화성시 동탄1지역 PM 위험주차 분포.(사진=TS)

한국교통안전공단이 인공지능(AI)을 활용해 개인형이동장치(PM) 위험주차 관리에 나섰다. 대규모 주차 데이터를 학습한 알고리즘으로 위험 유형을 가려내고 제도 시행 효과도 수치로 확인했다.

TS는 13일 '개인형이동장치 위험주차 관리방안' 연구 결과를 공개했다. 전동킥보드 등 PM의 무질서한 주차로 발생하는 통행 불편과 보행 안전 문제를 데이터 기반으로 개선하는 데 초점을 맞췄다.

TS는 지난해 화성시 동탄 지역에서 수집한 PM 주차 이미지 약 11만건을 AI로 학습시켜 주차 위치와 상태를 기준으로 위험 여부를 판정하는 알고리즘을 개발했다. 불법 주정차 구역 주차와 기댐·누움·모임 등 상태 위험을 동시에 분류한다.

분석 결과 위치 위험은 도로 폭이 넓은 구간이나 상업지역, PM 주차존 용량이 부족한 곳에서 주로 발생했다. 상태 위험은 PM 전용주차존까지의 거리가 멀수록 빈번했다. 위치와 상태가 겹치는 복합 위험은 출근·등교가 집중되는 오전 6~9시와 야간 20~23시에 두드러졌다.

PM 지정주차제 효과도 확인됐다. TS가 화성시에서 시행 중인 PM 지정주차제 결과를 분석한 결과 주차 위치로 인한 위험주차 비율은 약 9% 감소했다. 주차 1건이 민원으로 이어질 비율도 약 6% 수준으로 낮아졌다.

TS는 이를 토대로 'PM 주차존 설치 가이드라인'을 마련해 지자체에 배포했다. 민원 발생 여부와 보행로·차로 분리 상태, 보행자 상충 위험을 종합 검토해 거치대형·노면표시형·주차장형 등 최적의 주차 시설 유형을 제시한다.

정용식 TS 이사장은 “AI를 활용해 PM 위험주차 유형을 도출하고 제도 효과를 데이터로 검증했다는 데 의미가 있다”며 “지자체와 협력해 효율적인 PM 관리 체계를 구축하고 보행자가 안전한 교통환경 조성에 나서겠다”고 말했다.

한편 이번 연구는 TS와 충북대학교 송태진 교수 연구실, 민간 공유 PM 사업자, 화성시가 협업해 화성시 동탄을 대상으로 진행됐다. PM 이용 증가에 따른 위험주차 문제를 AI 학습 데이터로 분석했다.

박효주 기자 phj20@etnews.com

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