안개, 도로 살얼음, 어는 비 등 도로교통에 직접적인 영향을 주는 위험 기상의 발생 빈도가 증가하는 가운데 인공지능을 기반으로 도로 살얼음을 예측할 수 있는 모형이 개발되었다.

한국외국어대학교 대기환경연구센터 이채연 박사가 주도한 국내 연구팀 (대구대 윤상후 교수, 제주대 서윤암 교수, ㈜ 월드텍 허병도 연구소장)은 우리나라 주요 고속도로에서의 중규모 및 국지 규모의 기상·기후를 반영하고 도로의 주변 환경에 의한 상세한 그림자·물 고임 등을 반영하는 도로 살얼음 예측모형을 개발하였다고 27일 밝혔다. 

▲ 고속도로에서 상습 음영 지역(위) 및 물 고임 지역(아래)을 나타내는 그림이다. 중부내륙고속도로, 경북 및 전북 지역의 고속도로를 대상으로 상습 음영 구간 및 물 고임 구간의 위험도를 나타낸다. /한국기상학회 © 김중건

연구팀은 중부내륙고속도로를 포함하는 주요 고속도로에서의 고정식 및 이동식 기상관측자료와 고해상도 지형자료로부터 상습 그림자 및 물 고임 발생 구간 도출, 직접 도로 기하 구조 (경사도, 경사 방향)를 관측하여 도로 노면 상태를 건조(dry)/습윤(wet)/결빙(ice)으로 만들 수 있는 기상, 지형, 도로 환경 조건들을 찾아냈다. 찾아낸 이 조건들은 중요도에 따라 도로 살얼음 발생 가능성을 실시간으로 예측할 수 있는 인공지능 모형의 학습 자료로 활용되었다. 예측 모형은 도로의 표준 노드·링크※ 단위로 예측정보를 제공하는 체계로 구축되었으며, 모델 검증 결과 평균 93% 이상의 정확도를 보이는 것으로 검증되었다. ※표준 노드·링크: 교통정보의 수집·제공 및 도로운영 등에 활용하기 위해 국토교통부 장관이 구축기준에 따라 구축·관리하는 전자교통지도

연구를 주도한 이채연 박사는 “고속도로에서의 도로 기상 관측자료의 점차적인 확보와 도로 주변의 상세한 환경자료의 반영은 도로 살얼음 발생 가능성의 예측성능을 높이는데 필수적인 자료이다”라며 “자료의 업데이트와 지속성이 확보된 기상 및 노면 상태의 상시 관측이 필요하며, 영역의 확장에 따른 빠른 계산과 신뢰도 확보를 위해서는 이러한 고밀도의 관측자료가 필요하다”고 말했다. 최신 연구 결과는 오는 11월 1일부터 3일까지 부산 BEXCO에서 개최되는 2023년 한국기상학회 가을학술대회에서 발표될 예정이다.