[국토경제신문 최지희 기자] 노면온도변화 패턴을 예측할 수 있는 기술이 개발됐다. 
이를 통해 도로의 노면상태에 대한 정보를 운전자에게 제공, 겨울철 도로 결빙 위험에 대비할 수 있는 것으로 기대된다. 

한국건설기술연구원은 노면온도변화 패턴 예측기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 

차량에 부착된 관측장비로 외기온도 데이터를 수집하고 기계학습 알고리즘을 통해 분석된 노면 결빙 위험정보를 운전자에게 실시간으로 제공해주는 방식이다. 

노면온도는 겨울철 도로의 노면상태를 결정짓는 중요한 요소다. 
그러나 11만㎞에 달하는 국내 도로망 전체의 노면상태를 실시간으로 모니터링하는 것은 사실상 불가능하다. 

연구팀은 빅데이터를 수집·분석해 노면온도가 변화하는 패턴을 예측하면 노면상태 또한 예측할 수 있다는 점에 착안했다. 

자유로, 영동고속도로 일대에서 데이터를 수집, 분석했고 5년여 간의 연구 끝에 노면온도변화 패턴 예측 시스템 개발에 성공했다. 

이 시스템은 모바일 차량 주행환경 관측장비를 통해 실시간으로 차량 외기온도와 위치정보를 동시에 수집, 도로 주행 환경 분석 플랫폼으로 전송한다.

플랫폼으로 전송된 정보와 기상청이 제공하는 기온·습도 등의 날씨정보, 기존에 입력해둔 위치별 도로조건 등을 연계해 노면온도변화 패턴을 예측한다. 

이를 통해 도로관리자와 운전자는 도로 결빙 등 노면 위험 예측 정보를 실시간으로 제공받을 수 있다. 

연구책임자인 양충헌 박사는 “노면온도변화 패턴 예측 시스템 개발로 겨울철 도로의 노면상태에 대한 정보를 보다 많은 운전자에게 제공하면 동절기 차량 안전운행에 크게 기여할 수 있을 것”이라고 밝혔다.