카네기멜론대, “택시를 스마트시티 데이터 수집 플랫폼으로 활용”

스마트시티가 운영되려면 도시의 곳곳에서 데이터를 촘촘히 수집해야 한다. 그러려면 IoT(사물인터넷)를 비롯해 센서가 도시 곳곳에 있어야 한다. 그러나 비용과 노동력, 특정 지역 접근성 제한 등으로 센서를 구석구석 배치하는 것은 불가능하다.

이동하는 센서라면 어떨까? 도시 구석구석을 움직이면서 실시간으로 데이터를 수집한다면 그것도 고려 대상일 수 있다.

이와 관련, 카네기멜론대학 홈페이지의 뉴스사이트에서 이 대학의 연구팀이 택시에 센서를 달아 수행한 연구 결과를 게재해 눈길을 끈다. 이 사이트에는 학교의 연구결과나 정책, 이슈 등이 폭넓게 게재된다.

연구는 도시를 센서의 천국으로 만드는 것은 적절치 않다는 문제의식에서 출발한다. 페이 장 카네기멜론대 전기컴퓨터공학부 교수는 모바일 센싱 플랫폼으로 택시에 눈을 돌렸다. 왜일까? 대규모의 택시 운행은 운영시간이 길고 공간적 범위가 넓으며 데이터 수집의 잠재력이 크기 때문이었다.

세계가 기술적으로 발전하면서 스마트폰부터 스마트홈까지 모든 것에 스마트라는 단어가 적용된다. 스마트시티는 각종 IoT 센서를 활용해 시내 곳곳의 데이터를 수집해 도시의 자원과 서비스를 더 잘 운영하고 관리하는 것으로 분석됐다. 일부 애플리케이션에는 교통 혼잡, 소음, 오염 통제 등이 포함된다.

장 교수는 "밀도가 높은 도시 곳곳에 센서를 설치하면 비용이 많이 들고 유지관리가 어렵겠지만 택시처럼 관리된 그룹은 어디에나 있고 도시 곳곳을 다닌다"고 말했다.

물론 택시 그룹이 데이터 센싱 포인트로서 가진 잠재력에도 불구하고 사전에 해결해야할 것은 적지 않다. 아무런 규칙이나 규정 없이 택시에 센서를 배치하면 한 대의 택시가 도시 곳곳으로 이동하지 않기 때문에 데이터에 오류가 있고 불완전한 결과가 나올 가능성이 높다. 택시들은 승객이 많고 인기 있는 장소 주변에 밀집해 있다.

정확하고 유효한 데이터를 얻기 위해, 장 교수와 동료들은 택시 운전사들이 덜 인기 있는 지역으로 운전하도록 동기를 부여하는 최선의 계획을 수립하기 위한 알고리즘을 개발했다. 여기에는 필요한 장소에서 데이터를 얻고자 할 때 금전적 인센티브를 부여하는 등의 규칙 제정 등이 포함됐다.

연구진은 데이터 수집의 두 가지 주요 목표를 강조했다. 즉 도시 면적을 고려하고 센싱 커버리지를 고르게 분포시키는 것이다. 어떤 택시가 최적의 데이터를 위해 작동하는지 결정하기 위해 알고리즘은 주어진 택시의 위치, 가능한 노선, 잠재적 고객, 비용 절감의 필요성 등 몇 가지 요인을 고려했다.

운전자가 선호하는 장소에서는 더 많은 고객을 찾을 수 있지만, 데이터가 필요한 장소로 운행하면 수입의 차액을 지불하는 방식의 알고리즘을 적용했다. 택시 운전자로서도 나쁘지 않은 조건이다. 여기에 도시의 사각지대까지 택시가 운행되는 효과가 부수적으로 발생했다.

시 전역의 크라우드 소싱을 위한 작동 시스템은 긍정적인 결과를 얻었다. 연구진은 탐지 범위 품질이 40%, 승차요청 매칭률이 최대 30% 향상돼 기본예산의 10%만으로도 필요한 데이터를 획득할 수 있었다.

연구팀은 이 결과를 토대로 현재 중국 기업 환경 씽킹(Environmental Thinking)과 협업해 현재 선전에 146개, 톈진에 19개를 배치해 운행하고 있다. 두 기관은 협력의 일환으로 특정 장소의 대기 오염에 대한 수많은 정보를 추적하는 대기 감시 시스템이라는 오염 지도 도구를 개발했다. 이 도구는 날씨에서 24시간 그래프의 입자 물질(PM2.5), 이산화질소(NO2), 오존(O3) 오염 정보를 하나의 플랫폼으로 도출해 낸다.

장 교수는 "도시들이 더 똑똑해짐에 따라 우리의 시스템은 도시 관리자나 거주자들에게 고해상도, 정확도 감지 정보를 제공한다"며 "효과가 보여지면 스마트시티 운영이 더 순조롭게 이루어질 것“이라고 강조했다.