실시간 상황 반영 신호에 침수 정보도
데이터 기반 도시 미래상 도출 계기로

부산시의 인공지능 기반 교통관리시스템 구축 개념도. 부산시 제공

부산시가 인공지능(AI) 기반 교통 혁신에 나섰다. 부산시는 24일 AI와 교통 데이터를 접목한 ‘지능형 교통 신호체계 고도화’를 추진한다고 밝혔다. 부산은 산지·곡선 도로 구조에 항만 물류의 흐름까지 더해진 데다 상습 정체와 침수 구간이 많은 점이 도시 브랜드의 취약점으로 꼽혔다. 글로벌 허브도시로 도약하려면 도로 혼잡과 위험을 예방하고 이동 효율을 개선하는 것은 필수적이다. 부산시가 교통량과 속도에 돌발 상황 데이터까지 수집·분석하고 실시간 대응하는 AI 관제시스템 구축에 나선 것은 시의적절하다. 교통 혁신의 계기를 마련하는 것은 당연하며, 데이터 기반 도시의 미래상까지 도출하겠다는 의지가 필요하다.

부산의 교차로 223곳에는 스마트교차로 시스템이 구축·운영되고 있다. 24시간 모니터링이 가능한 인프라다. 시범적으로 AI로 최적의 신호 주기를 산출해 실시간 적용한 교차로에서 평균 속도는 시속 2.25㎞ 빨라졌고, 교차로 지체 시간이 10% 이상 감소했다. 부산시는 효과가 확인된 만큼 74억여 원의 국비 예산을 투입해 스마트교차로를 확대하는 한편 ‘긴급차량 우선 신호’ ‘스마트 화물차량 관리 시스템’ ‘침수 정보 제공’ 등 신규 기능을 개발하기로 했다. 이미 서울과 대전·세종 등 각 도시에서 드론 영상을 AI로 분석하는 등 관제 혁신에 나서고 있다. 중요한 것은 각 도시의 특성에 적확한 교통 시스템을 갖추는 것이다.

AI 시스템은 구축보다 운영이 더 중요하다. 데이터 품질과 운영 역량이 핵심 변수다. 첨단 시스템을 도입했다고 바로 성과가 나지는 않는다는 의미다. 데이터 오류나 관리 부실이 누적될 때 신호 체계 전체의 신뢰도가 흔들릴 수 있다. 또한 시스템 오류로 인한 사고 발생 시 책임 소재, 해킹 등 보안 문제 역시 사전에 정비돼야 할 과제다. 부산 특유의 복잡한 도로 구조와 상습 정체 구간, 침수 위험 지역까지 정교하게 실시간 분석과 대응이 가능한지 충분한 검증을 거친 뒤 실전에 투입해야 한다. 광안대교에 끼어들기를 단속하는 고정식 AI 카메라를 설치했다가 법규 미비로 2년 허송한 전철을 반복해서는 안 된다.

AI 관제시스템이 성과를 내면 물류 효율 개선, 대기오염 저감, 시민 체감 편의 등 연쇄적 효과가 기대된다. 도시 브랜드 이미지 제고에 기여할 것은 두말할 나위가 없다. 다만 기술 의존이 곧바로 효율로 이어진다는 보장은 없다는 점에 유의해야 한다. 중요한 것은 이 사업의 성패가 AI 도입 자체가 아니라 현장에 맞는 지속적 운영에 달려 있다는 점이다. 또 정적인 신호 체계에서 실시간 반응형으로의 전환이 갖는 의미를 곱씹어야 한다. 지금 우리는 데이터 기반 도시로 나아가는 출발점에 서 있다. 부산의 고질적인 교통난과 글로벌 허브도시의 미래상은 양립할 수 없다는 각오가 필요하다.