[파이낸셜뉴스] 국토의 기후나 역사 등 다양한 데이터를 담은 디지털 트윈국토가 표준화된다. 다른 지역이나 다른 기관의 데이터라도 별도의 가공이나 변환 없이 바로 활용할 수 있어 도시 간 교통량, 도시 열섬 현상, 바람길 등 종합적인 분석이 가능해진다.  국토교통부는 디지털 트윈국토 데이터를 보다 쉽게 연결하고 다양한 분야에서 활용할 수 있도록 16종의 새로운 국가표준을 마련해 31일 고시한다고 28일 밝혔다. 디지털 트윈국토는 국토의 지능적 관리와 국민 삶의 맞춤형 문제 해결을 위해 현실 세계를 디지털 세계로 모사하고, 가상화 기술(AR/VR+GIS+ BIM+IoT+AI 등)로 연결한 국가 위치기반의 정보체계(솔루션 또는 플랫폼)다. 디지털 트윈국토 표준은 실내공간, 지하공간, 지형모형, 교통 분야로 나뉘어 있다. 각각의 데이터 모델과 품질, 메타데이터와 제품 사양을 포함한다. 디지털 트윈국토에 대한 국가표준을 별도로 제정한 것은 한국이 처음이다. 표준화 방법을 통한 데이터 공유는 데이터를 디지털 트윈국토 데이터 모델 표준에서 정의한 속성과 기하 타입에 따라 변환해 전송한다. 전송받은 표준 형태의 데이터를 자신의 시스템에 맞게 변환해 디지털 트윈국토 데이터를 활용한다는 설명이다. 데이터 모델을 통해 변환된 표준화된 데이터는 개방된 스키마를 통해 공통된 내용을 사람과 기계가 모두 읽을 수 있는 중립적인 언어로 변환돼야 하는데, 이를 위해 디지털 트윈국토 표준은 GML(Geography Markup Language)를 인코딩 모델로 사용한다. 새로운 디지털 트윈국토 표준이 적용되면 서로 다른 지역과 기관에서 만든 정보를 보다 쉽게 연동할 수 있고, 데이터들이 하나의 형식으로 저장·공유될 수 있다. 이에 별도의 변환 과정 없이 다양한 기관과 시스템에서 손쉽게 활용할 수 있게 된다. 예를 들어, 인접한 지자체에서 각각 디지털 트윈국토를 만들어도 도시 간 교통량, 도시 열섬 현상, 바람길 등 종합적인 분석이 가능해진다. 국토교통부 박건수 국토정보정책관은 “정부는 이번 표준 제정으로 데이터의 통합과 상호 운용성을 높여 디지털 기반의 미래형 국토를 만들기 위한 기틀을 다질 것”이라며 “디지털 트윈국토 표준화는 공간정보의 연계 활용을 위한 핵심인 만큼 앞으로도 필요한 표준을 지속적으로 발굴.개발해 나가겠다”라고 밝혔다. jiany@fnnews.com 연지안 기자

[파이낸셜뉴스] 삼성화재 교통안전문화연구소(이하 연구소)가 '대학캠퍼스 교통사고 위험요인 분석결과'를 발표했다. 7일 연구소에 따르면 지난 2021~2023년 삼성화재에 접수된 국내 주요 17개 대학 캠퍼스에서 발생한 교통사고를 분석한 결과, 교내 도로 등에서 359건의 교통사고가 발생하고 127명이 다친 것으로 나타났다. 캠퍼스 내 교통사고는 지속적으로 증가하는 추세를 보여 최근 3년 간 건수 기준으로 59.8%, 부상자 기준으로 51.4%의 증가한 것으로 집계됐다. 학교별 교통사고가 가장 많이 발생한 학교는 서울대학교로 나타났으며 사고건수는 126건, 부상자는 47건으로 전체 분석대상 17개 캠퍼스에서 발생한 교통사고의 3분의 1 이상을 차지했다.  캠퍼스 면적당 발생건수로 환산하더라도 10만제곱미터당 사고건수는 8.21건으로 연세대나 고려대에 비해 6~7배 높은 수치를 기록했다. 사고발생 운전자 연령은 20대가 17.3%에 불과한 반면 30대 이상 운전자는 약 80%로 나타나 재학생이 아닌 직원이나 외부 방문객에 의해 발생하는 것으로 추정됐다.  교통환경의 개선뿐만 아니라 차량의 진출입 관리 또한 필요할 전망이다. 경사로가 많은 대학캠퍼스 입지, 다양한 교통류 혼재가 발생하는 교통이용 특성, 특히 대학캠퍼스가 '도로외 구역'으로 분류돼 안전관리의 사각지대에 놓여 있었던 점이 주요 교통사고 증가 요인으로 분석됐기 때문이다.  현재 캠퍼스 내 도로는 사유지에 해당한다는 이유로 도로의 안전성 확보를 위한 공적인 관리절차가 없어 시설 소유자의 관심도에 따라 교통환경의 안전성 확보에 차이가 발생할 수밖에 없다는 지적이다. '도로 외 구역'으로 분류돼 중앙선, 횡단보도 등의 노면표시에 법적 효력이 없고 제한속도를 강제할 수단도 없어 이용자들은 캠퍼스 안에서 일반도로보다 법규준수 수준이 낮아질 가능성이 높다.  또 다른 '도로 외 구역' 인 아파트 단지내 도로의 경우 2020년부터 교통안전법에 안전관리 규정이 포함되었으며, 대학캠퍼스의 경우 오는 8월 17일에 시행되는 교통안전법에 따라 공식적인 '단지 내 도로'에 포함될 예정이다.  임채홍 삼성화재 교통안전문화연구소 수석연구원은 "대학캠퍼스는 입지적인 측면에서 도로가 열악하고, 구내 도로 이용자 측면에서도 교통사고 위험요인이 많아 실제 교통사고가 끊이지 않고 있다"며 "지금까지 이러한 교통사고 위험요인에 대한 개선은 의무사항이 아니고 명확한 기준 없이 전적으로 대학의 의지에 따라 이루어져, 학교별 편차가 심할 수 밖에 없는 실정이었다"고 지적했다. 이어 “교통안전법 개정에 따라 대학 캠퍼스 도로도 법적인 테두리에 들어오게 되는바, 대학 측도 학교별 특성에 맞는 개선대책을 수립하여 학생들이 안심하고 다닐 수 있는 캠퍼스 교통환경이 조성되어야 할 것이다”고 강조했다. yesji@fnnews.com 김예지 기자

【파이낸셜뉴스 강릉=김기섭 기자】 강릉시가 민원 빅데이터를 분석한 결과 불법주정차 관련 민원이 가장 많은 것으로 나타났다. 12일 강릉시에 따르면 지난 6월10일부터 30일까지 범정부 데이터 분석 시스템을 활용해 신문고 민원 빅데이터를 자체 분석했다. 그 결과 지난해 신문고에 접수된 민원 건수는 3만323건이며 분야별 민원은 교통 관련 민원이 2만3162건으로 가장 많았고 2022년 1만8752건에 비해 38% 정도 증가했다. 이어 환경 3286건, 기타 1428건, 안전 1076건 순으로 많았다. 민원 처리가 가장 많았던 부서는 교통과로 1만7928건이었으며 경로장애인과 2754건, 도시재생과 1729건, 환경과 1389건 순이었다. 세부내역으로는 불법주정차, 도로보수, 현수막이 많았으며 내역별 발생 추이를 살펴보면 불법주정차는 8월, 도로보수와 현수막은 3월, 월요일 9시 민원이 집중된 것으로 나타났다. 강릉시 관계자는 “민원 빅데이터 분석 결과를 전부서와 공유해 시정 업무 추진 시 정책수립에 활용하겠다”고 말했다. kees26@fnnews.com 김기섭 기자

올해부터 도로교통량조사에 인공지능(AI)이 CCTV영상데이터를 분석해 차종과 통행량을 자동으로 집계하는 새로운 조사방식이 도입된다. 행정안전부는 오는 19일 전국적으로 진행되는 교통량조사부터 통합데이터분석센터가 개발한 '인공지능(AI)기반 CCTV 교통량 조사모델'을 활용한다고 11일 밝혔다. 전국 교통량조사는 도로정책 등의 기초자료로 활용하기 위해 국토교통부 주관으로 매년 10월 셋째주 목요일을 기해 전국 고속도, 지방도 등 3900여 지점에서 24시간 동안 일제히 진행된다. 그동안 고속도로와 국도는 2300여개 지점에서 촬영된 영상에 대한 육안검사와 검지기를 활용해 조사가 이뤄졌다. 지방도와 국가지원지방도 1600여 개소는 지자체를 통해 육안조사가 이뤄졌다. 육안과 검지기를 활용하면 비용문제와 함께 기상 상황 등에 따라 정확한 조사가 어려운 점 등이 문제로 제기돼 왔다. 행안부는 4월부터 통합데이터분석센터를 중심으로 지방도에 설치된 CCTV 영상 20TB(DVD 4200장 분량)로부터 17만 대의 차량 이미지를 추출하고 인공지능(AI) 영상분석 학습에 활용해 교통량 조사 기준인 12종까지 자동으로 파악할 수 있는 기반을 마련했다. 지난 9월까지 고속도로 등에 설치된 CCTV를 통해 확보된 영상이미지를 활용해 추가 학습 및 개선과정을 거쳐 최종개발을 완료했다. 행안부는 최근 정보통신분야 제품 시험인증 기관인 한국정보통신기술협회(TTA)의 성능 인증절차를 거쳤으며, 모델의 정확도는 98.7% 수준으로 나타났다. 이번 모델을 지자체를 비롯한 전국 교통량조사기관이 손쉽게 활용할 수 있도록 표준화 과정을 마쳤다. 교통량 조사기관은 조사대상 지점의 CCTV 영상 등을 행안부가 운영하는 '범정부데이터분석시스템'에 탑재된 표준모델을 활용해 분석할 수 있다. 녹화된 영상을 시스템에 업로드하고 분석버튼을 클릭하는 방식으로 분석결과를 확인할 수 있으며, 분석모델을 별도로 다운받아 개별기관별로 자체 분석도 가능하다. 행안부는 새로운 교통량 조사방식의 도입이 업무효율성 향상은 물론 예산 절감과 관련 정책의 타당성을 높이는 데에도 기여할 것으로 내다봤다. 김준희 공공데이터국장은 "인공지능(AI)기반의 새로운 교통량 조사방식은 교통관련 분야에서 데이터 기반의 행정을 앞당기는 중요한 계기"라며 "환경·안전 등 교통과 연계된 다양한 분야로 활용범위를 넓혀 나갈 것"이라고 밝혔다. ktitk@fnnews.com 김태경 기자

[파이낸셜뉴스] LG유플러스는 영상 기반 인공지능(AI) 교통 분석 시스템 'U+돌발상황검지기'가 한국건설기술연구원이 주관하는 지능형교통체계(ITS) 돌발상황 검지기 분야 기본성능평가에서 '최상급' 평가를 획득했다고 4일 밝혔다. 지난 7월 U+차량검지기가 최상급 평가를 받은 데 이은 성과다. U+돌발상황검지기는 자체 개발한 영상 딥러닝 모델을 기반으로 정지·역주행 차량과 도로 위 보행자·낙하물 등을 실시간으로 자동 검지해 운전자에게 안내하는 시스템이다. 이번 평가에서 특정 돌발상황을 제대로 검지했는지 여부를 측정하는 '정검지율' 정확도 97.3%를 기록했다. 이외 특정 상황을 다른 유형의 상황으로 검지했는지를 측정하는 '다른 유형 검지'는 0건, 아무것도 없는 상황에서 돌발상황을 검지했는지를 측정하는 '오경보'도 0건을 달성했다. LG유플러스는 이번 성과로 2차 사고로 인한 대형사고 위험 감소, 무단횡단으로 인한 사고율 감소, 시야확보가 어려운 교차로 진입 시 안전 확보, 기존 ITS 통합 시스템과 연계한 교통관리 효율화 등에 기여할 수 있을 것으로 기대했다. LG유플러스는 현재 지자체에서 진행하고 있는 차세대 지능형 교톰시스템(C-ITS) 사업에 우선적으로 U+돌발상황검지기를 상용화한다는 계획이다. 향후 영상 기반의 AI 객체 검지 기술을 고도화해 자율주행 분야로 적용을 확대해 나갈 예정이다. 전영서 LG유플러스 기업서비스개발Lab장은 "ITS 성능평가 공인인증기관인 한국건설기술연구원에서 최상급 등급을 획득하게 돼 기쁘다"며 "기확보한 솔루션을 기반으로 자율주행 시대 전국민 안전을 위해 스마트 교차로 등 다양한 솔루션을 내재화해 향후 지자체에서 진행하는 C-ITS 사업에 적용·검증할 계획"이라고 전했다. jhyuk@fnnews.com 김준혁 기자

한국교통안전공단은 한국외국어대학교와 데이터 기반 가치창출을 위한 산학협력 업무협약을 체결했다고 14일 밝혔다. 이번 협약으로 공단은 보유한 데이터를 외대에 제공키로 했다. 외대는 이를 산학협력 교과수업과 연계하고, 혁신 아이디어를 발굴·추진하고 공단과 공유하게 된다. 공단의 데이터의 활용성은 높이고, 교통안전 관련 연구 프로젝트 경험을 고루 갖춘 디지털 융합형 인재 양성을 위해 적극 교류할 예정이다. 공단은 평소 재학생들이 쉽게 접하지 못하는 데이터를 활용할 수 있도록 적극 지원하고, 데이터별 분석 전문가 자문을 제공하는 등 학생들의 아이디어를 더 발전시킬 멘토링 역할도 담당한다. 외대에선 공단에서 제안하는 교통안전 주제의 다양한 혁신 아이템 발굴을 수행하고, 공공데이터 활용을 통해 지역 사회적인 문제를 해결하는 프로젝트를 진행할 예정이다. 또한, 양 기관은 데이터 관련 연구 협력과 그 과정에서 산출된 성과물 공유, 세미나·경진대회 등의 공동 개최를 통해 내실 있는 데이터 기반 네트워크를 형성해 나갈 예정이다. west@fnnews.com 성석우 기자

【파이낸셜뉴스 강릉=서백 기자】 강릉시는 민원빅데이터 분석결과 교통과가 전체 민원 건수의 50%를 차지하는 것으로 나타났다. 13일 강릉시에 따르면 지난해 새올전자 민원창구를 통해 제기된 민원 데이터 1만5345건을 분석결과, 민원 처리가 가장 많았던 부서는 전체 민원 건수의 50%를 차지한 교통과가 7732건이며, 이어 복지정책과가 1527건으로 많았다. 또한, 분석 결과 불법주정차 등 일상생활과 밀접한 생활 불편 민원이 높게 나타났고, 기간별로는 4월, 월요일, 14시 전후로 민원이 집중적으로 접수됐다. 또, 도로과의 경우 도로, 인도, 파손 외에 회전교차로, 오거리 등의 키워드가 빈출 키워드로 확인되었고, 위생과의 경우 코로나 거리두기 시행으로 인한 마스크, 영업, 위반, 집합, 금지가 빈출 키워드로 확인이 되었다. 최종백 스마트도시과장은“민원 빅데이터 분석 결과를 전부서와 공유해 시정 업무 추진 시 기초자료로 활용하겠다”고 말했다. syi23@fnnews.com 서백 기자

[파이낸셜뉴스]행정안전부는 행정·공공기관의 데이터분석역량을 강화하고, 기관별 유사 분석모델 개발에 따른 예산 최소화 및 분석 소요기간 절감을 위해 3종의 표준분석모델을 개발한다고 13일 밝혔다. 선정된 과제는△폐쇄 회로 텔레비전(CCTV)영상 기반 차량통행량 측정△지역소상공인 디지털 전환 지원△범죄예방 환경을 위한 시설 분석 등이다.  ‘폐쇄 회로 텔레비전(CCTV) 영상기반 차량 통행량 측정’은 인공지능(AI)이 지역 내에서 수집되는 차량이미지를 차종과 통행대수로 분류하도록 학습시키는 과제이다. 이를 통해 상습정체지역 개선, 교통유발분담금 차등 납부, 화물차량 통행로를 확인하여 노면청소 노선 설계, 주차 수요 산출 등에 활용될 예정이다.  ‘지역 소상공인 디지털 전환 지원’은 고객 거래 예측 모델, 적정 업종 및 상품 예측 모델을 수립하여 모바일 지역화폐를 활성화하고 무인단말기(키오스크) 등 디지털 운영을 확산한다. 이를 통해 온·오프라인 연계(O2O: Online to Offline) 거래에 적합한 업종의 온라인 확대를 지원하는 목표를 갖고 있다.  ‘범죄예방을 위한 도시안전, 환경분석’은 지역 내에서의 조도, 채도, 공간 개방지수 등의 지표를 생성, 지표 취약 구역별 시설물 매칭 모델을 통해 범죄 취약구역 수치화 및 보완시설을 제안함으로써 지역 사회의 안전과 범죄 발생률 감소에 기여할 것으로 기대된다. 행정안전부는 표준분석모델의 현장 적합도를 높이기 위한 시범운영(테스트베드)에 해당하는 참여기관을 부처·지자체·공공기관 대상 공모를 통해 7월 중 선정(최대 9개)할 예정이다. 참여하는 기관은 관련 데이터 제공, 현장관점에서 보완의견 제시 등 표준화 과정에 다양한 형태로 참여하게 된다.  과제별 표준분석모델 개발 후에는 참여기관에 우선 적용하여 모델을 충분히 검증한 후 빅데이터 공동활용 플랫폼(혜안)에 탑재하여 모든 행정.공공 기관에서 활용하도록 추진할 계획이다.  한창섭 행정안전부 차관은 “표준분석모델 개발·확산은 모든 행정·공공기관이 손쉽게 데이터를 분석하고 활용할 수 있도록 하는 데이터기반 행정의 지렛대에 해당한다”며 “기관별 데이터 분석 역량 강화를 위해 교육과 자문(컨설팅), 분석기법 및 시스템 확산 등 전방위적 지원을 통해 일 잘하는 디지털플랫폼 정부가 될 수 있도록 적극 노력해 나가겠다”라고 말했다.   leeyb@fnnews.com 이유범 기자

【파이낸셜뉴스 양주=강근주 기자】 양주시가 관내 어린이 교통안전 취약지역에 대한 빅데이터 분석으로 안전사고 예방방안을 모색한다. 2020년 어린이보호구역 내 사고에 대한 처벌을 강화한 민식이법이 시행됐는데도 최근 2년간 양주시 관내 어린이 교통사고 건수 감소세는 정체됐기 때문이다. 양주시는 보행 어린이 교통안전, 사고예방 정책을 수립하는데 데이터 기반 과학적 정책추진 근거자료를 확보하기 위해 빅데이터 전문 청년 인턴과 함께 지난 5년간 관내 어린이 교통사고 데이터를 분석했다. ‘양주시 어린이 교통안전 취약지역’ 분석 결과에 따르면, 최근 5년간 양주시 어린이 교통사고 건수는 총 334건으로 어린이 인구비율이 비슷한 경기도내 자치단체와 비교하면 발생빈도가 높은 수준으로 나타났다. 또한 관내 교통안전시설물은 어린이보호구역 내 우선 설치됐거나 설치 예정인 것으로 조사돼 어린이보호구역 외 교통취약지에 대한 안전시설물 설치 필요성이 제기됐다. 현재 교통안전 취약지는 가래비 3길, 가래비 19길, 개나리 11길, 고읍남로 7길, 복지사거리, 양주자이 3단지 인근 등 6곳이며 잠재적 교통안전 취약지는 개나리 8길 등 3곳이다. 양주시는 이번 빅데이터 분석을 통해 도출된 결과를 경찰서-교육청 등 유관기관과 공유하고 교통안전 취약지로 선정된 구역에 안전시설물 설치를 적극 추진할 계획이다. 김재규 정보통신과장은 23일 “앞으로 관계부서, 유관기관과 협의를 통해 신호등, 과속방지턱, 옐로카펫 등 어린이 교통사고 예방에 필요한 안전시설물을 설치할 것”이라며 “4차 산업혁명의 주요 기술 중 하나인 빅데이터를 활용해 어린이보호구역 내 교통사고 건수를 줄여나갈 수 있도록 노력하겠다”고 말했다. kkjoo0912@fnnews.com 강근주 기자

[파이낸셜뉴스]교육부는 경찰청, 도로교통공단과 협업해 등하굣길 교통안전정책을 강화하고 '어린이 교통사고 분석시스템'을 활용해 학교 안전교육을 내실화한다고 3일 밝혔다.  어린이 교통사고 분석시스템은 도로교통공단에서 만든 교통사고 분석시스템(TAAS 웹서비스)을 초등학생들이 편리하게 접근하고 사용할 수 있도록 재구성한 프로그램이다.  이를 활용해 학교 주변에 어떤 교통사고가 발생했는지 확인해 학생 스스로 위험지역을 지정하고 교통안전지도를 만들어 볼 수 있다. 도로교통공단뿐 아니라 학교안전정보센터를 통해서도 시스템에 접근할 수 있다.  교육부는 어린이 교통안전 분석시스템을 사용해 내실 있는 안전교육과 창의적 체험활동을 지원하기 위해 학교안전정보센터를 통해 관련 설명자료를 배포할 예정이다. 또 어린이 교통사고 분석시스템을 활용한 안심통학로 집중지도사업과 어린이 보호구역 운용 지원(컨설팅) 사업 등도 경찰청, 도로교통공단과 협력해 추진해 나가기로 했다.  김병규 교육부 교육안전정보국장은 "어린이 교통사고 분석시스템 활용뿐 아니라 관계기관 협업, 현장 교육관계자 의견수렴 등 다양한 노력을 통해 학교안전사고를 예방하고 어린이들의 교통안전 생태계 구축을 위해 지속적으로 힘쓰겠다"라고 말했다.   leeyb@fnnews.com 이유범 기자