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이번 기술의 핵심은 가상공간(디지털 트윈)에 실제 도시 교통망을 구현한 뒤, 사고·재난·도로 공사나 트램·자율주행차 도입 등 다양한 변수에 따른 교통 흐름 변화를 사전에 시뮬레이션하는 것이다. 기존 시뮬레이터는 넓은 지역을 분석할 경우 연산 속도가 급격히 떨어지거나 정밀도가 저하되는 한계가 있었다.
연구진은 분산 컴퓨팅 기술을 도입해 대규모 도로망 연산 부담을 여러 컴퓨터로 분산시키는 방식으로 분석 속도를 기존 대비 4.9배 끌어올렸다. 이를 통해 광역 범위의 빠른 연산과 사고 발생 교차로 등 주요 지점에 대한 정밀 분석을 동시에 달성했다.
라온로드는 전국 550개 스마트교차로 구축 이력과 AI 분석 역량을 바탕으로, 해당 엔진을 실제 교통센터 운영자가 즉시 활용할 수 있는 ‘교통 의사결정 지원 솔루션’으로 시각화했다.
산업계와 학계에서는 이번 기술이 지자체의 교통 정책 수립은 물론 재난·돌발 상황 발생 시 병목 현상을 최소화하는 실시간 응급 컨트롤타워 역할을 할 것으로 보고 있다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 국책과제로 추진 중인 이번 프로젝트는 한국교통연구원과 고려대학교 등도 함께 참여하고 있으며, 대전·세종 지역 실증을 거쳐 2027년 상용화될 예정이다.
강병기 라온로드 부사장은 “KAIST 등 국내 우수 연구진과 함께 개발한 솔루션을 세계 무대에 선보여 의미가 깊다”며 “교통 데이터와 시뮬레이션을 결합해 재난과 공사 등 어떤 돌발 환경에서도 신속히 대응하는 AI 교통운영 체계를 구축할 것”이라고 강조했다.
