감시열량 예측 (교통량에 대한 시계열 예측)

감시열량 예측(Time-Series Forecasting of Traffic Volume)은 교통량의 시간 흐름에 따른 패턴을 분석하고, 미래의 교통 상태를 예측하는 핵심 기술이다. 교통운영, 도시계획, ITS(지능형교통시스템), 스마트시티 구현을 위한 기반 데이터로 활용되며, 본 글에서는 시계열 예측의 개념과 알고리즘, 실제 적용 사례, 기술적 한계 및 미래 확장 가능성까지 교통공학적 관점에서 심층적으로 설명한다. 서브 키워드로는 시계열 모델, 딥러닝 기반 예측, 교통운영 의사결정 지원이 있다.

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1. 교통량 시계열 예측의 개념과 활용 목적

도시 내 도로의 차량 흐름은 시간에 따라 끊임없이 변화한다. 이러한 교통량(Traffic Volume) 변화는 일정한 패턴을 따르기도 하지만, 갑작스러운 사고, 기상 변화, 공사, 이벤트 등 다양한 외부 요인에 의해 급격히 바뀔 수도 있다.
이러한 시간 기반의 데이터를 바탕으로 미래 교통량을 예측하는 것이 바로 감시열량 예측, 즉 시계열 기반 교통량 예측(Time-Series Forecasting)이다.

감시열량 예측은 다음과 같은 분야에서 광범위하게 활용된다:

• 도시 교통신호 운영 계획 수립
• 혼잡 예보 및 정체 대응 전략 마련
• 교통 수요관리(TDM)
• 고속도로 요금소 인력 운영
• 스마트 교통 인프라 자원 분배
• 대중교통 연계 시나리오 설계

또한 최근에는 자율주행차량 흐름 최적화, MaaS 플랫폼 수요 예측, 기후변화 대응형 교통 전략 등 미래지향적인 분야로 응용이 확대되고 있다.

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2. 시계열 예측 모델의 구조와 대표 알고리즘

교통량 시계열 예측은 크게 통계 기반 모델, 머신러닝 모델, 딥러닝 기반 모델로 구분된다. 각 모델은 예측 정확도, 해석 가능성, 적용 목적에 따라 선택된다.

▶ 1) 통계 기반 모델

모델	설명	장단점
ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average)	과거 값과 오차를 기반으로 예측	단기 예측 우수, 구조 해석 용이 / 외부 변수 반영 한계
SARIMA (계절성 포함)	ARIMA에 주기적 성분 추가	주기적 교통패턴에 적합 / 복잡한 튜닝 필요
Holt-Winters	추세·계절성 분해 방식	단순 구조, 빠른 계산 / 비선형성 약함

▶ 2) 머신러닝 기반 모델

모델	설명	특징
Random Forest / XGBoost	비선형 회귀 모델로 시계열 데이터 예측	변수 간 복잡한 상호작용 분석 가능
SVR (Support Vector Regression)	초평면을 통해 예측	적은 데이터에도 강건, 계산량 큼
K-NN, Ridge Regression	가까운 과거 패턴을 기준으로 예측	빠른 구현 / 과적합 가능성 있음

▶ 3) 딥러닝 기반 모델

모델	설명	특징
RNN (Recurrent Neural Network)	순환구조로 시계열 기억	기초 시계열 처리 가능 / 장기 의존성 부족
LSTM (Long Short-Term Memory)	장기 메모리 보유 RNN 구조	장기 패턴 예측 우수 / 학습 시간 필요
GRU (Gated Recurrent Unit)	LSTM의 간소화 버전	계산 효율성 높음 / 표현력은 낮음 가능성
CNN + LSTM 혼합	공간 패턴과 시간 패턴 동시 분석	네트워크 교통 예측에 우수함

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3. 실제 적용 사례 및 예측 성능

감시열량 예측은 국내외 여러 교통 프로젝트에서 적용되어 우수한 성능을 입증하고 있다.

▶ 사례 1: 서울시 주요 간선도로 시계열 예측

서울시는 주요 간선도로 60개 지점에서 5분 간격의 교통량 데이터를 수집, LSTM 기반 모델을 학습하여 30분 후 교통량을 예측하였다. 실측 결과와 비교했을 때 평균 RMSE는 기존 ARIMA보다 18% 감소하여, 실시간 VMS 운영과 사고 대응 전략 수립에 기여하였다.

▶ 사례 2: 고속도로 톨게이트 수요 예측

한국도로공사는 전국 고속도로 톨게이트의 요일별·시간대별 교통량 예측을 위해 XGBoost 기반 모델을 활용하였다. 이 모델은 날씨, 공휴일 여부, 과거 4주 데이터 등을 변수로 사용하였으며, 요일별 예측 오차가 평균 6.2% 이내로 측정되었다.

▶ 사례 3: 미국 LA시의 교차로 흐름 예측

LA시는 딥러닝 기반의 CNN-LSTM 모델을 이용해 도심 교차로 네트워크 전체의 시간별 흐름을 예측하였다. 과거 1년 간의 카메라 감지기 데이터를 학습시켜, 예측 정확도 92% 이상을 달성했고, AI 기반 신호 운영 시스템과 실시간 연계하는 데 활용하였다.

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4. 예측 모델의 한계와 기술적 과제

시계열 기반 교통량 예측은 현실적으로 매우 유용하지만, 다음과 같은 한계도 분명히 존재한다.

▷ 1. 외부 변수 반영의 어려움

• 갑작스러운 사고, 시위, 기후 변화, 이벤트 등은 모델 학습에 반영되기 어려운 외부 요인
• 해결: 외부 데이터(뉴스, SNS, 날씨, 공공행사)와의 통합 모델 필요

▷ 2. 데이터 품질 문제

• 감지기 오작동, 누락 데이터, 노이즈 등으로 인해 데이터 정제 및 보간 과정이 예측 정확도에 큰 영향을 줌

▷ 3. 지역/도로별 편차

• 특정 도로는 주기성이 강하지만, 유사 간선도로라도 패턴이 상이하여 모델 전이(Transferability)가 어려움

▷ 4. 해석력 부족 (딥러닝 모델)

• LSTM, GRU 등은 높은 예측 성능을 제공하지만, 결정 요인을 해석하거나 정책에 직접 반영하기 어려움

이에 따라, 최근에는 Explainable AI(XAI) 기술을 결합한 시계열 예측이 연구되고 있으며, 예측 결과의 ‘이유’를 설명하는 모형이 정책 수립에 더욱 적합하다는 인식이 확산되고 있다.

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5. 스마트 교통 및 도시계획과의 통합 가능성

시계열 기반 교통량 예측은 단순한 운영 수준을 넘어서, 다음과 같은 미래 교통 시스템 전반과 통합되고 있다.

• AI 기반 신호제어와 연동
  향후 교통량을 예측하여 사전적 신호 패턴 설계 가능 (예: 러시아워 대비 신호 녹색시간 조정)
• MaaS 플랫폼 수요 조절
  통합 모빌리티 수단 간 수요를 시간대별로 예측하고, 요금이나 제공 차량 수를 조정하는 데 활용
• 자율주행 교통흐름 관리
  예측된 교통량을 바탕으로 자율차의 집단 주행 전략 및 경로 선택에 활용
• 재난 및 특수 상황 대응 시나리오 설계
  대형 행사, 폭우, 지진 등 비정상 상황에서 교통량의 변동성 예측을 통해 사전 교통 분산 전략 수립

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▶ 표: 교통 시계열 예측 주요 모델 비교

모델 유형	장점	단점	적용 예
ARIMA	해석 용이, 짧은 기간 예측 우수	외부 요인 반영 어려움	고속도로 구간 교통량
XGBoost	변수 상호작용 반영 가능	시계열 순서 반영 약함	톨게이트 수요 예측
LSTM	장기 패턴 학습 가능, 고정된 주기 없음	학습 시간 길고 해석 어려움	도심 도로망 흐름 예측
CNN-LSTM	공간-시간 동시 고려	복잡한 모델 구조	교차로 네트워크 예측

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※ 감시열량 예측은 교통 흐름을 읽는 도시의 ‘시간적 감각’을 키우는 기술이다.
미래의 교통계획은 단순한 과거 추세의 연장이 아닌, 변화의 가능성과 불확실성을 읽는 능력에서 시작된다. 교통공학자는 데이터를 이해하고, 흐름을 해석하며, 도시가 ‘흘러가는 방식’을 설계하는 데이터 기반 전략가로 거듭나야 한다.