갈수록 복잡해지는 도로…'드론·AI'로 혼잡 잡는다[新교통난민 보고서]⑫

서울의 미래 - 교통의 미래
서울 총 도로 2029년 8403㎞ 예상
느려지는 서울 승용차 통행 속도
교통 체증에 교통시스템 스마트화
드론 활용 교통관리 시스템 운영
AI 통해 데이터 분석 및 최적화

편집자주교통 접근성 세계 16위 도시 서울의 다른 얼굴은 교통이라는 편의에 닿는 격차 역시 큰 도시라는 점이다. 교통망의 비약적 확충은 지역 균형이라는 목표를 추구했지만 한쪽에선 과밀화, 다른 한쪽에선 사각지대를 낳았다. 75년 대중교통의 역사를 가로질러 이제는 인공지능(AI) 교통 시스템이 구축되는 시대가 도래했지만 교통 빈곤층은 사라지지 않고 있다. 교통 격차는 삶의 질 불균형을 낳는다. 아시아경제가 그 실상을 짚어보고 해법도 모색했다.

서울 서초구 강남역 일대에 차량 정체 현상이 나타나고 있다.

서울의 교통 혼잡은 날로 극심해지고 있다. 곳곳으로 도로는 연장되고 있지만 교통 체증에 고립되는 이른바 '도로 위의 교통난민'이 우리의 모습이다. 전문가들은 인구 밀도가 높은 서울의 특성을 감안해 지금까지와 다른 접근 방식의 교통 체계가 수립돼야 한다고 지적한다. 교통 데이터를 수집하고 분석하는 시작 단계부터 효율성을 제고하는 것이 그 시작일 수 있다. 밀집도가 고질적인 도시 문제가 된 상황에서 드론과 인공지능(AI) 등 IT는 안전까지 보장할 수 있는 대안으로 꼽힌다.

65년 새 6배 늘어난 서울 도로

28일 서울시 '2025년도 도로통계' 보고서에 따르면 지난해 서울 도로의 총 길이는 전년보다 13㎞ 늘어난 8343㎞로 집계됐다. 2021년과 2022년 8328㎞로 동일했던 것을 제외하면 도로 연장은 매년 증가세를 보인다. 이런 추세라면 2029년 8403㎞까지 도로 길이가 늘어날 것으로 예상된다.

1960년까지만 해도 서울 도로 길이는 1337㎞에 불과했지만 도시가 성장하며 6.24배 늘었다. 지금은 도로 교통 과밀화 현상까지 나타난다. 다른 주요 도시와 비교해도 도시 면적 대비 도로 연장은 높은 수준이다. 도쿄, 파리보다 낮지만 런던과 싱가포르보다는 높다.

단순 인구 통계에 기반한 도로 체계 수립으로 지역별 도로 상황도 달라졌다. 승용차 통행 속도가 2020년 24.1㎞/h에서 지난해 22.7㎞/h까지 조정됐다. 자치구별로 보면 유동 인구가 많은 중구가 19.7㎞/h로 가장 낮았다. 이어 강북 지역인 강북구 20㎞/h, 은평구 20.3㎞/h, 도봉구 21㎞/h, 노원구 21.3㎞/h 순이다. 반면 한강 이남이거나 가까운 지역인 양천구 26.7㎞/h, 서초·용산구 25.7㎞/h, 동작구 24.9㎞/h, 관악구 24.3㎞/h 등이 통행 속도가 높았다.

서울 교통, 드론에 AI까지 활용

이런 상황에서 교통에 IT를 접목하려는 시도가 늘고 있다. 도시 교통 규모가 커지는 것을 막진 못하더라도 드론, AI 분석 등을 통해 효율성을 높이겠다는 것이다. 서울시에서는 지난해 5월부터 드론을 활용한 교통관리 시스템 도입해 운영 중이다. 상공에서 드론 촬영을 실시해 서울교통정보센터 토피스(TOPIS) 모니터링에 연계하고, 데이터를 분석해 상황 관리에 적용하는 방식이다. 서울시 관계자는 "지난해 여의도 불꽃축제 등 대규모 행사 때 드론을 날려 현장 관리부서에 상황 공유도 하고 교통관제 모니터링을 하는 등 역할을 하고 있다"며 "교통 정책 개선을 위해 자료 수집이 필요할 때도 드론을 이용 중이다"고 전했다.

최근 주목을 받는 AI도 활용한다. 서울시는 스마트모빌리티·인프라 등을 내걸고 교통관리 시스템, 자율주행차, 버스 운영 시스템 구축에 나서고 있다. 아울러 노원구 화랑로 태릉 일대에 AI, CCTV 등이 접목된 스마트 교차로 6개소를 설치해 데이터를 수집하고 있으며 교통 데이터를 스타트업, 연구 기관에 개방해 AI 기술 개발에 활용하도록 돕고 있다.

한국교통연구원 자료를 보면 AI 적용 주요 교통 분야는 교통정보 수집, 스마트 교통 관리 시스템, 교통안전, 자율주행, 대중교통 최적화 등으로 다양하다. 실시간 데이터를 수집해 교통 신호를 제어할 수 있고 최적의 경로를 예측으로 효율화가 가능해진다. 이숭봉 한국교통연구원 AI·빅데이터플랫폼연구팀 부연구위원은 "앞으로 AI 기술이 더욱 발전하고 그 응용 범위가 확대되면서 그에 따라 교통 시스템은 더욱 스마트하고 효율적으로 진화할 것"이라고 했다.

지하에서는 서울 지하철 '스마트관제센터'가 준비 중이다. 관제 시설 노후화 개선에 더해 AI 등 산업기술을 도입하고 빅데이터 분석을 활용해 도시철도 운영의 효율성을 확보하겠다는 게 목표다. 서울시는 1~9호선 스마트 관제센터 구축에 총사업비 3018억8600만원을 투입할 예정이다.

핵심은 '안전'…보행자 안전에 신기술

신기술은 혼잡과 함께 안전 문제도 해결할 것으로 기대된다. 서울시설공단이 서울시 내 280여곳에 설치한 AI 영상검지기가 대표적이다. 자동차전용도로에 들어온 사람이나 자전거, 역주행 차량 등을 AI로 인식해 조치가 이뤄지도록 하는데 사고 예방에 효과를 보이고 있다. 이 외에도 통행량이 많아지고 전기자전거·공유킥보드 등 새로운 이동 수단이 도입되면서 위험이 커진 보행자의 안전에 활용할 경우 효과를 볼 수 있다는 설명이다. 보행자의 경우 사고 발생 시 피해에 노출되기 쉽다. 지난해 서울에서 발생한 전체 교통사고 사망자 중 56%인 117명이 보행자인 것으로 나타났다. 10년 전인 2014년에도 전체 교통사고 사망자 중 55%가 보행자였던 것을 고려할 때 문제가 크게 개선되지 않았다.

김진유 경기대 도시교통공학과 교수는 "AI나 드론을 통해 사고 다발 지역에 대해 구조 분석 및 사고 원인을 파악하고 도로·보도 구조를 바꿀 수 있다면 보행자를 비롯한 교통사고를 낮출 수 있다"며 "빅데이터를 활용한 시뮬레이션도 사고 예방과 감소에 활용하면 도움이 될 것"이라고 했다.

이정윤 기자 leejuyoo@asiae.co.kr