자율주행 차량, 디지털 트윈 및 미래의 교통 정체 | 스마트 시티 제1부
2월 2023
Author: Chen Gabay
교통 체증으로 잃어버리는 시간은 평생 얼마나 될까요? 도시 지역에서 생활하고 일하고 있다면 아마도 꽤 많은 시간을 길에서 낭비하고 있을 것입니다. 현대 생활은 시간을 줄이는 많은 기술의 진보를 가져왔지만 교통 문제는 점점 더 악화되고 있습니다. 그리고 자율주행 차량과 도시형 디지털 트윈과 같은 새로운 기술이 솔루션으로 자리매김하고 있습니다. AI 모빌리티 레이어가 포함된 Cognata의 4D 모델은 이러한 기술을 결합하여 스마트 도시가 흐름을 찾는 데 도움이 되는 혁신적인 방법을 제공합니다.
교통 정체가 증가하고 있습니다. 그렇다면 이 문제의 솔루션으로 자리매김하고 있는 자율 주행 차량이 도시 환경에는 어떤 영향을 미칠까요?
최근 연구에 따르면 코로나19 팬데믹 이전에 평균적인 미국인이 교통 체증으로 1년에 낭비하는 시간은 거의 100시간에 달했으며, 이 수치는 대도시에서 크게 증가했습니다. 도시화, 인구 증가, 도로의 교통량 증가로 인해 도시와 고속도로에서는 끊임없이 교통 정체가 발생합니다. 그러나 이것이 전부는 아닙니다. 운전자들은 속도를 변경하고(가다 서기), 차선을 변경하고, 호기심으로 사고를 관찰하기 위해 속도를 늦추고, 주차 공간을 찾느라 교통 흐름을 방해하는 경향이 있습니다. 지속 가능한 솔루션을 찾지 못한다면 문제는 더욱 악화되고 삶의 질에도 영향을 미치게 될 것입니다.
자율주행 차량은 이 문제를 해결하는 데 중점을 둔 새로운 기술입니다. 성장하고 있는 산업은 AI 기술을 사용하여 더 스마트하고 안전하며 빠른 교통 수단을 만들어냅니다. 자율주행 차량은 더 일정한 속도로 주행하면서 가다 서기를 반복하는 운전을 줄이는 데 도움이 됩니다. 그리고 무엇보다도 도시에서 주차 공간을 찾느라 교통 흐름을 늦추는 운전자의 수가 크게 줄어들 것입니다. 이와 같이 피할 수 없는 도시형 모빌리티 기술의 발전은 분명 도시의 모습과 행태에 영향을 미칠 것입니다. 따라서 도시와 도시 기획자들은 미래의 도시 계획에 이러한 변화를 어떻게 반영할지 고려해야 합니다.
현대 도시에서는 기존의 도시 계획 모델로는 더 이상 충분하지 않습니다. 동적 디지털 트윈은 도시 기획자가 더 스마트하고 정확한 의사 결정을 내릴 수 있게 지원합니다.
도시 기획자가 기존에 흔히 사용했던 정적 3D 모델의 경우 복잡하고 동적인 여러 시스템이 동시에 작동하고 연동하는 현대의 도시에서는 그다지 효과적이지 않습니다. 이 문제를 인식한 전 세계의 많은 지자체들은 도시의 디지털 트윈을 개발하는 것을 목표로 삼고 있습니다. 이러한 도시형 디지털 트윈에는 도시의 모습을 매우 높은 해상도로 그대로 구현하는 4D 동적 모델이 포함됩니다.
예를 들어 싱가포르는 동적 도시 모델이자 지형 특성, 식생, 교통 인프라 등의 세부 정보를 포함하는 협업 데이터 플랫폼인 “버추얼 싱가포르(Virtual Singapore)”를 출시했습니다. 또 다른 예로 지도, 실시간 센서, 건물 청사진 및 교통 네트워크의 데이터를 사용하는 네덜란드의 도시, 로테르담의 디지털 트윈을 들 수 있습니다.
이러한 모델의 동적 모빌리티 레이어는 교통 상황을 예측하고 현재와 미래의 위험을 해결하고 도시형 모빌리티를 관리하고 다양한 시나리오를 검토하여 실제로 높은 비용을 초래하기 전에 대안을 마련할 수 있습니다.
동적 4D 모델은 자율주행 차량과 도시형 디지털 트윈의 기술을 결합하고 이를 활용하여 스마트 시티가 흐름을 찾는 데 도움이 되는 혁신적인 방법을 제공합니다.
자율주행 차량 및 디지털 트윈과 같은 새로운 기술은 도시의 교통 혼잡을 줄이고 도시의 미래를 계획하고 관리하는 데 도움을 줄 수 있습니다. Cognata는 AV의 동적 모빌리티 레이아웃과 함께 4D 모델을 사용하여 도시와 도시 기획자들이 이 새로운 기술이 미래의 교통 혼잡과 도시 환경에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 이해와 분석뿐만 아니라 다양한 시나리오를 검토하여 미래 도시 및 모빌리티 계획을 개선하도록 지원합니다. 결과적으로 교통 정체를 예측하고 해소할 뿐만 아니라 우리 모두가 소중한 시간을 절약할 수 있게 해줍니다.