빅데이터가 상호 결합됨으로써 더욱 더 가치가 높은 데이터를 양성하고, 모든 데이터가 통합 구축하여 제공됨으로써 국민 등 모든 수요처가 자유롭고 무료로 이용할 수 있는 환경을 조성하겠습니다. 이를 위해서는 국민으로부터 나온 데이터를 국민을 위해 활용하는 공익적 측면과 데이터 보유기관의 영업 이익적 측면을 모두 고려해야 하며, 적정 수준에서 데이터가 구축되고 공유될 수 있도록 데이터 거버넌스를 구축하겠습니다. 국책연구기관으로서 데이터 보유기관의 다양한 의견을 수렴하고 정부정책을 수립하는 데 적극적으로 지원하겠습니다.
마지막으로 국민들에게 당부하고 싶은 말씀이 있으신가요?
국민을 위한 모빌리티 서비스가 개선되기 위해서는 교통빅데이터와 AI기술이 크게 기여할 것으로 기대됩니다. 국민으로부터 나오는 교통빅데이터는 매우 유용하게 활용되는데, 구축과정에서 개인정보가 침해되고 오용되지 않도록 데이터 표준화, 개인정보 보호 등 데이터거버넌스 구축에 최대한 노력하겠습니다. 교통빅데이터가 교통운영기술에 활용됨으로써 SOC 투자예산을 절감하고 교통혼잡으로 인한 사회적 비용을 감축할 수 있도록 최선을 다해 정부정책을 지원하겠습니다.
http://www.monthlypeople.com/news/articleView.html?idxno=303131
김주영 한국교통연구원 교통빅데이터본부장 - 교통빅데이터와 인공지능기술(AI)의 결합으로 교
우리가 일상생활에 접할 수 있는 교통빅데이터와 그 활용은 다양하다. 대부분의 국민들이 보유하고 있는 개별 모바일이 초 단위로 송수신하는 기지국의 위치 데이터, 운전할 때 자주 이용하는
www.monthlypeople.com