코로나19 팬데믹 이후, 비대면 시대가 열리면서 집에서 안전하게 먹기 위한 배달 음식의 수요가 급증하면서 교통사고 위험도 늘었다.

한국과학기술정보통신부에 따르면 휴대폰 앱을 통해 음식이나 교통, 숙박, 은행 등을 이용하는 ‘O2O 서비스’와 관련해 음식 배달 거래액은 지난해 20조 1,005억 원으로 전년 대비 약 30% 늘어난 수치다.

배달 이용이 늘어나면서 이륜차 사고도 덩달아 증가했다. 도로교통공단에 발표로는 2016년 1만 3076건에서 2020년 1만 8280건으로 16년 대비 약 40%까지 증가했다. 이륜차 교통사고로 사망자 수는 전체 교통사고 사망자 수 중 약 14.2%를 차지할 정도다.

지난 15일 국민생활과학자문단이 주최하고, 교통건설안전분과위원회가 주관한 국민생활기술포럼 ‘이륜차 사고로부터의 국민안전 확보’가 온라인을 통해 열렸다.

이륜차 번호판 개선 통한 ‘등록제’…통합적 관리 필요

기본적인 문제는 현재 이륜차 관리에 관한 행정체계의 미흡한 점이다. 교통사고 요인은 차량, 사람, 도로 환경 등으로 구분된다. 첫 발제자로 나선 이지선 한국교통연구원 연구위원은 이륜차의 신고부터 정기검사, 정비, 폐차 등의 자동차와 똑같은 사이클이 이뤄지지 않는 문제점을 제기했다.

이 문제를 주제로 종합토론에 참여한 강승모 고려대학교 교수도 동의했다. 강 교수는 “현재 이륜차는 사용신고제로 되어 있어 번호판 없는 이륜차가 발생하거나 일명 ‘대포차’와 같은 문제가 생긴다”며 “이륜차 등록제의 필요성을 이야기했다.

그런 점에서 이지선 연구위원은 “운전자 정보, 차량 관리 정보, 도로 정보의 연계를 취한 통합관리 플랫폼이 필요하다”고 했다. 특히, 최근 문제가 되는 배달 및 주문 플랫폼 사업자, 정비와 검사 사업자 등에 대한 정보연계가 필요하다는 것이다.

또 다른 문제는 현재 발생하는 이륜차 단속의 문제점이 도마 위에 올랐다. 현재 단속 기준은 자동차 단속을 위한 장비와 기술에 맞춰져 있어 이륜차는 사각지대에 놓여 있다는 점이다. 특히, 이륜차 특성상 차 후면에만 번호판을 장착해 감지 센서를 회피하는 주행 패턴이 단속을 어렵게 만든다.

이륜차 단속이 힘든 이유는 자동차와 다르게 전면 번호판 부착이 없어 기존의 무인 단속장비로는 단속할 수 없다는 점이다. 또 후면 번호판의 규격과 글자 형태 등도 단속 장비로 측정 과정에서 오류가 많다. 이 점에 대해 인병철 도로교통공단 교통공학 연구처 선임연구원은 “기존 무인 단속 활성을 위해 기존의 후면번호판의 단순한 문자 형태와 숫자 혼합의 통합번호 체계가 필요하다”고 말했다.

현재 국토교통부에서 전면 번호판 도입이 검토 중이지만 전면 번호판이 바람 저항, 운전자와 보행 보완, 이륜자동차의 구조 변경 등의 문제를 갖고 있다. 인 연구원은 “자동차의 통합정보 시스템을 위해 기존 후면 번호판의 개선이 급선무”라고 했다.

인공지능과 빅데이터…야간 사고도 잡는다

이륜차 사고를 과학기술로 해결할 수 있을까. 미국이나 유럽보다는 한발 늦지만, 도로교통공단의 인공지능(AI)을 교통과 연계한 연구는 최근 실효성을 거둔 상황이다.

두 번째 발제자로 나선 인병철 도로교통공단 교통공학연구처 선임연구원은 “2017년부터 2019년까지 3년간 AI를 이용한 시범 연구를 서울을 비롯한 전국 560개소에 설치했다”며 ‘이륜차 교통사고 다발 지점에 설치 시행 사례’를 발표했다. 이 기술을 사용해 이륜자동차와 사람을 검지하고 번호를 인식한 후, 대상에 고유 ID를 부여한다. 그리고 추적을 통해 위반 여부를 판단하고 단속했다.

교통공학연구처는 지난해 이 기술의 성능을 개선했다. 성능 개선에서 시속 50㎞ 이상 과속, 안전모 착용 여부 등을 검지하도록 하고 인공지능을 통한 번호판 인지 학습은 약 9만 장, 번호판 인식 학습은 약 5만 장 정도로 실행했다. 그 결과 성능평가에서 주간에는 94.4%, 야간에서는 100%의 번호 인식률이 높았다. 인 연구원은 “최근 이슈화되는 소음 유발, 불법 유턴 등 차량 단속 기술 개발을 계획 중”이라고 말했다.

데이터 사이언스 (data science)의 필요성도 제기됐다. 단속도 중요하지만, 기존의 사고 기록의 분석을 통한 미래의 예측이 필요하다는 점이다.

세 번째 발제자로 나선 노병준 한국과학기술원 응용과학연구소 연구원은 데이터 측면에서 예방을 위한 방법을 제시했다. 사고와 관련된 모든 환경 요소를 분석해야 한다는 것이다.

노 연구원은 “예로 TAAS(Traffic Accidents Analysis System) 교통사고분석 시스템을 통해 교통사고 기록에 음식점 분포기록, 토지이용정보, 기상정보, 운전자 연령대 등의 분석 요소를 넣는 다양한 요소를 데이터로 만들어 접근해야 한다”고 말했다. 이런 다차원 분석 모델을 사용하면 안전관리 담당자가 필요에 맞는 데이터 분석이 가능하다는 것이다.

이 정보는 보행자나 차량, 이륜차 등이 각각 사전에 위험 예측을 하는 데 도움이 될 수 있다. 노 연구원은 “객체를 사전에 예측하고, 어떻게 행동할지 사전 경고하는 시스템이 있다면 안전성과 AI 측면에서 효율적인 기술”이라고 말했다.

배달 플랫폼의 책임성 인지와 안전사고 체질 개선 필요

종합토론에서는 배달서비스 사업의 문제점도 제기됐다. 강승모 교수는 “배달 플랫폼 업체는 교통사고에 대해 손을 놓은 상황”이라며 “현재 배달 서비스는 실시간 거리와 픽업 속도까지 다 측정이 가능하다”라고 말했다. 그는 “배달 플랫폼 업체가 교통안전에 대한 투자와 안전 문제에 관해 함께 감내하는 자세가 필요하다”고 했다.

근본적인 문화를 만들어야 한다는 박신형 서울시립대 교수의 발언도 주목됐다. 그는 “교통사고는 나와 남의 차별로 발생한다”고 말했다. 도로교통분야에서 국민안전 확보를 위한 과학기술의 역할은 첨단운전지원시스템, 지능형교통체계, 자율주행 기술 등이 될 수 있다는 것이다.

박 교수는 “하지만 과학은 법 집행과 문화를 조성하는 서포터의 역할을 할 수 있다”며 “과학 기술로 모든 문제를 해결할 수 없는 만큼, 교통 안전 체질 개선을 위한 문화가 필요하다”라고 말했다.