베이지안 네트워크 분석 (Bayesian Network for Transportation)

베이지안 네트워크 분석(Bayesian Network for Transportation)은 다양한 교통 변수 간의 인과적 관계를 확률적으로 모델링하고, 불확실한 교통 환경에서 의사결정을 지원하기 위한 도구다. 본 글에서는 베이지안 네트워크(BN)의 개념과 구조, 교통 분야의 실제 적용 사례, 기술적 한계와 확장 가능성까지 교통공학자의 시각에서 다룬다. 서브 키워드로는 확률 그래프 모델, 조건부 확률, 인과 추론 모델이 있다.

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1. 베이지안 네트워크의 개념과 교통 분야 필요성

현대의 교통 시스템은 다양한 요인들이 복합적으로 작용하는 복잡계다. 교통량, 사고 발생, 날씨, 통행 시간, 대중교통 지연, 운전자 행태 등 수많은 변수들이 서로 영향을 주고받으며 실시간으로 변화한다. 이러한 복잡한 상호작용을 분석하기 위해, 단순한 선형 회귀나 고정 인과 모델로는 한계가 있다.

이러한 상황에서 등장한 개념이 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN)이다. 베이지안 네트워크는 확률 변수 간의 조건부 의존성(Conditional Dependency)을 기반으로 한 확률 그래프 모델이다. 각 변수는 노드(Node)로 표현되고, 변수 간 인과관계는 방향성 있는 간선(Edge)으로 연결된다. 이 구조를 통해 확률적 추론(Probabilistic Inference)이 가능해지며, 어떤 사건이 발생했을 때 다른 변수에 미치는 영향을 계산할 수 있다.

교통공학 분야에서는 다음과 같은 문제를 분석하는 데 BN이 매우 유용하다:

• 교통사고 발생 원인 및 영향 분석
• 도로 상태에 따른 운전자 반응 예측
• 지능형 교통시스템(ITS)의 사고 감지 및 예측
• 교통정책 변화에 따른 수요 반응 모델링
• 비정상 상황(기상, 이벤트) 하에서의 통행시간 분석

BN은 특히 불완전한 정보 하에서의 의사결정과 다변량 확률 분석이 필요한 경우에 효과적인 도구다.

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2. 수학적 구조와 확률 추론 메커니즘

베이지안 네트워크는 다음과 같은 수학적 요소로 구성된다.

▷ 기본 구성

• 노드(Node): 확률 변수 (예: 날씨, 교통량, 사고 발생 여부)
• 엣지(Edge): 인과적 또는 조건부 종속 관계 (방향성 있음)
• 조건부 확률표(CPT, Conditional Probability Table): 각 노드가 부모 노드 값에 따라 어떤 확률을 가지는지 정의

▷ 예시 구조

예를 들어 아래와 같은 변수들이 있다고 가정해보자:

• Weather (날씨): {맑음, 비, 눈}
• Traffic Volume (교통량): {낮음, 보통, 많음}
• Accident (사고 발생): {O, X}

이 변수 간 관계를 BN으로 구성하면 아래와 같은 인과 그래프가 만들어질 수 있다:

Weather → Traffic Volume → Accident

이때 전체 시스템의 결합확률은 다음과 같이 분해된다:

P(Weather,Traffic Volume,Accident)=P(Weather)⋅P(Traffic Volume∣Weather)⋅P(Accident∣Traffic Volume)P(\text{Weather}, \text{Traffic Volume}, \text{Accident}) = P(\text{Weather}) \cdot P(\text{Traffic Volume} | \text{Weather}) \cdot P(\text{Accident} | \text{Traffic Volume})

이 구조를 바탕으로 우리는 특정 상황이 주어졌을 때(예: 비가 오고, 교통량이 많을 때), 사고가 발생할 확률을 정량적으로 계산할 수 있다.

▷ 핵심 기능: 조건부 추론 (Inference)

BN의 가장 큰 장점은 새로운 정보가 주어졌을 때 전체 시스템의 확률을 업데이트할 수 있다는 점이다. 이를 통해 다음과 같은 추론이 가능하다:

• Forward inference: 입력(원인)이 주어졌을 때 결과(영향) 예측
• Backward inference: 결과가 관측되었을 때 원인 추정
• Inter-causal inference: 복수 원인 간 영향도 분석

이러한 메커니즘은 교통운영센터의 사고예측, 신호제어 시스템, 자율주행 차량의 의사결정 알고리즘 등에 필수적이다.

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3. 교통공학 실무에서의 적용 사례

베이지안 네트워크는 도시 교통, 물류, 교통안전, 통행 분석 등 여러 분야에 적용되고 있다.

▶ 사례 1: 교통사고 위험 예측 모델

국내 일부 도로공사에서는 기상, 차량 속도, 도로 재질, 시간대 등을 변수로 BN 모델을 구성하여 사고 발생 확률을 실시간으로 예측하고 있다. 이를 통해 사고 고위험 구간에 대한 선제적 경고 시스템을 구현하였다. 실시간 데이터와 결합된 BN 모델은 기존 통계 기반 사고 예측보다 정확도가 15% 이상 향상되었다.

▶ 사례 2: 통행 시간 예측과 리스크 분석

서울시에서는 특정 도로 구간에 대해 날씨, 출발 시각, 과거 통행 데이터를 기반으로 BN을 구성하여 통행 시간의 확률분포와 위험 수준(Risk Level)을 제시하였다. 시민에게 단일 통행시간 예측이 아닌, “80% 확률로 20분 이내 도착” 등의 정보를 제공함으로써 실제 만족도와 신뢰도가 상승하였다.

▶ 사례 3: 지능형 신호제어 시스템

BN은 교차로 접근 차량의 속도, 대기 차량 수, 방향별 흐름 등을 분석하여, 사고 위험이 높아질 조건을 사전에 예측하고 신호 주기를 조정하는 데 활용된다. 일본 도쿄 도심에서는 BN 기반의 사고예측-신호제어 연동 시스템을 구축하여 사고율을 12% 낮추는 효과를 얻었다.

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4. 기술적 한계와 적용상의 과제

베이지안 네트워크는 강력한 분석 도구지만, 다음과 같은 한계도 존재한다.

1. 네트워크 구조 정의의 어려움
   변수 간 인과 구조를 정확히 설계해야 하는데, 이는 도메인 지식 또는 방대한 데이터 분석이 필요하다. 잘못된 구조는 예측력을 떨어뜨린다.
2. 조건부 확률표(CPT) 구성의 복잡성
   변수 수가 많을수록 각 노드의 확률표가 기하급수적으로 증가하므로, 데이터가 충분하지 않으면 CPT 학습이 불안정할 수 있다.
3. 연속 변수 처리의 제한
   대부분 BN은 이산형 변수 기반이므로, 속도, 시간 등 연속형 변수는 전처리나 분할이 필요하며 이는 정보 손실로 이어질 수 있다.
4. 실시간성 부족
   대규모 네트워크의 경우, 실시간 추론을 위해 계산량이 과도해질 수 있어, 적용 시스템의 최적화가 필요하다.

이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 동적 베이지안 네트워크(DBN), 딥러닝 기반 구조 학습, 변분 베이지안 추론(VBI) 등의 최신 기법이 적용되고 있다.

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5. 미래 교통 시스템과의 연계 가능성

베이지안 네트워크는 미래 교통 기술, 스마트 모빌리티, 자율주행 시스템과 자연스럽게 융합되며, 다음과 같은 역할을 수행할 수 있다.

• 자율주행차 의사결정 지원
  자율차는 주변 차량, 보행자, 신호 정보 등 수많은 변수에 기반해 경로를 선택해야 하며, BN은 조건부 위험도 계산, 경로 변경 판단 등에 활용될 수 있다.
• MaaS 플랫폼의 수요예측과 위험 분석
  사용자 특성, 시간대, 위치, 날씨, 이벤트 등 다양한 요소를 통합하여 서비스 수요를 예측하고, 서비스 지연 또는 이탈 확률을 추론할 수 있다.
• 교통-환경 통합 시뮬레이션
  교통량, 대기질, 기상조건 등을 통합한 BN 모델을 통해 도심 내 대기오염 악화 가능성을 예측하고, 사전 차량 통행 제한 조치를 제안할 수 있다.
• 재난 대응 시뮬레이션 시스템
  사고, 홍수, 정전 등 다양한 상황에서 교통 흐름과 사고 위험도를 예측하는 다변량 시스템으로 활용될 수 있다.

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▶ 표: 베이지안 네트워크 vs 전통 회귀 분석 비교

항목	전통 회귀분석	베이지안 네트워크
변수 유형	연속형 중심	이산형 중심 (확장 가능)
불확실성 반영	회귀오차만 반영	전체 변수 간 확률 분포 기반
해석 방식	계수 해석 중심	확률적 추론 및 시나리오 분석
복잡계 분석	한계 있음	가능 (다변량 상호작용 구조화)
활용 분야	단일 변수 예측	리스크 예측, 사고 분석, 복합 시스템 추론

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※ 베이지안 네트워크는 불확실한 도시교통을 이해하고 관리하는 ‘확률적 사고 도구’다.
교통공학자는 정적인 예측을 넘어, 변화하는 변수와 조건들 사이의 인과성과 상호작용을 파악하고자 할 때 이 도구를 능숙하게 사용할 수 있어야 한다. 미래 도시의 복잡한 흐름 속에서, BN은 인간 중심의 똑똑한 도시계획을 가능케 하는 디지털 나침반이 될 것이다.