철도硏, AI 이용한 트램 자율주행기술 개발
전방 100m 앞 물체 인식해 사고 예방
트램 자율주행기술 상

북유럽 지역을 가면 도로에 버스나 자동차 이외에 노면전차(트램)가 오가는 것을 볼 수 있다. 트램은 지하철처럼 교통난 해결과 노약자 탑승 용이성, 저탄소 배출 등 다양한 장점이 있어 국내에서도 트램 도입을 검토하는 지방자치단체들이 늘고 있다. 문제는 도로를 달리기 때문에 보행자나

한국철도연구원은 인공지능(AI)과 정밀 카메라 등을 이용해 주행 중 발생 가능한 사고를 사전에 예방할 수 있는 ‘무가선 트램 자율주행기술’을 개발했다고 1일 밝혔다.

트램은 전 세계 약 380개 도시에서 2300개 이상의 노선이 운영되고 있다. 사람 중심 도시교통체계 구축의 필요성이 제기되면서 1980년대부터 유럽을 중심으로 활발하게 구축되기 시작했다. 근현대소설이나 영화에서도 볼 수 있는 것처럼 한국에서도 1960년대 말까지 전차라고 부르는 트램이 있었지만 사라졌다.

연구팀은 트램이 도로를 주행하기 때문에 안전을 가장 우선 해결해야 할 문제로 인식했다. 연구팀은 자동차의 자율주행기술과 트램의 신호기술을 융합했다. 우선 전방 100m에 있는 자동차, 보행자, 자전거 등 다양한 물체를 감지할 수 있는 정밀 카메라, 영상분석 인공지능(AI) 알고리즘을 적용해 자동차보다 2~3배 긴 제동거리 문제, 개방형 정거장에서 여러 출입문이 열리면서 발생하는 승하차 혼잡 문제도 해결했다.여기에 트램 주행로를 데이터화시킨 선형맵 기반 충돌 위험도 판단 기능으로 충돌을 예방하는 기술도 더했다. 차량-사물통신(V2X)으로 트램 신호기 잔여시간 등을 트램이 직접 수신받아 교차로 통과나 정차를 스스로 판단하고 적합한 목표속도를 설정하고 주행하는 기술이다.

이 밖에도 트램에 탑재된 대용량 배터리 급속 충전을 위한 충전위치 정밀정차, 승객들 안전한 승하차를 돕는 승하차 감지제어 기능을 추가했다.

연구팀에 따르면 이번 기술로 신호를 위반하는 물체와 충돌사고 50% 이상, 피해 규모 30% 이상을 줄여 트램의 도로주행 안전성을 확보할 수 있다. 실제로 연구팀은 충북 오송 무가선 트램 시험선에서 자율주행으로 600㎞ 누적 주행시험을 진행해 기술 검증을 완료했다. 특히 3개 정거장, 4개 교차로로 구성된 1.3㎞ 선로에서 시·종점 운행, 구간별 제한속도, 돌발상황 등 주행 시나리오에 따른 시험에서도 합격점을 받았다.

황현철 철도연 스마트트램연구실장은 “이번 연구로 트램이 주변 상황을 실시간으로 감시하고 위험 상황에 능동적으로 대처하는 자율주행기술의 상용화에 한 걸음 더 다가섰다”고 설명했다.