내포혁신도시 디지털트윈 구축
연구책임자
김태균 연구원
01사업 배경 및 목적
데이터 기반 도시교통 운영체계 구축
- 실제 도시의 교통체계와 공간환경을 가상공간에 구현하고, 교통 데이터와 시뮬레이션을 연계하여 도시의 교통상태를 분석·예측할 수 있는 모빌리티 디지털트윈(Mobility Digital Twin) 구축을 목표로 함
- 교통운영상태 확인, 교통안전대책 검증, 행사 및 공사 교통계획 수립, 사고·침수 등 유고상황 대응과 같은 다양한 도시교통 문제를 실제 적용 전에 가상환경에서 분석·검증할 수 있는 기반을 마련함
확장형 디지털트윈 플랫폼 기반 마련
- 내포혁신도시를 실증 대상지역(Testbed)으로 선정하여 실제 도시를 대상으로 데이터 수집, 교통모델링, 시뮬레이션 및 3D 시각화 기술을 통합함
- 내포에서 확보한 기술을 기반으로 향후 다른 국내외 도시에도 적용할 수 있는 범용 모빌리티 디지털트윈 플랫폼 개발의 기반기술 확보를 목적으로 함
02고정밀 도시 디지털트윈 구축
내포혁신도시 3D 가상환경 구축
- 내포혁신도시 약 5㎢ 지역, 27km 도로망 및 69개 신호교차로를 대상으로 디지털트윈을 구축함
- 드론 항공영상과 Digital Surface Model(DSM)을 활용하여 실제 도시의 지형, 건축물 및 도로공간을 고정밀 3D 환경으로 구현함
- 교통신호기, 표지판 및 각종 도로시설물을 추가하여 실제 도시환경과 유사한 가상 교통환경을 구축함
교통 시뮬레이션과 3D 환경 연계
- 실제 도시의 교통 네트워크와 교통 시뮬레이션 모델을 3D 가상환경과 연계하여 차량의 움직임과 교통상황을 직관적으로 확인할 수 있도록 구현함
- 시뮬레이션 결과를 Unity 기반 디지털트윈 환경에서 재현하여 교통현상 및 정책효과를 쉽게 분석·시각화할 수 있는 환경을 구축함
03데이터 기반 교통 시뮬레이션 개발
도시 교통수요 및 네트워크 모델 구축
- 이동통신 데이터, 교통량 조사자료 및 토지이용 데이터를 활용하여 내포혁신도시의 통행패턴을 분석하고 OD Matrix 및 교통수요 모델을 구축함
- PTV Visum Simulation-Based Assignment(SBA)를 활용하여 도시 전체 네트워크의 교통흐름과 경로선택을 재현할 수 있는 교통모델을 개발함
미시적 교통 시뮬레이션 연계
- PTV Visum에서 생성된 교통수요와 경로 정보를 PTV Vissim 미시 교통 시뮬레이션과 연계하여 개별 차량과 교차로 단위의 상세한 교통현상을 분석함
- 실제 조사자료를 활용하여 모델을 정산·검증하고, 향후 스마트교차로 및 ITS에서 수집되는 실시간 데이터를 이용해 모델을 지속적으로 업데이트할 수 있는 기반을 마련함
04도시교통 운영 및 정책 검증
What-if 기반 교통대책 사전 검증
- 다양한 교통운영 및 정책 대안을 What-if Scenario 형태로 디지털트윈에서 구현하여 실제 적용 이전에 효과와 영향을 비교·검증함
- 교통혼잡 및 병목구간 분석, 신호운영 개선, 교통안전대책, 도로 및 교차로 개선 등 도시교통 관련 정책의 효과를 사전에 평가할 수 있도록 함
이벤트 및 유고상황 대응
- 대규모 행사, 도로공사, 차로통제 등으로 발생할 수 있는 교통수요와 교통흐름 변화를 사전에 시뮬레이션하여 교통운영계획 수립을 지원함
- 교통사고, 침수 및 도로 폐쇄와 같은 유고상황 발생 시 우회경로, 신호운영 및 교통관리전략 등 다양한 대응방안을 비교하여 도시의 위기대응 능력 향상을 지원함
05미래 모빌리티 및 AI City 플랫폼으로 확장
미래 모빌리티 Virtual Testbed 구축
- 구축된 디지털트윈을 자율주행, Connected Vehicle, C-ITS, 스마트 신호 및 새로운 이동수단 등의 기술을 시험·검증할 수 있는 Virtual Testbed로 활용함
- 실제 도로에서 수행하기 어려운 미래 모빌리티 기술과 알고리즘을 가상환경에서 반복적으로 시험함으로써 연구개발 및 실증을 지원함
AI 기반 도시 디지털트윈으로 발전
- 향후 교통 데이터를 넘어 환경, 기상, 재난·안전 등 도시의 다양한 실시간 데이터를 수집하고 분야별 시뮬레이션 모델과 연계하는 통합형 디지털트윈으로 확대함
- 축적되는 도시 데이터를 AI가 학습하여 현재 상황을 분석하는 수준을 넘어 미래 상황을 예측하고 최적의 대응방안을 제시할 수 있는 AI City Digital Twin으로 발전시키는 것을 목표로 함
06기대효과 및 파급효과
데이터 기반 도시교통 의사결정 지원
- 교통현황 분석부터 미래 교통상황 예측, 정책대안 검증까지 하나의 디지털 환경에서 수행함으로써 보다 객관적이고 신속한 도시교통 의사결정을 지원함
- 실제 정책 시행 전에 다양한 대안을 시뮬레이션하여 정책 시행착오와 사회적 비용을 줄이고 교통운영 및 안전성을 향상할 수 있음
국내외 확장 가능한 디지털트윈 기술 확보
- 내포혁신도시 실증을 통해 확보한 데이터 처리, 교통모델링, 시뮬레이션 및 시각화 기술을 표준화·플랫폼화하여 다른 도시에도 적용 가능한 기반을 마련함
- Mobility Digital Twin → Urban Digital Twin → AI City Digital Twin으로 기술을 단계적으로 확장하여 향후 국내외 스마트시티 및 AI City 사업에 적용 가능한 도시운영 플랫폼으로 발전시킬 수 있음