해상 혼잡도 AI로 해상교통 예측

해양 교통사고는 인명피해가 크고 재산상의 손실도 상당하기 때문에, 항상 꾸준한 관심의 대상이 되어왔습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 정부는 국내 최초로 우리나라 인근 해역의 해상 교통 혼잡도를 예측할 수 있는 인공지능(AI) 기반 데이터 분석 모델을 개발하는 프로젝트를 시작하였습니다.

 

이 모델은 선박 위치 데이터를 통합분석하여 1시간 후의 교통량과 혼잡도를 예측하고, 선제적인 현장 안전조치와 관련 정책수립에 폭넓게 활용되기를 기대하고 있습니다. 글에서는 해상 혼잡도 AI 프로젝트에 대해 자세히 알아보고, 그 중요성과 기대효과를 살펴보도록 하겠습니다.

현황과 문제점

해상 교통량이 증가함에 따라 선박 간 충돌 사고가 빈번해지고 있습니다. 2018년부터 2022년까지 전체 해양사고 사상자 중 31.5%에 해당하는 782명이 선박 간 충돌로 인한 사상자로 발생했습니다.

 

이러한 사고로 인한 피해는 인명상의 손실뿐만 아니라 환경 파괴와 경제적 손실에도 영향을 끼치고 있습니다. 따라서 이러한 해상 교통사고를 사전에 예방하고, 안전한 운항을 보장하기 위해 예측 모델의 필요성이 대두되었습니다.

해상 혼잡도 AI 개발의 목표

해상 혼잡도 AI 프로젝트는 행정안전부 통합데이터분석센터와 한국해양교통안전공단의 협업을 통해 진행되고 있습니다.

해상 교통량 예측 모델 개발

선박 위치 데이터를 활용하여 해상에서의 시간대별, 격자별 교통량을 산출하고, 1시간 후의 교통량과 혼잡도를 예측하는 인공지능(AI) 기반 모델을 개발합니다.

선제적인 현장 안전조치 및 정책수립에 활용

예측 결과를 토대로 해상 안전관리 기관은 교통 혼잡도에 대한 사전 안내를 비롯해, 현장에서 필요한 교통안전 조치를 시행할 수 있습니다.

국민에게 정보 개방

개발된 모델은 해양교통안전정보시스템(MTIS)에 탑재하여 국민에게 정보를 개방합니다. 이를 통해 국민들은 해상 레저 활동 등에 활용할 수 있습니다.

데이터 활용과 분석 과정

해상 혼잡도 AI 프로젝트에서는 해수부와 해양경찰청에서 수집하고 있는 선박위치정보데이터(AIS, V-PASS)를 활용합니다. 이를 통해 선박의 위치, 선수방위, 속도 등의 정보를 수집하고, 이를 분석하여 해상교통량을 예측하는데 활용합니다.

예측 모델 시각화 [출처 : 행정안전부 홈페이지]

선박위치발신장치로부터 확보된 데이터를 통합분석하여 시간대별, 격자별 교통량을 계산하고, AI 기술을 적용하여 1시간 후의 교통량과 혼잡도를 예측합니다. 이러한 데이터 분석과 예측 과정은 국내에서 처음으로 시행되는 사례입니다.

기대효과와 활용 방안

해상 혼잡도 AI 프로젝트의 성공적인 완수로 인해 해상 교통안전성이 향상될 것으로 기대됩니다. 예측 결과 정보를 토대로 선박 운항 경로를 조정하거나 특별한 주의가 필요한 해역을 사전에 파악하여 안전한 운항이 가능하게 됩니다.

해상 혼잡도 AI

이를 통해 해상 안전사고를 예방하고 국민들의 생명과 재산을 지킬 수 있습니다. 또한, 해상교통량과 해양사고와의 연관성을 분석하여 속력제한구역 지정, 통항분리대 설치 등의 선박 안전 정책수립에도 활용될 수 있습니다.

 

이 프로젝트의 성공은 국내 해상 교통사고 감소와 안전한 해양 레저 활동을 즐길 수 있는 기반을 제공할 것입니다. 또한, 데이터 분석과 인공지능 기술의 융합으로 해상 안전사고를 예측하는 모델은 국제적으로도 주목받을 수 있으며, 해양 안전사고를 막는 데 있어서 큰 도움이 될 것입니다.

마무리

해상 혼잡도 AI 프로젝트는 선박 위치 데이터를 통합분석하여 해상 교통량 예측 모델을 개발하는 국내 최초 시도로, 해상 안전사고 예방에 적극적으로 기여할 것으로 기대됩니다. 이러한 기술적 발전은 국내 해상 교통사고의 감소와 안전한 해양 레저 활동을 보장하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

 

함께 보면 좋은 글

AI의 의미와 전망

 

AI가 일자리에 미치는 영향: 현재와 미래 살펴보기