도로 위에서의 인명 구조: 자율주행 차량과 디지털 트윈의 잠재력 | 스마트 시티 제2부

Author: Chen Gabay

전 세계적으로 매년 약 1,300만 명이 교통사고로 사망합니다. 이 엄청난 숫자때문에 정부와 도시는 도로 안전을 개선할 방법을 찾고 있으며, 이는 현재 기술 경쟁의 확산으로 이어지고 있습니다. 도시형 디지털 트윈을 기반으로 한 자율주행 차량은 더 안전한 주행과 더 스마트한 교통 관리를 목표로 합니다. AI 모빌리티 레이어가 포함된 Cognata의 4D 모델은 이러한 기술을 결합하여 스마트 도시가 인명을 구하는 데 도움이 되는 혁신적인 방법을 제공합니다.

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교통 사고는 유해하고 많은 비용을 초래하므로 정부와 도시는 효과적인 솔루션을 찾는 데 필사적입니다.

교통 사고로 인한 인적 및 경제적 피해는 막대합니다. 또한 교통 사고는 어린이와 청장년층의 주요 사망 원인으로, 대부분의 국가에서 GDP(국내 총생산)의 최대 3%까지 비용을 발생시키고 대부분의 도로 사망은 보행자, 자전거 탑승자, 오토바이 탑승자 등 도로에서 취약한 사용자에게서 발생합니다(WHO 기준). 이러한 통계가 더욱 비극적인 이유는 대부분의 안전 문제가 사람의 실수로 인해 발생하고 예방할 수 있기 때문입니다. 사고의 주요 원인으로는 과속, 음주 운전, 부주의 운전이 있으며 환경, 시야, 도로 상태, 날씨 등의 기타 문제도 있습니다.

정부와 도시는 인프라 및 교육 개선, 법 집행 강화 등 가능한 방법을 총동원하여 이 문제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 예를 들어 연구에 따르면 속도가 1% 증가할 때마다 치명적인 충돌 사고가 4% 증가합니다. 따라서 도시에서는 속도 제한을 시행하고 차량 속도를 제한하기 위해 회전교차로, 과속 방지턱, 이중 급커브를 추가하고 있습니다. 회전교차로는 교차로에서 교통 속도를 줄이는 데 도움이 되고, 과속 방지턱은 주거 지역이나 학교 근처에서 차량의 속도를 제어하는 데 도움이 되고, 좁은 도로는 더 주의를 기울이도록 유도할 수 있습니다. 그렇다면 이러한 솔루션만으로 충분할까요? 물론 아닙니다. 따라서 상황을 바꿀 새로운 기술들이 등장하고 있습니다. 

 

도로 안전을 개선하는 새로운 기술: 자율주행 차량의 트레이닝에 유용한 동적 4D 모델이 도시 계획에도 유용할까요?

혁신적인 기술은 이미 도로 안전을 개선할 다양한 솔루션을 제공하고 있습니다. IoT(Internet of Things), AI, 자율주행 시스템, 도시형 디지털 트윈, 빅데이터 분석이 진화하면서 도로 안전을 모니터링하고 관리하기 위해 도시 전체에서 데이터를 수집하고 공유하는 고도로 연결된 네트워크를 구축하고 있습니다. 예를 들어 자율주행 차량은 운전자들이 야기하는 많은 충돌 사고 원인을 해결할 수 있습니다. 차량의 AI는 더 안전하고 인지적인 방식으로 주행하기 위해 더 일정한 속도로 주행하고 다른 차량들과 연결됩니다. 또한 LiDAR 및 열화상 카메라와 같이 더 스마트한 방식으로 주변 환경을 “인지”하는 다양한 센서가 포함되어 있어 시야가 좋지 않은 조건에서도 영향을 덜 받습니다.

자율주행 차량이 도로에서 주행할 수 있도록 인증을 받으려면 정기적이고 극단적인 안전 사고에 대해 트레이닝되고 테스트되어야 합니다. 최근 연구에 따르면 자율주행 차량이 인간 운전자보다 더 안전하게 주행하려면 약 88억 마일(약 140억 km)을 주행해야 합니다. 그러나 AI 모빌리티 레이어가 있는 Cognata의 4D 모델과 같은 가상 테스트 및 시뮬레이션을 사용하면 이 거리를 크게 줄일 수 있습니다. 이 솔루션을 사용하여 도시 및 고속도로 디지털 트윈에서 인공적인 안전 시나리오를 제작하고 다양한 도로 조건 및 날씨, 다른 통행 차량, 오토바이, 자전거 탑승자 및 보행자에 대한 AV 반응을 테스트할 수 있습니다. 

이 기술은 AV 기술을 테스트, 개선 및 규제하는 데 적합하지만 도시와 도시 기획자들이 이 기술을 환경에 어떻게 통합할지 검토하는 방법으로도 매우 유용하게 활용될 수 있습니다. 또한 교차로, 나들목, 분기점 및 주거 지역을 다양한 도로 사용자의 시선(운전자, 성인 보행자 및 어린이)에서 분석하고, 사고 조사 및 재구성을 수행하고, 미래 계획에서 AV의 동작을 테스트하고, 계획에 대한 다양한 대안을 검토할 수 있습니다.

 

혁신적인 기술 활용: 정부와 도시에 새로운 솔루션을 제공하는 자율주행 차량과 디지털 트윈

자율주행 차량 및 디지털 트윈과 같은 새로운 기술은 도시의 도로 안전을 개선하고 교통 인프라 계획 및 관리를 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 자율주행 차량의 동적 모빌리티 레이아웃을 통해 도시와 도시 기획자들은 이 새로운 기술이 도로 안전의 미래와 모든 도로 사용자를 위한 도시 환경에 어떠한 영향을 미치는지 이해 및 분석하고 다양한 안전 시나리오와 솔루션을 검토할 수 있습니다. 결과적으로 더 안전한 도시와 고속도로를 계획하고, 교통 사고를 줄이고, 많은 생명을 구할 수 있게 해줍니다.

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