교통 모니터링 | Axis Communications

모든 움직임이 중요합니다

도시와 교통 당국에 신속하게 행동하고 스마트하게 계획할 수 있는 인텔리전스를 제공하는 교통 모니터링.

교통 모니터링에 대한 설명

Busy traffic intersection with crosswalks from an aerial view.

본질적으로 교통 모니터링은 원시 센서 데이터를 구조화된 정보로 변환하는 것입니다. 카메라는 보는 것을 감지하고 분류할 수 있습니다. 레이더는 속도와 움직임을 측정합니다. 비디오 분석 기술은 패턴, 이상 징후 및 이벤트를 식별합니다. 자동으로, 지속적으로, 그리고 실시간으로.

그 결과 대규모 상황 인식이 가능합니다: 작업자가 조치를 취할 수 있고 시스템이 자동으로 대응할 수 있는 도로에서 일어나는 일에 대한 실시간 이미지를 제공합니다. 교통 모니터링은 세 가지 핵심 영역에 기여합니다: 교통 안전 개선, 교통 흐름 최적화, 더 나은 계획 및 의사 결정을 위한 데이터 수집.

Aerial view of two busy highways with vehicle on the left and right lane.

교통 모니터링 대 교통 관리

교통 모니터링은 그 기반이 됩니다. 데이터를 제공합니다. 교통 관리에는 신호 타이밍 조정, 트래픽 리라우팅, 사고 대응 및 네트워크 인프라 개선 계획이 포함됩니다. 하나는 인텔리전스를 제공하고 다른 하나는 이에 따라 행동합니다. 효과적인 교통 관리는 정확하고 지속적인 모니터링에 달려 있습니다.

도로 센서에서 실시간 인텔리전스로

교통 및 운송 모니터링은 수동 관찰 및 고정 네트워크 인프라를 넘어 크게 발전해 왔습니다. 초기 시스템은 도로 표면에 매립된 유도 루프에 의존했는데, 이는 차량의 존재를 감지하는 데 효과적이었지만 설치 비용이 많이 들고 유지보수가 까다로우며 최신 플랫폼과의 통합이 어려웠습니다. 많은 도시에서는 여전히 도로에서 무슨 일이 일어나고 있는지 파악하지 못한 채 프리셋 스케줄에 따라 고정 시간식 교통 신호를 운영하고 있습니다.

네트워크 카메라로의 전환은 가능성의 범위를 바꿔놓았습니다. 처음으로 도시들은 개별 지점이 아닌 전체 네트워크 전반의 교통 상황을 파악하면서 도로를 원격으로 중앙에서 모니터링할 수 있게 되었습니다. AI 및 비디오 분석 기능이 도입되면서 카메라는 더는 수동적인 녹화 장치에 머무르지 않고 능동적인 감지 도구가 되었습니다. 지금은 단일 카메라만으로도 차량을 계수하고, 유형별로 분류하며, 사고를 감지하고, 대기열 길이를 측정하고, 실시간으로 해당 데이터를 도시 운영 플랫폼으로 전송할 수 있습니다.

기술이 할 수 있는 것과 도시가 이를 활용하는 방식 사이에는 여전히 큰 격차가 있습니다. 많은 도시에 이미 카메라가 설치되어 있지만, 아직 그 잠재력을 충분히 활용하지 못하고 있습니다. 투자는 가속화되고 있습니다. 교통 관리는 도시가 향후 몇 년 동안 지출을 가장 많이 늘릴 계획인 네트워크 인프라 분야 중 하나로 꾸준히 꼽히고 있습니다.

교통 모니터링의 작동 방식

현대의 교통 모니터링은 교차로, 고속도로 및 도시 도로망 전반에 배치된 센서에 의존합니다. 카메라는 가장 널리 사용되는 센서 유형으로, AI 및 비디오 분석 기술을 통해 시각 데이터를 측정 가능한 이벤트로 전환합니다. 레이더는 카메라가 한계를 보이는 영역에서 이를 보완합니다: 가시성이 낮은 환경에서도 정밀한 속도 측정 및 신뢰할 수 있는 성능 제공. 밀집된 도시 환경에서 LiDAR(Light Detection and Ranging)는 레이저 펄스를 사용하여 주변을 3D로 매핑하여 보다 정확한 객체 감지와 공간 매핑을 가능하게 합니다. 음향 센서는 충돌음이나 난폭 주행과 같은 비정상적인 소리 이벤트를 감지하고 위치를 파악합니다.

각 센서 유형은 서로 다른 기여를 합니다. 이러한 기술을 활용하면 도시가 단일 기술만으로는 제공할 수 없는 수준의 세부 정보를 확보할 수 있습니다.

센서에서 수집된 데이터는 교통 관리 시스템, 도시 운영 센터 또는 커맨드 플랫폼으로 전송되며, 그곳에서 필요한 조치를 트리거합니다. 자동화된 규칙은 대기열이 늘어나면 신호 시간을 조정하거나 사고가 감지되면 알림을 발송합니다. 시간이 지나면서 누적된 데이터는 그만큼 가치가 커지며, 플래너들이 교통 패턴을 파악하고 변경 조치의 영향을 평가하며 보다 스마트한 인프라 결정을 내리는 데 필요한 근거를 제공합니다.

교통 모니터링 기술

현대의 교통 모니터링 시스템은 여러 유형의 센서와 비디오 분석 기능을 활용하며, 단일 기술만으로는 제공할 수 없는 보다 완전하고 신뢰성 높은 상황 파악을 위해 이들을 조합하여 사용하는 경우가 많습니다.

AI 비디오 분석 기술이 탑재된 비디오 카메라

카메라는 대부분의 교통 모니터링 시스템을 지탱하는 핵심입니다. AI와 비디오 분석 기능이 더해진 카메라는 단순히 녹화를 넘어 더 많은 역할을 합니다. 차량과 보행자를 감지 및 분류하고, 교통 흐름을 계수하며, 사고를 식별하고, 알림을 트리거하는 모든 작업을 실시간으로 수행합니다. AI는 대기열 감지, 차량 분류 및 사고 인식 등의 기능을 구현하여, 원본 영상을 구조화된 조치 가능한 데이터로 전환합니다.

LiDAR

객체가 서로 겹치고 이동 패턴이 복잡해 감지가 더 어려워지는 밀집된 도시 환경에서 LiDAR는 카메라와 레이더만으로는 달성하기 어려운 수준의 정확도를 제공합니다. 이는 도입이 확대되면서 상당한 잠재력을 지닌 새로운 교통 모니터링 기술로 주목받고 있습니다.

레이더

레이더는 카메라에 한계가 있는 곳에서 특히 뛰어난 성능을 발휘합니다. 조명이나 기상 조건에 관계없이 속도와 움직임을 정확하게 측정하므로 고속도로와 터널에서 특히 유용합니다. 카메라와 페어링하면 두 기술이 상호 보완됩니다. 레이더는 속도 및 궤도 데이터를 제공하는 반면, 비디오는 시각적 확인 및 분류 기능을 더합니다.

개인정보 보호를 고려한 분석

교통정보 수집이 반드시 개인정보 수집을 수반하는 것은 아닙니다. 프라이버시 마스킹(특정 영역 감시 차단) 및 번호판 마스킹은 개인이나 차량의 식별 가능한 이미지를 저장하지 않고도 시스템이 차량을 계수하고, 흐름을 측정하며 이벤트를 감지할 수 있도록 해 줍니다. 데이터 거버넌스 및 규제 요건에 대한 자세한 내용은 아래의 개인정보 보호 및 데이터 거버넌스 섹션을 참조하십시오.

번호판 인식

지역에 따라 ANPR 또는 ALPR로도 알려진 번호판 인식(LPR)은 통행료 징수 및 주차장 출입부터 저공해 구역 단속 및 위반 감지에 이르기까지 다양한 교통 모니터링 애플리케이션 전반에 걸쳐 핵심 기능으로 활용됩니다. 번호판 인식의 작동 방식과 활용 분야를 더 자세히 알아보려면, 번호판 인식 전용 페이지를 참조하십시오.

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음향 센서

소리는 교통 모니터링에서 종종 간과되는 데이터 소스입니다. 음향 센서는 충돌, 급격한 차량 가속 또는 비정상적으로 높은 주변 노이즈 수준 등 비정상적인 노이즈 이벤트를 감지하고 삼각 측량을 통해 음원의 위치를 정확하게 파악할 수 있습니다. PTZ 카메라와 연동하면 시스템이 팬(좌우 회전) 및 틸트(상하 이동) 동작으로 이벤트를 캡처합니다. 소음 공해를 해결하려는 도시의 경우 음향 모니터링을 통해 소음원을 식별하고 조치를 취할 수 있습니다.

올바른 교통 모니터링이 제공하는 가치

교통 모니터링은 단순한 관찰 그 이상입니다. 도시와 교통 당국이 더 빠르게 행동하고, 더 현명하게 계획하며, 모두에게 더 나은 도로 환경을 조성하는 데 필요한 데이터를 제공합니다.

더 안전한 도로와 교차로

카메라와 센서는 이미지 데이터를 분석하여 역주행 운전자, 안전하지 않은 위치에 있는 보행자 또는 실시간 차선에 정차한 차량 등 위험 상황을 감지합니다. 자동 경보는 작업자에게 상황을 알리거나 차선 폐쇄 또는 교통 표지판 업데이트 등 즉각적인 대응을 트리거합니다.

더 빠른 사고 대응

사고나 장애물이 감지되면 시스템이 긴급 구조대와 교통 담당자에게 알림을 전송합니다. 보다 신속한 대응은 소거 시간을 줄이고 2차 사고 발생을 줄이며, 다른 도로 이용자에게 미치는 혼란을 감소시킵니다.

향상된 교통 흐름

차량 밀도 및 대기열 길이에 대한 실시간 데이터는 운영자와 자동화 시스템이 원활한 교통 흐름을 유지하도록 지원합니다. 교통 혼잡 완화는 이동 시간 단축, 더 살기 좋은 도시 환경, 그리고 화석연료 차량에서 배출되는 대기오염 감소로 이어집니다.

최적화된 신호 제어

정해진 스케줄이 아닌 실시간 조건에 맞춰 대응하는 교통 신호는 측정 가능한 차이를 만듭니다. 시스템이 길어지는 대기열을 감지하면 신호 타이밍을 자동으로 조정하여 불필요한 정차를 줄이고 교차로 및 도로축의 교통 흐름을 원활하게 합니다.

더 스마트한 주차

도시 교통량의 상당 부분은 주차 공간을 찾는 차량이 차지합니다. 모니터링 시스템은 사용 가능한 주차장을 감지하고 운전자를 해당 지점으로 직접 안내하여 도시 도로를 막고 배출량을 증가시키는 배회 교통량을 줄입니다.

저공해 구역

도시 및 교통 당국은 차량 이동 및 분류를 추적하여 규정 미준수 차량을 자동으로 식별하고 접근을 관리하여 저공해 구역을 단속할 수 있습니다. 규제 압박이 커짐에 따라 모니터링 시스템은 이러한 정책을 실제로 구현하는 데 필요한 인프라 역할을 합니다.

"교통 제어에 AI를 활용하자 비상 대응 시간이 단축되고, 사고가 줄고, 교통 혼잡을 완화하는 데 큰 도움을 받았습니다." 체코 모스트, 오스트라바. 출처: "From Future Vision to Urban Reality. An urban playbook for driving sustainability, resilience, prosperity, and digital change." ThoughtLab, 2025.

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적용 분야

교통 모니터링은 다양한 환경과 상황에서 사용됩니다.

Busy urban intersection with pedestrians, bicycles and vehicles.

도심 교차로

교차로는 제한된 공간에 차량, 자전거 이용자 및 보행자가 복잡하게 뒤섞이는 장소입니다. 카메라는 대기열과 위험한 상황을 실시간으로 감지하여 실제 상황에 맞게 대응하는 적응형 신호 제어를 가능하게 합니다. 위반 감지 기능은 신호 위반 차량과 속도 위반을 자동으로 식별하고 단속을 위해 번호판 데이터를 캡처합니다.

High speed cars driving in a highway tunnel.

고속도로 및 터널

고속 및 제한된 대피로에서는 작은 오류도 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 역주행 감지 기능은 교통 흐름과 반대로 주행하는 차량을 식별하고 수초 내에 조작자에게 경고를 보냅니다. 스마트 차로 관리 기능은 대기열이 형성되면 추가 차로 용량을 자동으로 개방하고 교통 흐름이 정상화되면 이를 다시 폐쇄합니다.

Aerial view of a highway with low traffic surrounded by trees.

구역 관리 및 통행료 징수

저공해 구역 또는 혼잡통행료 제도를 실행하려면 진입하는 모든 차량을 정확하고 자동으로 식별할 수 있어야 합니다. 번호판 인식 기능은 24시간 내내 어떤 날씨에서도 해당 작업을 처리합니다. 또한 차량이 정상 속도로 통과하며 결제가 정차 없이 이루어지는 무정차 통행료 징수도 가능합니다.

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Overhead view of a highway overpass. The roads are surrounded by grass and trees.

교통 솔루션

도시와 당국이 실시간 데이터를 기반으로 조치를 취하여 도로, 고속도로 및 터널에서 사람과 차량이 안전하게 이동할 수 있도록 지원하는 스마트하고 확장 가능한 솔루션입니다.

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Aerial view inside a busy shopping mall. People are going up and down on the escalators.

인원 및 차량 계수

이동 데이터를 실시간 인사이트로 전환하여 문제를 파악하고 안전성을 개선하며 보다 스마트한 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 AI 기반 계수 솔루션입니다.

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Aerial view of a summer concert in the park in the evening. There is a crowd under tents and around food stands.

이동형/배포형 감시

임시 이벤트, 원격 현장 또는 기존 네트워크가 실용적이지 않고 설치가 빠르며 이동이 쉽고 재사용이 가능한 곳을 위한 고급 감시 솔루션입니다.

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구현 시 고려 사항

교통 모니터링 시스템을 구축하려면 올바른 센서를 선택하는 것 이상의 과정이 수반됩니다. 장기적인 성공을 좌우하는 것은 대개 조직적이고 전략적인 결정입니다.

Highway roads in between and around a city with high skyscrapers and smaller buildings.

작게 시작하여 크게 확장
모든 것을 한 번에 해결하려고 하는 것은 대개 올바른 접근 방식이 아닙니다. 교차로 안전, 주요 교통축의 혼잡 또는 LEZ 단속 등 최우선 과제를 파악하고 이를 기반으로 확장해 나가는 도시와 교통 당국은 더 빠른 성과를 거두는 경향이 있습니다. 한 영역이 잘 작동하면 연관된 활용 사례로 확장하는 것이 훨씬 쉬워집니다.

처음부터 부서 간 통합
가장 일반적인 구현 과제 중 하나는 기술적인 문제가 아니라 조직적인 문제입니다. 교통 부서, 경찰, 응급 서비스 기관 및 환경 기관은 각자 분리되어 업무를 수행하는 경우가 많아 공동 가치를 고려하지 않고 시스템을 독립적으로 구매합니다. 교통 모니터링을 위해 구매한 카메라는 법 집행 기관이나 환경 모니터링에도 유용할 수 있지만, 이를 위해서는 관련 부서들이 초기 단계부터 참여해야 합니다. 도시 운영 센터로의 전환은 공유 인프라가 병렬적인 개별 시스템보다 더 큰 가치를 제공한다는 인식이 확산되고 있음을 반영합니다.

실시간 데이터 및 시스템 통합 계획
교통 모니터링은 교통 관리 시스템, 커맨드 플랫폼 및 타사 애플리케이션으로 안정적으로 전달되어야 하는 연속 데이터 스트림을 생성합니다. 통신할 수 있는 시스템과 호환되는 데이터 형식을 갖추어 조기에 통합을 계획하면 이후 비용이 많이 드는 재작업을 피하고 시간이 지나면서 기능을 추가하기가 쉬워집니다.

에지 vs 중앙 집중식 처리
데이터는 카메라 또는 센서(에지)에서 처리하거나 분석을 위해 중앙 플랫폼으로 전송될 수 있습니다. 에지 처리는 지연 시간 및 대역폭 요구 사항을 줄여 사고 감지 등 시간 민감형 애플리케이션에 적합합니다. 중앙 집중식 처리는 더 높은 연산력을 제공하며 여러 데이터 소스에 걸쳐 복잡한 분석에 더 적합합니다. 많은 최신 구축 사례에서는 둘 다 사용합니다.

Virtual technology of a neon blue padlocks with black background.

개인정보 보호 및 데이터 거버넌스

교통 모니터링 시스템은 모든 것을 무차별적으로 기록하는 것이 아니라 특정 이벤트를 감지하고 이에 대응하도록 설계되었습니다. 카메라와 센서는 정의된 조건에 대응하도록 구성되며, 프라이버시 마스킹(특정 영역 감시 차단) 및 번호판 마스킹과 같은 기술은 도시와 교통 당국이 개인이나 차량의 식별 가능한 이미지를 캡처하지 않고도 필요한 데이터를 수집할 수 있도록 해줍니다.

해당 데이터가 어떻게 관리되는지는 궁극적으로 기술이 아니라 도시 또는 교통 당국의 책임입니다. 규제 요건은 지역별로 상당한 차이가 있습니다. 유럽에서는 GDPR 해석이 엄격하지만, 국가별로 차이가 있을 수 있습니다. 중요한 것은 도시와 교통 당국이 데이터 수집, 저장, 접근 및 삭제에 대한 명확한 프레임워크를 갖추는 것입니다.

공공의 신뢰 역시 중요한 요소입니다. 모니터링 시스템이 무엇을 하는지, 그리고 어떤 이점을 제공하는지 공개적으로 소통하는 도시와 교통 당국은 더 높은 주민 수용성을 얻는 경향이 있습니다. 경우에 따라 주민들이 그 목적을 이해하게 되어 모니터링 적용 범위 확대를 적극적으로 지지하기도 합니다. 처음부터 제대로 소통하면 구현이 더 원활해지고 지속 가능한 교통 모니터링 프로그램에 필요한 장기적인 신뢰를 구축할 수 있습니다.

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"미래 대응 역량을 갖춘 도시의 86%는 스마트한 교통 신호 또는 실시간 교통 관리 솔루션에 투자했습니다." 출처: "From Future Vision to Urban Reality. An urban playbook for driving sustainability, resilience, prosperity, and digital change." ThoughtLab, 2025.

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교통 모니터링의 향후 동향

교통 모니터링은 빠르게 변화하고 있습니다. 향후 몇 년 동안 여러 발전이 가능한 것을 재편할 것으로 예상됩니다.

V2X(Vehicle-to-Everything) 통신

현재의 자율 주행 차량은 주로 온보드 센서와 차량 간 데이터에 의존합니다. 다음 단계는 자율 주행 차량을 도로변과 교차로에 설치된 카메라, 레이더 및 LiDAR와 같은 외부 인프라와 연결하여 차량 자체가 보는 것을 검증하고 보완하는 것입니다. 복잡한 도시 환경에서는 이러한 추가 데이터 계층이 자율 주행을 훨씬 더 안전하고 안정적으로 만들 수 있습니다.

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통합된 도시 운영 센터

부서별 지휘실에서 통합된 도시 운영 센터로의 전환이 가속화되고 있습니다. 교통, 경찰, 긴급 대응 및 환경 데이터가 단일 플랫폼에서 수집되면, 도시는 더 신속하게 조정하고 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 실현하려면 기술적 통합뿐만 아니라 조직 간 사일로를 허물려는 의지도 필요합니다.

노이즈 및 조명 모니터링

음향 센서는 이미 도시의 노이즈 이벤트를 감지하고 그 위치를 파악할 수 있습니다. 도시가 소음 공해를 공중보건 문제로 해결해야 한다는 압박이 증가함에 따라, 모니터링 및 단속은 특수 목적 구축에서 표준 도시 인프라로 전환되며 더욱 보편화될 것입니다.

저공해 구역 확장

규제 요건으로 인해 유럽 전역은 물론 그 외 지역에서도 LEZ 모니터링이 빠르게 성장하고 있습니다. 청정 공기 구역, 교통 모니터링 및 번호판 인식 기능을 도입하고 시행해야 하는 도시가 늘어나면서, 이러한 시스템은 선택적 업그레이드가 아니라 필수 인프라로 자리 잡고 있습니다.