IIT 구와하티, 드론·AI로 인도 교통 흐름 분석

마우리야 교수는 기존 교통 모델 상당수가 비교적 질서 있고 차량이 균질한 환경을 전제로 한다고 설명했습니다. 인도에서는 이륜차, 삼륜차, 사륜차가 보행자와 도로를 함께 쓰기 때문에 차량 간 상호작용과 속도, 차간 거리의 편차가 더 크다는 것입니다.

분석 결과

한산한 도로에서는 차량이 서로 넓은 간격을 유지했습니다. 교통량이 어느 정도 늘면 간격이 좁아져 앞차에 바짝 붙어 달리는 경향이 나타났고, 매우 혼잡해지면 정체에 가까운 상태로 바뀌면서 간격이 다시 넓어졌습니다. 마우리야 교수는 교통 밀집도, 차간 거리, 속도의 관계가 반드시 선형은 아니라고 말했습니다.

정체가 시작되기 전 전체 교통 흐름 상태에서는 차로당 약 3000대가 한 지점을 통과했습니다. 차량이 움직이지 않는 정체 구간에서는 전체 도로 폭 기준으로 1km당 약 900대의 밀도에 이르렀습니다.

연구진은 이를 토대로 6개의 수학 모델을 시험하고 2개의 머신러닝 모델을 학습시켰습니다. 인도 도로의 변동성을 고려해 속도를 하나의 값이 아닌 가능한 속도의 범위로 추정하도록 했으며, 혼합 교통의 변동성을 더 현실적으로 반영할 수 있다는 설명입니다.

마우리야 교수는 이러한 인도 특화 모델이 교통 시뮬레이션, 도로와 교차로 설계, 혼잡 관리, 용량 평가, 인도 환경에 맞는 지능형 교통 관리 시스템 개발에 활용될 수 있다고 말했습니다.