도로 분야에 적용되는 인공지능(AI) 기술, “무엇에 쓰이는가”

1. 전체 그림: 도로 AI 적용 5대 영역

• 교통 흐름·신호 제어 (스마트 교통관리, ITS)
• 사고·위험 탐지와 안전 관리
• 도로 포장 상태·시설물 유지관리(스마트 유지보수)
• 주차·통행·수요 예측 등 운영 효율화
• 스마트 도로 인프라 & 자율주행 지원

2. 영역별 주요 AI 기술과 활용 예

2-1. 교통 흐름·신호 제어

목적: 정체 감소, 통행속도 향상, 배출가스 저감

• 교통량·속도 예측 : 카메라·차량 센서·신호 운영 데이터로 시계열·그래프 딥러닝(Bi-LSTM, GNN 등) 모델을 만들어 몇 분~1시간 뒤의 교통량·속도·혼잡도를 예측.MDPI+1
• AI 기반 적응형 신호제어 : 실시간 교통량을 분석해서 신호 주기·녹색시간을 자동 조정해 정체를 줄이는 시스템. ML·강화학습 기반 “스마트 신호제어”가 다수 연구·실증 중.PMC+2ScienceDirect+2
• 차로 배분·램프 미터링 : 고속도로 진입램프 또는 버스전용차로 등에서 AI가 최적 투입량·차로전환 타이밍을 계산해 혼잡을 완화.

효과 : 평균 지체시간·정체 길이 감소, 평균 속도·버스 정시성 개선 등으로 검증되는 추세.(isarsoft.com)

 

2-2. 사고·위험 탐지 및 교통 안전

목적: 사고 예방, 중대사고 구간 선제 관리

• 위험구간·사고 확률 예측
  • 과거 사고 이력, 도로 구조(곡선 반경, 경사), 기상, 교통량을 결합한 사고 위험도 예측 모델 구축.
  • 국토부의 “국도 교통사고 위험 예측 프로그램(T-Safer)”이 대표 사례 : AI로 국도 구간별 사고위험을 사전에 예측해 시설 개선·단속에 활용.국토교통부
• 실시간 사고·위반·이상행동 탐지(CCTV/차량 카메라)
  • 영상 인식으로 급정지·역주행·보행자 난입 등 이상 상황을 감지해 관제센터에 자동 알림.
  • 차선 침범·신호 위반 등 위법행위 인식에도 활용.ojs.apspublisher.com+1
• 도로 위험요소 모니터링 : 미국 하와이·샌호세 등에서는 대시캠·도로 청소차 카메라에 AI를 탑재해 가드레일 손상, 차선도색 훼손, 포트홀 등 위험요소를 자동 탐지·우선순위화.AP News

2-3. 도로 포장 상태·시설물 유지관리(스마트 유지보수)

목적: 포트홀·균열을 조기에 발견해 보수 비용과 사고를 줄이는 것

• 도로 표면 손상(균열·포트홀) 자동 탐지 :
  • 컴퓨터 비전 + 딥러닝(CNN, Mask R-CNN, U-Net 등)으로 노면 이미지를 분석해 균열, 포트홀, 꺼짐 등을 자동 분류·정량화.ruirangerfan.com+4ScienceDirect+4MDPI+4
  • 카메라 부착 차량, 도로점검차, 심지어 스마트폰 센서(가속도·GPS) 데이터만으로도 이상 진동 패턴을 포트홀로 추정하는 연구가 상용화 단계.MDPI+2ResearchGate+2
• AI 기반 포장관리 시스템 : 한국건설기술연구원 등에서 포장 차선·균열 이미지를 AI로 분석하여 정밀 조사 필요 구간만 선별함으로써 현장 인력·시간을 크게 절감.인재개발정보센터+1
• 구조·시설물 상태 진단 : 교량, 방음벽, 비탈면 등에 장착한 센서(IoT)와 AI를 결합하여 변위·진동 패턴 이상을 감지, 붕괴·파손 위험 조기 경보.

효과: 기존 인력·장비 위주의 점검 대비 비용·시간 절감 + 점검 주기 단축 + 객관성 향상이 핵심 가치.

 

2-4. 주차·통행·수요 예측 등 운영 효율화

• 주차장·노상주차 관리 : 영상·센서 기반 차량 인식으로 주차 공간 점유 상황을 실시간 파악하고, 앱·표지판에 “남은 자리, 예상 대기시간” 안내.
• 통행 수요 예측·경로 추천 : 과거·실시간 교통 데이터와 날씨·행사 일정 등을 입력으로 OD(출발지–목적지) 수요 예측, 혼잡 회피 경로 안내, 통행료/혼잡통행료 정책 설계 지원.restpublisher.com+1
• 환경·소음 관리 : 도로 소음·배출량 센서와 교통량을 AI로 분석해 저소음 포장 시점, 방음벽 설치 우선순위 등 스마트 인프라 의사결정에 활용.ScienceON

2-5. 스마트 도로 인프라 & 자율주행 지원

목적: 도로가 “데이터를 생산하고 해석하는 플랫폼”이 되는 것

• C-ITS / V2X 데이터 기반 AI : 차량과 도로 간 통신(V2I, V2V, V2X)으로 수집되는 속도·위치·센서 데이터를 AI가 실시간 분석해 차량에게 위험 경고·최적속도 제안.
• 스마트 로드(차선/표지 인식 최적화) : 기상·야간에서도 잘 보이는 차선/표지 디자인을 위한 머신러닝 기반 시인성 평가 및 자율주행용 HD맵 자동 갱신.
• 도로 디지털 트윈 : 3D 지형·시설물 모델과 실시간 센서 데이터를 결합한 디지털 도로 위에서 교통·사고 시나리오를 시뮬레이션하고, AI로 최적 정책·운영전략을 탐색.인재개발정보센터+1

3. 국내 주요 적용·데이터 사례

• 국도 ITS 스마트 CCTV·영상분석 시스템 : 국토부·한국도로공사는 AI 영상분석 기반 ITS를 구축, 교통 정보·사고·돌발상황 인식에 활용.지디넷코리아+1
• T-Safer 교통사고 위험 예측 프로그램 : 국도 구간별 사고위험을 AI로 예측, 개선사업 우선순위 도출에 활용.국토교통부
• 도로 교통량 AI 학습용 영상 데이터셋(공공데이터포털) : 차량 통행 이미지와 메타데이터로 구성된 공개 AI 학습 데이터. 교통량 분석·객체 탐지·자율주행 연구 등에서 광범위 활용.공공데이터 포털
• 도로 포장 균열 분석 AI 프로그램·스마트 도로관리 연구 : 한국건설기술연구원·지자체에서 균열·소성변형·평탄성 자동 분석 시스템과 스마트 도로관리 통합체계 개발 중.인재개발정보센터+2코딜+2

4. 기술적·정책적 쟁점

1. 데이터 품질·표준 부재 : 각 지자체·기관이 다른 포맷·체계를 사용해 AI 학습·공유가 어려움을 겪고있음., 공통 포맷·라벨링 규격 필요함.
2. AI 모델의 설명 가능성(XAI) : 사고 위험 예측 등에서는 “왜 이 구간이 위험한가?”를 사람이 이해해야 예산·정책집행에 사용 가능.
3. 프라이버시·윤리 : 번호판·얼굴이 포함된 도로 영상 AI 활용 시 개인정보 보호·비식별화 기술 필수.
4. 인력·조직 역량 : 도로·교통 전문가와 데이터·AI 전문가 간 협업 구조가 중요하지만, 실제 현장에서는 인력·예산 부족이 가장 큰 병목.

[1]: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666691X21000397 "AI enabled applications towards intelligent transportation"
[2]: https://www.mdpi.com/2412-3811/10/7/155 "Machine Learning Traffic Flow Prediction Models for Smart ..."
[3]: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9024789/ "Design and Implementation of an ML and IoT Based Adaptive ..."
[4]: https://www.isarsoft.com/article/ai-in-traffic-management "AI in Traffic Management"
[5]: https://www.molit.go.kr/USR/NEWS/m_71/dtl.jsp?id=95087076&lcmspage=29 "인공지능(AI) 활용, 교통사고 위험 예측한다."
[6]: https://ojs.apspublisher.com/index.php/jaet/article/download/98/101 "Artificial Intelligence in Transportation"
[7]: https://apnews.com/article/9b34a62b2994177ece224a8ed9645577 "Cities and states are turning to AI to improve road safety"
[8]: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S187705092403391X "Deep Learning-Based Image Processing for Real-Time ..."
[9]: https://www.mdpi.com/1424-8220/22/22/8878 "Computer Vision Based Pothole Detection under ..."
[10]: https://training.go.kr/htmi/Report/TD0392TR0221016/20241220_N8G1sR6.pdf?saveas=%5Be3%5D_IcGxN_DeRcul6Us1H8Br17mC62PizliV1ILuuHZ9M04GCTBQ%3D "도로 인프라 디지털화를 기반으로 한 디지털 도로교통정책 연구"
[11]: https://restpublisher.com/wp-content/uploads/2024/10/9.-AI-for-Traffic-Prediction-and-Management.pdf "AI for Traffic Prediction and Management"
[12]: https://scienceon.kisti.re.kr/srch/selectPORSrchReport.do?cn=TRKO202500011015&dbt=TRKO "[보고서]미래교통 스마트 인프라 핵심기술개발"
[13]: https://zdnet.co.kr/view/?no=20200826161616 "국토부, 도로교통 관리시스템 AI로 확 바꾼다"
[14]: https://www.data.go.kr/data/15076543/fileData.do?recommendDataYn=Y "국토교통부_도로 교통량 데이터 AI 학습용 영상 데이터셋"