도시를 자동차를 운전하다 보면, 짧은 거리를 가는 동안에 몇 번이나 적신호에 걸려, 「달리는 시간보다 신호 대기를 하는 시간이 더 길지는 않을까」라고 생각한 분들이 있을 겁니다. 구글이 AI를 이용하여 신호 전환 타이밍을 개선하고 적신호 정지를 줄이는 프로젝트 「그린라이트」를 진행하고 있다고 발표했습니다.
How Google AI is helping reduce greenhouse gas emissions
Project Green Light’s work to reduce urban emissions using AI
Google’s Green Light uses AI to optimize traffic lights, saving fuel and reducing emissions.
blog.google
Can Google AI help cities reduce traffic emissions? - YouTube
지구상에는 130억 대 이상의 자동차가 달리고 있기 때문에 자동차에서 배출되는 온실가스를 줄이는 것이 기후변화를 다루는데 중요합니다. 그런데, 실제로 자동차는 항상 달리고 있는 것이 아니라, 달리다가 적신호에 걸려 정지하고, 청신호가 되면 다시 달리는 움직임을 반복하고 있습니다.
따라서 교차로에서 발생하는 온실가스의 배출량은 보통 도로의 29배에 달한다는 것.
하나의 교차로에서 발생하는 온실가스 배출은 적어도 전 세계에 교차로가 있음을 고려하면, 교차로에서 불필요한 정지를 줄임으로써 엄청난 양의 온실가스 배출을 줄일 수 있다는 것을 알 수 있습니다.
따라서 Google은 AI 기술과 Google 지도 데이터를 결합하여 신호등 전환 타이밍을 개선하는 'Green Light'라는 프로젝트를 진행 중입니다.
많은 도시 교통 엔지니어의 경우 신호등 전환 타이밍을 최적화하기 위한 데이터를 얻으려면 고비용의 센서 설치 및 차량 통과 수를 수동으로 측정하는 등의 수고와 비용이 많이 들어갔습니다. 그래서 Google Research팀은 개별 드라이버의 스마트폰에 설치되어 있는 Google 지도가 수집한 교통 트렌드의 데이터를 이용하고자 한다는 것.
이 데이터를 바탕으로 교통과 신호의 점등 타이밍의 상호 작용에 관한 AI 기반의 모델을 구축하고, 신호기의 전환 타이밍에 대해 최적화된 추천 사항을 제안한다는 것이 Green Light의 구조입니다.
Green Light는 수천 개의 교차로를 동시에 분석할 수 있는 데다, 도시 교통 엔지니어들은 몇 주 이내에 결과를 확인하는 것이 가능하다는 것.
데이터 수집에는 이미 많은 사람들이 가지고 있는 스마트폰(Google 지도)을 이용하기 때문에 신호기에 추가 인프라를 정비할 필요도 없다는 것이 장점입니다.
이미 Green Light는 시애틀, 리우데자네이루, 맨체스터, 함부르크, 부다페스트, 하이파, 아부다비, 하이데라바드, 벵갈루루, 콜카타, 자카르타, 발리의 4대륙 12개 도시에서 도입되어 총 70개의 교차로에서 신호를 최적화했다는 것. Google은 더 많은 도시로 Green Light를 확장할 계획이며, 참여하고자 하는 지자체는 차례로 대기 목록에 등록해야 합니다.
Google이 수집한 초기 수치에 따르면 Green Light는 빨간색 신호에서 정지를 30% 줄이고 온실 가스 배출량을 10% 줄일 수 있다고 합니다. 영국의 맨체스터 시 교통국에서 분석 및 리포트 매니저를 맡은 데이비드 앳킨은 "그린 라이트는 이전에 보이지 않던 기회를 파악하고 신호 타이밍을 변경함으로써 잠재적 이점이 숨어있다는 것을 엔지니어에게 알렸습니다. 이것은 2400개의 교통 신호가 있는 맨체스터에게 귀중한 통찰력이 되었습니다"라고 덧붙였습니다.
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