주식회사 비트센싱

3월 23일
3분 분량

최종 수정일: 4월 15일

전화번호 : 010-2046-7203
이메일 : john@bitsensing.com
웹사이트 : https://www.bitsensing.com/
주소 : 성남시 수정고 고등로 4 고산 빌딩
실증주제 : ATM220(TIMOS), TIMO – IX, Traxight

https://www.youtube.com/watch?v=XcL9awoIUdo

배경 및 필요성

배경 및 문제점

"비전 중심 사후 대응 체계의 한계"

도시 혼잡 가중과 자율주행 도입으로 도로 디지털화가 필수적입니다. 그러나 기존 ITS는 비전 중심, 긴 모니터링 주기, 구간(Link) 단위의 낮은 해상도와 데이터 파편화로 인해 정밀 관제가 어렵고, 사고 발생 후에만 대처하는 사후 대응 중심이라는 한계가 있습니다.

필요성

실시간 차로 단위 관제와 미래 인프라"

사고를 선제적으로 예방하고 교통혼잡비용을 줄이기 위해 '차로 단위, 초 단위'의 고해상도 관제가 필요합니다. 이는 모두가 안전하게 살아가며, 자율주행차의 사각지대를 보완하는 인프라 구축과 탄소 배출 저감(ESG)을 실현하는 스마트 시티의 핵심 기반이 됩니다.

혁신 기술 개요

기술 개요

도로 교통 데이터를 클라우드 기반으로 통합하고, AI를 활용해 차로 단위(Lane-level)의 실시간 소통 정보를 생성·예측하여 안전하고 효율적인 도로 환경을 제공하는 지능형 교통 시스템 기술입니다.

특장점

데이터 연계 및 가상화 :

레이더 기술을 기반하여 광학 모니터링 장비가 검지하기 어려운 상황(악천후, 야간, 우천, 심한 안개)에서도 도로상에서 운전자와 보행자의 안전을 확보합니다.

AI을 활용하여 복잡한 데이터를 자동으로 전처리하고 가상화된 레이어 구조로 통합 관리합니다.

AI 기반 분석 및 예측 (예측형 알고리즘):

실시간 데이터를 바탕으로 혼잡도, 사고 위험, 재난 상황을 사전에 감지합니다.

기존의 단순 통계 방식을 넘어 AI가 차로별 흐름을 정밀하게 분석하여 고해상도 예측 정보를 생성합니다.

디지털 트윈 시뮬레이션:

실제 도로 상황을 가상 세계에 실시간으로 복제하여 모사합니다.

교통 정책 변경이나 사고 발생 시의 영향도를 사전에 시뮬레이션하여 최적의 대응 시나리오를 도출합니다.

기존 기술 대비 혁신성, 차별성

1.데이터 해상도의 혁신: "구간(Link)에서 차로(Lane) 단위로"

기존 기술이 도로 전체의 평균 속도나 통행 시간을 '구간'별로 산출했다면, 혁신 기술은 도로 위의 모든 개별 차량을 차로 단위로 정밀 추적합니다.

-차별성: 단순히 "차가 막힌다"는 정보가 아니라, "2차로에 낙하물이 있다" 혹은 "3차로 차량이 급정거했다"는 수준의 고해상도 실시간 데이터를 생성합니다.

-성능: 정보 생성 주기를 더욱빠르게 하여 모니터링 정밀도를 비약적으로 높였습니다.

2. 분석 방식의 혁신: "사후 대응에서 사전 예방으로"

과거 시스템은 사고가 발생한 뒤 CCTV 등을 통해 확인하고 전광판(VMS)에 띄우는 '리액티브(Reactive)' 방식이었습니다.

-차별성 : AI 기반의 예측형 알고리즘을 통해 돌발 상황(역주행, 무단횡단, 차로 이탈 등)을 감지하는 즉시 인근 차량 및 관제센터에 알립니다.

-안전성 : 특히 레이더 기술을 결합할 경우, 눈·비·안개 등 악천후 속에서도 카메라가 보지 못하는 사각지대의 위험 요소를 사전에 예측합니다.

3. 아키텍처의 혁신: "로컬 서버에서 클라우드 플랫폼으로"

기존에는 도로 현장에 설치된 개별 장비들이 각각 데이터를 처리하여 정보가 파편화(Silo)되어 있었습니다.

-차별성 : 모든 데이터를 클라우드 기반 AI 플랫폼으로 통합하여 교통 데이터를 융합합니다.

-확장성 : 디지털 트윈 기술을 적용해 가상 세계에서 교통 시뮬레이션을 수행함으로써, 실제 도로에 정책을 적용하기 전 최적의 흐름을 미리 도출할 수 있습니다.

혁신서비스 실증 성과

실증 내용

1.고양시 스마트시티 리빙랩

가장 성공적인 국내 실증 사례로, 비트센싱 기술의 공익성과 정확성을 입증하여 이탈리아 베로나 등과 함께 국내 개발 및 해외 진출의 표준 레퍼런스가 되었습니다.

· 주요 장소: 고양시 내 주요 교차로.

· 실증 내용:

o 24GHz AI 교통 레이더 설치: 카메라의 사각지대 및 야간/악천후 시 인식 한계 극복.

o 교통 데이터 수집: 차종 분류, 차량 속도, 대기 행렬 정보를 차로 단위로 수집하여 교통 흐름 최적화 분석.

2. 이탈리아 베로나(Verona) 스마트시티 실증

국내 실증 성과를 바탕으로 한 글로벌 확장 사례입니다.

· 실증 내용: 비트센싱의 모델을 현지에 이식하여, 역사적 보존 가치가 높은 유럽 도심의 복잡한 교차로에서 레이더 기반의 정밀 교통 관제 및 안전 시스템의 유효성을 검증했습니다.

실증 성과

이탈리아 베로나-시의 주요 도로 구간에 대하여 Edge AI 교통센서(레이더-카메라-AI 융합센서) 기반 빅-데이터 구축과 AI 교통 시뮬레이션 기반 교통관리 솔루션 실증

시장 전망 및 기대효과

시장전망

디지털 도로, 선택이 아닌 필수 인프라

교통 인프라 시장은 하드웨어 설치 중심에서 '데이터 기반 지능형 서비스'로 패러다임이 급격히 전환되고 있습니다.

글로벌 스마트시티 시장의 폭발적 성장: 전 세계 스마트시티 시장은 연평균 약 18~25%의 높은 성장률(CAGR)을 기록 중이며, 특히 교통 부문(ITS)은 전체 시장의 약 30% 이상을 차지하는 핵심 영역입니다.

자율협력주행(C-ITS) 인프라 의무화: 레벨 4 이상의 완전 자율주행 실현을 위해 전 세계 주요 국가는 도로 인프라의 디지털화를 법제화하고 있습니다. 차량 센서의 한계를 보완하는 '도로 위 인프라 센서(4D 레이더)' 수요는 기하급수적으로 늘어날 전망입니다.

정부 정책과의 정합성: 한국의 '디지털 트윈 국토' 및 '스마트시티 국가 전략' 등 정부의 디지털 뉴딜 정책과 맞물려, 지자체별 클라우드 기반 교통 관제 시스템 도입이 가속화되고 있습니다.

성과 확산 계획

지역 거점에서 글로벌 표준으로

모델 표준화 : 경산·고양 등 실증 거점의 성공 사례를 '표준 스마트시티 패키지'로 브랜드화.
전국 단위 확장 : 클라우드 기반의 차로 단위 관제 시스템을 전국 지자체 및 광역 교통망으로 확산.
글로벌 수출 : 이탈리아, 중동 등 해외 시장에 SaaS(구독형 서비스) 기반 'K-ITS 플랫폼' 수출.

기대효과

안전, 효율, 그리고 미래

안전(Safety): 24시간 전천후 돌발 상황(사고, 낙하물) 감지로 교통사고 사망률 획기적 감소.
효율(Efficiency): 실시간 흐름 최적화를 통해 교통혼잡비용 및 물류비용 대폭 절감.
미래(Future): 레벨 4 이상 자율주행차의 사각지대를 보완하는 필수 V2X 인프라 확보.