카네기멜론대와 중국기업 협업, 스마트시티 데이터 수집은 “택시 센서 네트워크로”

본지는 지난 17일 카네기멜론대학(CMU)의 연구진이 택시에 스마트 센서를 달아 이동하면서 데이터를 수집하는 스마트시티 데이터 네트워크 허브 구축에 대한 시범 운영 결과 리포트를 카네기멜론대 홈페이지에서 인용해 보도했다.

이와 관련, 스마트시티 전문 매체인 시티투데이가 CMU 연구진이 중국 기업 인바이어런먼틀 씽킹(Environmental Thinking)과 선전, 톈진 시 등과 협력해 택시를 비용 효율적이고 광범위한 데이터 수집용 모바일 센싱 플랫폼으로 만들고 있다는 내용의 후속 기사를 보도했다. 앞서 본지에서 언급했던 중국에서의 협력 사업을 구체적으로 기술했다.

중국에서의 프로젝트에서는 단지 10대의 택시만으로도 효과적일 수 있다는 점이 밝혀졌다. 이를 통해 두 도시에서의 교통 혼잡, 소음, 대기 오염을 감시할 수 있었다.

페이 장 CMU 전기컴퓨터공학부 교수는 "밀도가 높은 도시 곳곳에 센서를 설치하면 비용이 많이 들고 유지하기가 어렵겠지만, 택시와 같은 관리된 이동수단은 어디에나 있고 도시 곳곳을 다닌다"고 말했다. 연구팁은 많이 다니지 않는 곳을 택시가 운행할 경우 차액을 인센티브로 보상하는 방법을 사용해 사각지대를 줄였다.

CMU 연구진은 인바이어런먼틀 씽킹과 공동으로 선전 146대, 톈진 19대의 택시에 센서를 부착했다. 운행 결과 그들은 기본 인센티브 예산의 10%만 필요했을 뿐, 탐지 범위 품질의 40% 향상과 승차 요청 일치율 최대 30% 증가가 기록됐다고 보고했다.

이들은 협업의 일환으로 날씨, 미세먼지, 이산화질소, 오존 오염 등 특정 장소의 대기오염 정보를 추적하는 대기모니터링 시스템을 개발했다. 소위 공해 매핑 도구다.

장 교수는 이 플랫폼이 도시들이 오염의 근원에 대해 밝히고 어떤 정책을 쓰는 것이 효과가 있는지를 판단하는 데 도움을 주었다고 말했다.

그는 "도시가 스마트해지면서 개발된 시스템은 도시 관리자나 거주자에게 고해상도 및 정확한 감지 정보를 제공할 것"이라고 말했다. 또 "상황 인식이 좋아지면 스마트시티가 입주자들에게 더 잘 대응할 수 있을 것"이라고 부연했다.

장 교수는 다음의 연구는 알고리즘을 미세 조정해 더 적은 수의 차량 센서로 더 많은 영역을 커버할 수 있도록 개발하는 것이라고 했다. 즉, 센서 감지가 가장 필요한 곳과 더 많은 승객을 태울 수 있는 곳으로 운전자들이 택시를 최적으로 운행하도록 한다는 것이다.

한편 MIT도 지난해 택시를 모바일 센서로 활용하는 연구결과를 발표했다. 지상 택시가 얼마나 많은 것을 포함하는지, 따라서 일정 지역에 걸쳐 데이터를 수집하기 위해 얼마나 많은 택시가 필요한지 이해하기 위해 9개 주요 도시의 교통 데이터를 분석했다.

이 조사에서는 하루에 10대의 택시가 도시의 거리의 3분의 1을 차지하지만, 그 다음부터가 문제였다. 1000대의 택시가 맨해튼의 85%를 차지해야한다는 것이 드러났다.

MIT 연구원들은 “성공적인 접근방식은 택시에 센서를 설치한 다음 구글이 지도를 제작하는 것처럼 적은 수의 차량을 배치하도록 하자”고 제안했다.

장 교수는 "택시에 센서를 장착하고 실제 모델과 결합하면 택시가 가지 않는 곳에서도 정보를 얻을 수 있다"며 “택시 센서 시스템은 더 많은 농촌 지역을 커버할 뿐만 아니라 빌딩 숲으로 덮인 도시 지역 모두에서 효과가 있을 것"이라고 주장했다.