내비 기술의 진화…서울~부산 소요시간 예측, 오차 10분으로 줄인다
빅데이터를 기반으로 2시간, 4시간 뒤를 전망해 준다면 어떨까. 여기에 연산 컴퓨터가 스스로 학습해 패턴을 찾아주는 ‘머신러닝(기계학습)’ 기술이 결합한다면 훨씬 정확하게 도착 시간을 알 수 있다.
여화수 KAIST 건설·환경공학과 교수(사진)가 마이크로소프트(MS)의 인재 육성 프로그램을 통해 최근 연구하고 있는 분야다. 고속도로 각 구간에 설치된 센서를 통해 수집된 데이터를 분석한 뒤 속도 교통량 등을 예측하는 ‘스마트 교통 시스템’이다.
여 교수는 “클라우드를 기반으로 빅데이터를 분석하는 스마트 교통 시스템을 통해 기존 내비게이션보다 9배 빠르게 데이터를 분석할 수 있다”며 “머신러닝 기법을 더하면 6시간 뒤의 교통상황을 5.9%의 오차로 예측하는 수준까지 정확도가 높아진다”고 말했다. 예컨대 서울에서 부산까지 4시간의 여정이라고 가정하면 예상 도착 시간 최대 오차는 10~15분 수준이란 설명이다.
추가영 기자 gychu@hankyung.com
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