딥러닝 기반의 스마트교차로는 지난해 전국 최초로 부산시가 구축한 교통관리시스템으로 고화질의 영상자료를 수집하고, 이를 알고리즘을 통해 교차로 접근로별 회전통행량, 차종, 대기행렬 길이 등을 자동으로 집계하는 시스템이다.
딥러닝 시스템은 국토부 도로용량편람(KHCM)을 근거로 교차로의 혼잡 수준을 실시간으로 분석해 혼잡을 줄일 수 있다.
시는 올해 중앙버스전용차로(BRT) 교통류 진단을 통한 효율적인 소통관리를 위해 딥러닝 스마트 교차로를 해당 구간과 주변 주요교차로 11개소에 구축했다.
차종 분류도 기존 소형, 대형에서 소형, 대형, 버스로 세분화했다.
이를 통해 분석된 자료는 중앙버스전용차로 구간에 대한 교통체계 개선과 수요관리 정책 수립 때 기반 자료로 활용되며 교통흐름에 맞는 신호 운영 개편 때에도 활용된다.
또 경찰청 신호제어시스템을 기존 2004년형 표준규격에서 통합형 최신표준규격 신호제어시스템으로 전면 개편해 더 정확한 신호 운영이 가능해졌다.
중앙버스전용차로 구간 내 신호제어기의 통신장애를 극복하기 위해 초고속 무선 기반의 교통 신호시스템도 도입했다.
올림픽교차로의 경우 9월에 하루평균 통신장애 65건이 발생했지만, 현재는 0건으로 개선돼 계획된 신호 현시가 현장에 제대로 반영되도록 했다.
부산시 관계자는 "신호제어시스템이 한층 업그레이드돼 신호 운영 업무 기능 향상과 효율적인 소통관리로 보다 편리한 교통 환경이 구현될 것"이라며 "스마트교차로를 중앙버스전용차로로 확대 구축해 이를 기반으로 교통소통 대책을 수립하면 대중교통을 이용하는 시민들의 불편이 획기적으로 줄어들 것으로 기대된다"고 말했다.
한편 교통정보서비스센터에서는 현재 신호교차로의 실시간 교통류 진단에서 인공지능 기반의 신호 제어와 대중교통을 이용한 미세먼지 저감 시스템 도입, 터널 내 사고 예방을 위한 스마트 터널 관리시스템도 추진할 계획이다.