행안부, 연근해 해상 교통 혼잡도 예측 AI 모델 개발
행정안전부, 연근해 해상 교통 혼잡도 예측 AI 기반 데이터 분석 모델 개발
행정안전부가 12일, 연근해의 해상 교통 혼잡도를 예측할 수 있는 인공지능(AI) 기반 데이터 분석 모델을 개발하기로 발표했습니다. 이를 위해 행안부 산하 통합데이터분석센터와 한국해양교통안전공단이 연말까지 협업하여 관련 데이터 모델을 개발할 계획입니다.
중앙해양안전심판원에 따르면 2018년부터 2022년까지 4년간 선박 간 충돌 사고로 인한 사상자는 782명으로, 이는 전체 해양사고 사상자(2479명)의 31.5%에 해당합니다.
행안부는 이와 관련된 모델이 개발되면 해양 교통사고를 획기적으로 줄일 수 있다고 기대하고 있습니다. 예상되는 선박 통행량을 고려하여 근해 선박 항로를 조정할 수 있기 때문입니다.
이를 위해 각 선박에 부착된 위치발신장치를 활용하여 위치, 선수방위, 속도 등의 정보를 수집하고, 이를 기반으로 해상에서의 시간대별 격자별(구역별) 교통량을 산출하고 1시간 후의 교통량과 혼잡도를 예측하는 방식의 모델을 개발할 예정입니다. 이를 위해 해양수산부와 해양경찰청이 확보 및 관리하는 선박위치정보데이터를 통합하여 활용할 예정입니다.
예측된 정보를 기반으로 해상 안전관리 기관은 교통 혼잡도에 대한 사전 안내 및 현장에서 필요한 교통안전 조치를 시행할 수 있게 됩니다. 또한, 혼잡한 해역을 지나게 될 선박들은 제공되는 정보를 활용하여 경로를 우회하거나 특별한 주의를 기울여 보다 안전하게 운항할 수 있게 될 것입니다. 이는 속력 제한구역 지정, 통항분리대 설치 등의 선박 안전 정책 수립에도 큰 도움이 될 전망입니다.
한국해양교통안전공단은 모델 개발 완료 후 국민들이 안전한 해양레저 활동에도 이를 활용할 수 있도록 해양교통안전정보시스템(MTIS)을 통해 개방할 예정입니다.
행정안전부의 정선용 정부혁신조직실장은 "해양사고는 육상사고에 비해 사망위험이 약 2배 이상 높기 때문에 중요한 문제입니다. 이번 모델 개발을 통해 해양 교통사고를 예방하고 국민의 생명과 안전을 보호하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대합니다"라고 말했습니다.
행정안전부가 12일, 연근해의 해상 교통 혼잡도를 예측할 수 있는 인공지능(AI) 기반 데이터 분석 모델을 개발하기로 발표했습니다. 이를 위해 행안부 산하 통합데이터분석센터와 한국해양교통안전공단이 연말까지 협업하여 관련 데이터 모델을 개발할 계획입니다.
중앙해양안전심판원에 따르면 2018년부터 2022년까지 4년간 선박 간 충돌 사고로 인한 사상자는 782명으로, 이는 전체 해양사고 사상자(2479명)의 31.5%에 해당합니다.
행안부는 이와 관련된 모델이 개발되면 해양 교통사고를 획기적으로 줄일 수 있다고 기대하고 있습니다. 예상되는 선박 통행량을 고려하여 근해 선박 항로를 조정할 수 있기 때문입니다.
이를 위해 각 선박에 부착된 위치발신장치를 활용하여 위치, 선수방위, 속도 등의 정보를 수집하고, 이를 기반으로 해상에서의 시간대별 격자별(구역별) 교통량을 산출하고 1시간 후의 교통량과 혼잡도를 예측하는 방식의 모델을 개발할 예정입니다. 이를 위해 해양수산부와 해양경찰청이 확보 및 관리하는 선박위치정보데이터를 통합하여 활용할 예정입니다.
예측된 정보를 기반으로 해상 안전관리 기관은 교통 혼잡도에 대한 사전 안내 및 현장에서 필요한 교통안전 조치를 시행할 수 있게 됩니다. 또한, 혼잡한 해역을 지나게 될 선박들은 제공되는 정보를 활용하여 경로를 우회하거나 특별한 주의를 기울여 보다 안전하게 운항할 수 있게 될 것입니다. 이는 속력 제한구역 지정, 통항분리대 설치 등의 선박 안전 정책 수립에도 큰 도움이 될 전망입니다.
한국해양교통안전공단은 모델 개발 완료 후 국민들이 안전한 해양레저 활동에도 이를 활용할 수 있도록 해양교통안전정보시스템(MTIS)을 통해 개방할 예정입니다.
행정안전부의 정선용 정부혁신조직실장은 "해양사고는 육상사고에 비해 사망위험이 약 2배 이상 높기 때문에 중요한 문제입니다. 이번 모델 개발을 통해 해양 교통사고를 예방하고 국민의 생명과 안전을 보호하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대합니다"라고 말했습니다.
강원닷컴 이창섭 시민기자
기사 작성일23-07-22 06:42
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