AI 교통 시스템

AI와 교통의 미래를 그리며

01 교통 시스템의 역사와 AI의 등장
02 AI 기반 교통 기술의 핵심 원리
03 자율 주행 기술의 발전과 한계
04 스마트 교통 시스템
05 AI와 대중교통
06 AI와 물류 산업
07 미래 교통 혁신의 핵심, 도심 항공 교통의 등장
08 AI 교통 기술 발전과 윤리적 쟁점
09 AI 교통 정책과 법적 이슈
10 AI와 미래 교통 시스템

예컨대 과거에는 평균 통행량과 같은 정적인 지표를 토대로 해서 교통 정책을 수립했으나, AI는 시간대, 기상, 이벤트 등의 변수까지 반영하여 훨씬 정밀한 교통 운영 전략을 설계할 수 있다. 특히 도시 전역의 센서, 모바일 ‘지리 위치 정보 시스템(GPS)’, ‘사물 인터넷(IoT)’ 기반 교통 신호 정보 등을 융합하여 실시간 교통 흐름을 분석하고, 자동으로 최적 경로 및 우회 정보를 제안하거나, 통행 유도 정보를 제공하는 기능을 통해 도시 교통의 실질적 개선을 가능하게 한다.

－01_“교통 시스템의 역사와 AI의 등장” 중에서

자율 주행 차의 상용화를 위해서는 기술적 완성도뿐 아니라 법적·제도적 기반과 사회적 합의가 필수적이다. 사고 발생 시 책임 소재를 명확히 규정하는 것이 핵심 쟁점으로, 제조사, 소프트웨어 개발자, 차량 소유자 중 누구에게 책임이 귀속되는지에 관한 기준 마련이 시급하다. 현재 대부분 국가에서는 관련 법률이 아직 정비 중이거나 기존 도로교통법을 자율 주행 상황에 맞게 해석하는 수준에 머무르고 있다.

－03_“자율 주행 기술의 발전과 한계” 중에서

UAM의 발전은 도시 계획 측면에서도 새로운 과제를 동반한다. 기체가 이착륙할 수 있는 ‘버티포트(Vertiport)’의 입지 선정, 노선별 고도 및 이동 경로 설정, 기존 지상 교통수단과의 연계성 확보 등은 단순한 기술 개발을 넘어 도시 공간 구조의 재구성을 수반하는 문제다. 예를 들어 도심 내 상업 지구와 교외의 주거지를 연결하는 노선을 어떻게 설계할 것인지, 고속 철도나 도시 철도와 환승 연계는 어떤 방식으로 구축할 것인지에 따라 UAM의 실효성과 수용성이 달라진다. 따라서 UAM은 항공 기술을 넘어 도시의 공간, 교통, 기술이 결합된 복합적인 융합 교통 체계로 인식되어야 하며, 이를 위한 정책적 조율과 제도적 지원이 병행되어야 한다.

－06_“미래 교통 혁신의 핵심, ‘도심 항공 교통’의 등장” 중에서