AI 기반 교통사고 위험도 예측(AI-based Crash Risk Prediction)

1. 교통사고 예방을 위한 예측 기술의 필요성

교통사고는 전 세계적으로 연간 수백만 명의 생명을 앗아가고, 도시 운영의 효율성과 시민 삶의 질을 심각하게 저해하는 주요 사회문제로 자리잡고 있다. 특히 복잡한 도시 교통환경, 다양한 운전자 행태, 예측 불가능한 외부 요인들로 인해 사고 발생을 사전에 방지하는 것은 쉽지 않은 과제이다. 이에 따라 기존의 통계 기반 분석이나 사후 대응 중심의 접근에서 벗어나, 사고 발생 가능성을 사전에 정량적으로 예측하고 사전 대응할 수 있는 기술적 기반에 대한 관심이 높아지고 있다.

이러한 흐름 속에서 인공지능(AI)을 활용한 교통사고 위험도 예측 기술은 기존 분석 기법이 가진 한계를 극복하고, 실시간 또는 준실시간으로 위험도를 평가하여 사전 경고 및 능동형 교통관리 시스템(ATMS, Advanced Traffic Management System)에 연계할 수 있는 가능성을 제시하고 있다. 이는 교통공학과 컴퓨터공학, 도시계획, 안전정책이 융합된 대표적 분야로, 향후 스마트시티 교통안전 전략의 핵심 구성 요소로 부상하고 있다.

2. 교통사고 예측을 위한 데이터 기반 구조

AI 기반 교통사고 예측 모델은 방대한 데이터를 바탕으로 학습하며, 사고 발생의 가능성과 위험 수준을 시공간적으로 추정한다. 이때 활용되는 데이터는 다음과 같은 다층적 구조를 가진다.

첫째, 도로 및 환경 특성 데이터이다. 차선 수, 도로폭, 제한속도, 도로 기울기, 커브 반경, 신호 설치 여부, 가로등 유무 등 도로 물리적 요인이 포함된다. 특히 사고 다발 구간은 이러한 물리적 조건과 밀접한 관련이 있으며, AI는 이러한 상관관계를 비선형적으로 탐색할 수 있다.

둘째, 교통운영 데이터이다. 실시간 또는 이력 기반의 교통량, 평균 속도, 차종 구성, 정체 발생 빈도, 신호 주기, 출퇴근 시간대 분포 등 운행 흐름에 관한 정보가 포함된다. 고속도로에서는 고정식 센서, 루프 감지기, 영상 인식 기술 등이 활용되며, 도시 도로에서는 VDS(Vehicle Detection System), TSP(Transit Signal Priority) 등도 활용된다.

셋째, 사고 이력 데이터이다. 과거의 사고 발생 위치, 시간, 유형(추돌, 측면, 보행자 관련 등), 심각도(경상, 중상, 사망), 기상 조건, 운전자 연령, 차량 상태 등의 변수가 포함되며, 사고의 공간적 클러스터링 및 위험 패턴을 모델이 학습하는 데 핵심적인 역할을 한다.

넷째, 외부 요인 데이터이다. 기상 조건(강수량, 온도, 시정), 조도, 이벤트 정보(행사, 공사), 휴일 여부, 학교 개방 여부 등 상황에 따라 교통사고 위험도를 좌우하는 비정형 데이터도 포함된다. 최근에는 CCTV, 블랙박스, 모바일 GPS 로그, 교통 SNS 데이터 등도 비정형 데이터로 수집·가공되어 활용된다.

3. 인공지능 기반 예측 모델링 기술

AI 기반의 교통사고 위험도 예측 모델은 머신러닝(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 강화학습(Reinforcement Learning), 시계열 분석(Time-Series Analysis) 등 다양한 기술로 구현된다. 그중 대표적인 모델과 기법은 다음과 같다.

첫째, 지도학습 기반 분류모델이다. 다층 퍼셉트론(MLP), 서포트 벡터 머신(SVM), 결정트리 기반 랜덤포레스트(Random Forest), XGBoost 등이 대표적이며, 입력된 변수들을 기반으로 사고 발생 가능 여부 또는 위험도 등급을 분류하는 방식이다. 이 모델은 학습 속도가 빠르고 해석력이 높아 초기 연구에 자주 활용된다.

둘째, 딥러닝 기반 순환 모델이다. 교통 데이터는 시간적 패턴을 강하게 가지기 때문에, 순환신경망(RNN), 장단기기억망(LSTM), 게이트 순환 유닛(GRU) 등이 활용되어 시간 축을 고려한 예측이 가능하다. 예를 들어 특정 시간대의 교통 흐름 변화에 따라 향후 30분 내 사고 가능성을 예측하는 구조로 구현된다.

셋째, 공간-시간 동시 모델(Spatio-temporal Models)이다. 도로망과 교차로, 주요 시설이 위치한 지리정보를 활용하여 공간적 클러스터링 및 시공간 예측이 가능하도록 CNN(Convolutional Neural Network), GCN(Graph Convolutional Network), ST-GCN(Spatio-temporal Graph Convolutional Network) 등의 모델이 적용된다.

넷째, 설명 가능한 인공지능(XAI) 기반 접근이다. 예측 모델이 제공하는 사고 위험도 결과를 도시 정책 담당자나 일반 시민이 이해할 수 있도록, 변수의 중요도, 사고 기여도, 인과관계 분석 등을 시각화하여 제공하는 방식이다. 이는 AI 모델의 ‘블랙박스’ 문제를 완화하고, 실제 활용성을 높이는 데 기여한다.

4. 실증 사례와 정책 적용 가능성

AI 기반 교통사고 위험도 예측 기술은 다양한 도시 및 도로 환경에서 실증 적용되고 있으며, 실제 정책 수립에도 반영되는 단계로 진입하고 있다.

미국 캘리포니아주는 고속도로를 대상으로 AI 기반 사고 위험 구간을 실시간으로 모니터링하고, 전광판 안내 및 경고 시스템과 연동하여 운전자에게 사전 경고를 제공하고 있다. 이 결과, 위험도 높은 구간에서의 사고 발생률이 20% 이상 감소하는 효과를 얻었다.

핀란드 헬싱키는 시내 주요 교차로에서 교통량과 사고 데이터를 기반으로 AI 모델을 개발하고, 위험도가 높은 시간대에는 PM 통행 경로를 우회하도록 안내하거나 보행자 알림 시스템을 가동하는 스마트 안전 인프라를 운영 중이다.

국내에서는 도로공사와 일부 지자체가 AI 기반 사고 예측 파일럿 사업을 진행하고 있으며, 고속도로에서는 교통량, 속도, 차종 비율, 기상 조건을 반영한 실시간 사고 위험지수 산출 시스템을 도입하고 있다. 서울시는 교차로 단위의 사고 데이터를 기반으로 머신러닝 모델을 활용하여 보행자 사고 다발지점을 선정하고, 선제적인 시설 개선 및 신호체계 조정에 반영하고 있다.

이러한 사례는 AI 기반 예측이 단순 기술 개발을 넘어서, 실제 도시의 안전 인프라 및 정책 결정에 실질적으로 기여할 수 있음을 보여준다.

5. 향후 과제와 정책 연계 방향

AI 기반 교통사고 위험도 예측 기술이 본격적인 활용 단계로 진입하기 위해서는 다음과 같은 과제가 함께 해결되어야 한다.

첫째, 데이터 정합성과 표준화의 문제다. 사고 데이터는 지역별, 기관별로 형식과 해상도가 달라 모델의 일반화에 어려움을 준다. 따라서 도로 인프라, 교통량, 사고 정보 등의 데이터 통합 및 표준화 체계 구축이 시급하다.

둘째, 실시간성과 정확도 간 균형이 필요하다. 사고 예측은 신속한 대응이 핵심이지만, 과도한 연산 자원 소모는 실시간 처리에 장애가 된다. 이를 해결하기 위해서는 경량화된 AI 모델 경량화, 엣지 컴퓨팅 기술 도입, 클라우드 연계 처리 시스템 등이 필요하다.

셋째, 정책 연계 및 제도화가 필요하다. 예측 결과가 실제로 도로 설계, 안전시설 배치, 신호체계 개선 등에 반영될 수 있도록, 국가·지자체 수준의 정책 연계 체계와 예산 반영 구조가 마련되어야 한다. 또한 시민들에게 예측 정보를 공개하거나 공유하기 위한 알림 체계, API 기반 서비스, 민간 플랫폼 연계도 고려해야 한다.

넷째, 시민 참여형 안전 정책 모델로의 확장이 요구된다. AI 기반 위험 예측은 궁극적으로 시민의 행동 변화를 유도하는 것을 목표로 해야 하며, 이를 위해 사용자 중심의 UI/UX 설계, 보행자 경고 시스템, 운전자 실시간 알림 서비스 등과 결합될 필요가 있다.