□ 전 세계적인 교통 분야 인공지능(Al) 기술 개발, 빅데이터 축적은 새로운 교통정책 재편 방향에 대한 논의를 일으키고 있음.
ㅇ 서구 선진국을 중심으로 당면한 교통 문제 해결을 위해 빅데이터와 인공지능(AI)의 활용 방안을 활발히 논의중
□ 최근 OECD 국제교통포럼(ITF)는 교통 안전 강화 및 교통 수요의 관리를 위해 인공지능(AI) 및 빅데이터를 활용하는 방안을 검토하고, 정책적 시사점을 제시하는 보고서를 발간
* OECD, ITF, Artificial Intelligence(AI) in Proactive Road Infrastructure Safety Management, 2021
ㅇ 세계적인 정책 환경 변화에 대응해 교통 분야에서 디지털 ICT기술을 활용하는 내용으로 우리 교통정책에 참고토록 제시
(출처: 주오이시디 대한민국대표부 홈페이지)
목차
목차
1. 논의 배경 1
2. 인공지능(AI)의 개념 및 현황 3
3. 인공지능(AI)의 교통 분야 역할, 활용성 5
4. 인공지능(AI) 적용 사례 7
(가) 네덜란드 로테르담 사례 7
(나) 뉴욕시의 사례 9
(다) 애플 데이터에 기반한 교통량 예측 10
5/4. 정책적 시사점 11
[표 1] 전통적인 모델과 인공지능(AI) 모델의 비교 2
[표 2] 인간중심 인공지능(AI) 원칙(G-20) 3
[표 3]/[표 2] 인공지능(AI) 수용성 제고를 위한 전제 6
[그림 1] 국제교통포럼(ITF) 교통 데이터 수집 현황 4
[그림 2] 교통안전 위험의 정도(Hyden's Safety Pyramid) 6
[그림 3] 로테르담의 도로 및 교차로 위험예측 결과 7
[그림 4] 도로 재설계 전후 전경(로테르담 Coosingel 거리) 8
[그림 5] 뉴욕시의 보행자 사고 분석 결과와 시설 개선 9
[그림 6] 애플 디바이스 기반으로 분석한 각국의 교통량의 급감 10
[그림 7] 교통안전 정책의 효과 검증의 정확성 11
[그림 8] 통계 작성을 위한 머신 러닝의 수용과 촉진 요인 12
