정책 AI 활용해 해상교통 혼잡도 예측한다...AI 분석모델 개발 착수

1시간 후의 교통혼잡도 분석 정보 활용해 경로 우회 등 안전 운항할 수 있어 예측 모델 시각화 개념도(예시 : 최소 2.5km 격자단위 구역내 교통량 예측값을 토대로 혼잡도 변화를 색상으로 표시, 그림의 작은 원 부분) (출처: 행정안전부) 정부가 국내 최초로 우리나라 인근 해역의 해상 교통 혼잡도를 예측할 수 있는 인공지능(AI) 기반의 데이터 분석 모델개발에 나선다. 행정안전부 통합데이터분석센터는 19일 최근 데이터 분석을 통해 해상의 교통량과 혼잡도를 파악할 수 있는 인공지능 기반 데이터 분석 모델을 오는 12월까지 개발한다고 밝혔다. 이번 모델개발은 행안부 통합데이터분석센터와 국내 유일의 해양교통안전 종합 관리기관인 한국해양교통안전공단이 협업으로 진행하는데, 연내 개발을 마칠 계획이다. 한편 선박 간 충돌 사고로 인한 사상자는 2018년부터 2022년까지 전체 해양사고 사상자인 2479명 중 31.5%에 해당하는 782명인 것으로 집계됐다. 이번 모델개발 과정은 해양수산부와 해양경찰청이 선박위치발신장치(AIS:해수부, V-PASS:해양경찰청)를 통해 확보·관리하고 있는 선박위치정보데이터를 통합 활용한다. 이에 선박위치발신장치로부터 수집한 선박의 위치,

• 김진희 기자
• 2023-07-20 16:02