[특별기고] ‘CCTV 기상 빅데이터’와 도로안전

▲박광석 기상청장

올해도 어김없이 봄이 찾아왔다. 여전히 봄을 시샘하는 추위가 때때로 찾아오고 아침, 저녁 일교차가 커서 시민들의 옷차림도 봄과 겨울을 오고 간다. 일교차가 큰 봄이 되면서 도로주행의 복병인 안개가 강이나 호수 주변도로, 교량 등에서 발생하여 추돌사고로 이어질 가능성이 높아져 안전운전에 신경을 써야 한다. 안개에 따른 대표적인 교통사고로 2015년 2월 영종대교에서 발생했던 106중 추돌사고를 꼽을 수 있다. 도로교통공단에 따르면 안개로 인한 교통사고는 0.1%에 불과했지만, 사고 치사율은 3.9%로 비 1.7%, 눈 1.9% 보다도 높았다.

이처럼 날씨는 도로 교통에 커다란 영향을 준다. 안개, 비, 눈 등 위험기상은 교통 흐름은 물론 교통사고에까지 큰 영향을 미친다. 날씨정보는 도로 교통에서‘변수’가 아니라 꼭 확인해야 할‘필수 정보’이다.

그 동안 기상청의 날씨 관측은 센서 기반의 자동 관측과 사람이 직접 보면서 하는 관측이 일반적이었다. 이런 관점에서 도로 구간마다 날씨 관측을 위해 관측 장비를 설치하면 좋겠지만, 관측 장비를 설치하여 운영하고 관리하는데 많은 비용이 들기 때문에 다양한 방안에 대해 고민해 왔다.

이에, 기상청은 날씨 관측 장비를 별도로 도로에 설치하지 않고 전국 도로에 이미 설치되어 있는 CCTV 영상을 이용하여 이를 극복하는 방법을 생각해 냈다. 자동차가 달리고 있는 도로 위의 CCTV를 활용하는 기지를 발휘한 것이다. 지능형 CCTV는 범죄 예방 뿐만 아니라 시설관리, 교통 관리, 재난·재해 감시 등 사회 안전 확보를 위해 전국적으로 설치가 확대되고 있어 공동 활용 가치가 크다.

2017년부터 단계적으로 영동, 서해안, 제2경인, 인천국제공항고속도로 및 서울도시고속도로(올림픽, 내부순환, 강변북로, 강남, 북부간선 등 9개 노선)에 CCTV 영상을 활용하여 ‘위험기상정보’와‘사고위험도 정보’를 실시간으로 제공하고 있다.

위험기상정보는 고속도로 구간별로 CCTV 영상에서 날씨를 눈, 비, 안개로 구별하고 그 강도를 3단계(강, 중, 약)로 제공되며, 사고위험도 정보는 도로별 기상상태와 교통량, 제한속도, 통행속도, 도로 기하구조에 따른 구간별 사고위험도를 안전, 주의, 경고, 위험 4단계로 구별하여 제공된다.

이러한 정보는 실시간으로 관측되는 도로 CCTV 영상과 인근의 기상, 도로 자료 등 방대한 빅데이터를 기반으로 기계학습 기법을 통해 생산된다. 위험기상정보는 CCTV 영상을 여러 단계의 필터링 과정과 윤곽선 추출 등의 전처리과정을 거쳐 노이즈를 제거하고 SVM(Support Vector Machine) 학습을 통하여 날씨를 구별해낸다. 사고위험도 정보는 시간별 기상관측자료와 도로 표준노드링크 단위의 교통 관련 자료를 GBM(Gradient Boosting Model)으로 학습하여 교통사고 가능성을 산출하는데 도로 구간별 속도 분산이 일정 수준 이상이 되는 경우에만 단계별 정보를 구분하여 생산한다.

현재는 인터넷/모바일 웹을 통해 일반 국민을 대상으로 제공되고 있으며, 2023년까지 전국 고속도로로 대상을 확대하고 서울시 등 지자체와 한국도로공사 등의 교통 관계기관에 기술이전 또는 연계 서비스를 제공하여 국민의 교통 안전을 위해 활용될 수 있도록 지속적으로 협력할 예정이다.

CCTV 영상을 활용한 ‘위험기상정보’와 ‘사고위험도 정보’는 교통 관계기관에서 교통사고 발생 가능성을 사전에 인지하여 시의적절한 대처방안을 마련하는데 유용한 정보로 평가받고 있다. 특히, 도로 위 CCTV 활용은 그동안 인력과 비용 문제로 해결하지 못했던 도로 위 날씨 관측 공백의 문제를 해결한 구원투수의 역할을 톡톡히 해냈다.

어쩌면 CCTV 영상은 스쳐 지나가듯 보고 버려졌을 자료였으나 기상 빅데이터와 결합하여 또 다른 부가가치를 창출한 사례일 것이며, 국민의 교통 안전 뿐만 아니라 다양한 분야에서 활용되어 보다 가치 있는 정보가 될 것으로 기대된다.