겨울철 도로의 복병 '블랙아이스' 예측하는 내비게이션 나온다

2019.12.16 16:32
바깥 온도와 위치정보를 측정해 노면 온도를 미리 예측하고 결빙을 파악하는 기술이 개발됐다. 차량에 장착된 온도 센서와 GPS가 정보를 전달해주면 미리 입력된 기상정보와 도로 정보를 토대로 컴퓨터가 결빙을 예측한다. 한국건설기술연구원 제공
바깥 온도와 위치정보를 측정해 노면 온도를 미리 예측하고 결빙을 파악하는 기술이 개발됐다. 차량에 장착된 온도 센서와 GPS가 정보를 전달해주면 미리 입력된 기상정보와 도로 정보를 토대로 컴퓨터가 결빙을 예측한다. 한국건설기술연구원 제공

겨울철 여러 운전자의 생명을 위협하는 대표적인 복병인 도로의 결빙 여부를 예측하는 기술이 국내에서 개발됐다.

 

양충헌 한국건설기술연구원 인프라안전연구본부 연구위원 연구팀은 차량이 측정한 바깥 온도와 위치정보를 토대로 차가 달릴 노면의 온도 변화를 예측해 결빙 가능성을 분석하고 위험을 사전에 알려주는 위치정보 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.

 

이달 14일 7명의 목숨을 앗아간 경북 군위군 소보면 달산리 상주~영천고속도로 사고는 도로에 스며든 눈비가 기온이 떨어지며 살얼음처럼 바뀐 ‘블랙아이스’가 주 원인으로 지목되고 있다. 얼음이 얇아 눈에 띄지 않다보니 사실상 피하는 일이 불가능하다. 국토교통부는 이번 사고가 나자 15일 도로 결빙 취약구간을 재조사하고 구간 확대 여부를 검토할 예정이라고 밝혔다. 하지만 한국 도로망 11만 ㎞ 전부를 실시간 감시하는 것은 현실적으로 어렵다.

 

연구팀은 서울과 일산을 오가는 자유로와 영동고속도로 일대 다양한 기상조건과 도로구간에서 5년간 온도 측정 기기를 장착한 차량을 주행하며 데이터를 모았다. 연구팀은 이를 토대로 노면온도변화 패턴을 예측하는 시스템을 개발했다. 차량은 도로를 지나며 측정한 바깥 온도와 위치 정보를 측정해 환경분석 플랫폼으로 보낸다. 플랫폼에는 기상청이 제공하는 지역 날씨와 습도 정보, 미리 입력된 도로 정보가 들어 있다.

 

기계학습 알고리즘은 이를 토대로 안전과 위험 여부를 판단한다. 만약 노면 온도가 0도 이하거나 점점 떨어지고 있는 상태에서 비가 오거나 이미 왔거나, 강수 확률이 60%를 넘으면 도로 특성을 판단한다. 시속 80㎞ 허용된 도로거나 내리막이 큰 경우 등 결빙에 따른 사고가 일어날 위험이 있으면 이를 운전자에게 실시간으로 안내한다.

 

이 기술은 해당 지역에 블랙아이스가 있는지 여부를 정확히 알려주는 기술은 아니다. 다만 기온과 습도 정보 등 과거 데이터와 현재 데이터를 바탕으로 현재 이 도로가 얼었을 가능성을 분석해 사전에 운전자에게 조심하라는 경고를 날린다. 

 

연구팀은 내비게이션 개발업체인 팅크웨어와 협력해 기술 시범적용을 추진하고 있다. 양 연구위원은 “장비를 부착해 실증했으나 차에 장착된 센서로도 기술을 구현할 수 있다”며 “결빙을 알려주는 내비게이션도 등장하며 동절기 차량 안전운행에 크게 기여할 것”이라고 말했다.

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