14일 새벽 경북 군위군 상주~영천고속도로에서 도로 결빙으로 인한 2건의 다중추돌 사고와 차량 화재가 발생했다. 2건의 사고로 40여대의 차량이 뒤엉키며 상주영천고속도로 양방향이 마비됐다. /사진=뉴스1

도로의 표면 온도를 예측해 블랙아이스를 예측하는 기술이 개발됐다. 이 기술을 상용화하면 지난 14일 7명의 사망자가 발생한 상주~영천 고속도로 블랙아이스 사고를 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

한국건설기술연구원은 17일 자동차에 부착된 관측장비로 외기 온도를 수집하고 기계학습 알고리즘을 통해 노면 결빙 위험을 운전자에게 실시간으로 제공하는 ‘노면 온도변화 패턴 예측 시스템’을 개발했다고 밝혔다.

블랙 아이스 현상은 기온이 갑자기 내려갈 때 도로 위에 녹았던 눈이 다시 얇은 빙판으로 얼어붙는 현상이다. 아스팔트 도로 위에 생기면 두께가 얇고 검은색으로 보이면서 육안으로 잘 구분이 되지 않아 교통사고가 빈번해 ‘도로 위 암살자’로도 불린다.

연구팀은 노면의 온도가 변하는 패턴을 예측하면 도로의 상태를 예측할 수 있다는 점에 착안해 연구를 진행했다. 신뢰도 높은 데이터를 확보하기 위해 5년간 자유로와 영동고속도로 등지에서 기상조건과 도로 특성을 분류해 데이터를 수집·분석했다.

차량에 설치된 VISS 시스템. /사진=한국건설기술연구원

이 기술은 자동차에 탑재된 주행환경 관측장비(VISS)를 통해 실시간으로 외부의 온도와 위치정보를 수입한다. 이 데이터를 LTE망으로 ‘도로 주행환경 분석 플랫폼’으로 전송하고 예측모형으로 얻어진 결과를 운전자에게 전송하는 방식으로 구성됐다. 핵심은 연구팀이 개발한 ‘노면온도변화 패턴 예측 모형’이다. 연구팀은 자동차로부터 전송받은 데이터와 기상청의 날씨정보를 연계해 노면의 상태를 예측한다.

연구팀은 이 기술을 실생활에 사용할 수 있도록 응용 소프트웨어를 개발하고 자동차 장비 전문업체 팅크웨어와 협력해 기술 시범적용을 추진한다는 계획이다.

이번 연구를 진행한 양충헌 박사는 “노면온도변화 패턴 예측 시스템 개발로 겨울철 도로의 노면상태에 대한 정보를 보다 많은 운전자에게 제공할 수 있게 됐다”며 “한국도로공사와 협업하면 우선 전국 고속도로의 블랙아이스를 포함한 겨울철 결빙 위험지역 사고 예방에 기여할 수 있을 것”이라고 밝혔다.