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Smart Mobility와 함께하는 미래 2013.06.12
저자 : 하찬호 총괄컨설턴트
2012년 세계경제포럼(The World Economic Forum)에서는 사회ㆍ기술적 모델(Social and Technological Model)에 대한 주요 아젠다로서 초연결사회(Hyperconnectivity)를 주창하였습니다. 초연결사회에서는 개인이나 기업, 시스템 및 정부가 상호연결되어 가는 복잡한 양상을 띠게 되는데, 이의 근간을 이루는 핵심요소는 물류(Logistics)와 정보통신기술(ICT)입니다. 스마트 모빌리티(Smart Mobility)는 물류와 정보통신이 특수한 목적에 의해 융복합(Convergence)된 것으로, 새로운 사업 또는 서비스 영역으로 정의되고 있습니다. 이제부터 스마트 모빌리티로 인해 우리 사회가 어떻게 변화해 나갈지 살펴보겠습니다.

오늘날 전 세계 대도시(Megacity)의 교통환경은 혼잡(Congestion), 예측불가(Unpredictable), 비효율(Inefficient), 환경오염해결(Green)이라는 4대 과제를 공통으로 가지고 있는데 스마트 모빌리티는 이러한 문제를 근본적으로 해결하기 위한 노력이라고 할 수 있습니다.

전 세계 대도시의 4대 교통 아젠다
<그림 1> 전 세계 대도시의 4대 교통 아젠다

그런데 스마트 모빌리티가 어느 날 갑자기 등장한 것은 아닙니다. 인류가 사냥을 위해 또는 새로운 경작지를 찾아 이동하기 시작하면서부터 ‘편리한 이동성(Mobility)’에 대한 고민은 시작되었습니다. 소나 말을 타고 이동했던 것이 근대에 들어 증기기관 같은 동력기계로 대체되었고 정부도 사회간접자본을 위한 투자를 시작하였습니다. 한국의 예를 들어 보면, 1980년대까지 정부 차원에서 도로, 철도, 항만, 공항, 부두 등 물류 인프라 건설에 많은 투자를 하였습니다. 그러나 건설부지와 자본의 부족으로 무한정 인프라를 확장할 수만은 없었죠. 1990년대 들어 IT인프라가 확충되면서 기 투자된 물류인프라의 효율적 운영에 대해 고민하기 시작하였습니다. 바로 지능형교통체계(ITS, Intelligent Transport System)의 등장입니다.

ITS는 승객의 편의성 관점이나 화물수송의 효율성 관점에서 이동성(Mobility)은 증가시키고 복잡성(Complexity)은 감소시키는 효과를 가져왔습니다. 그러나 이것도 더 많이 연결되고 더 많이 통합되어야 한다는 새로운 과제들을 낳게 되었고, 2010년 이후 모바일의 급속한 발달로 전 산업에서 정보통신기술의 적용은 더욱 활발해졌습니다. 단순히 축적되던 데이터들은 동적인 흐름에 기반을 둔 분석(Dynamic Analytics)이 중요해졌고, 일대일 연결은 다대다연결(One-to-Many)로 확장되었으며, 배치처리를 활용한 사후처리방식은 즉각적인 반응을 위해 실시간 처리(Real Time Processing)로 전환되어 갔습니다. 이런 수준에 이르자 비로소 사람들은 ‘스마트(Smart)‘라는 수식어를 쓰기 시작했습니다. 우리 교통환경의 어떤 점이 스마트해졌을까요?

인프라, 운송수단, 운영 관점에서 이를 상세히 알아보겠습니다.

 

1. 스마트 인프라(Smart Infrastructures)

스마트 인프라는 기존 교통 인프라가 다양한 이벤트 및 정보를 인지하여(Sensing) 상황(Context)에 능동적으로(Proactive) 대응하게 한다는 개념입니다. 크게 차량 간 커뮤니케이션에 기인하는 V2V(Vehicle-to-Vehicle Communication)와 차량과 도로 인프라의 커뮤니케이션을 활용하는 V2I(Vehicle-to-Infrastructure Communication)가 있습니다. 이는 도로에서 차량이 충돌하거나 차선이탈이 생기거나 돌발적 장애물이 나타났을 경우, 후방 차량에 적절한 정보를 제공하여 전체 교통흐름을 효과적으로 관리하고자 하는 것입니다. 북미나 유럽 등에서 국책과제로 활발하게 연구되는 분야이며, 국내에서도 차량이 차선을 벗어났을 때 크루즈 컨트롤 등을 이용해서 다시 차선으로 들어올 수 있게 하는 서비스를 시뮬레이션 수준이 아니라 상용서비스로 준비하는 민간기업들이 있습니다.

V2V와 V2I를 통한 스마트 인프라 구현
<그림 2> V2V와 V2I를 통한 스마트 인프라 구현

이러한 개념의 확장으로 도로, 철도, 항공, 부두 등 교통 인프라를 정보통신 네트워크로 연계하여 상호 정보 및 이벤트를 교환하고 서비스를 처리함으로써 보다 효율적으로 교통 인프라를 운영하고자 하는 비전이 기존의 지능형교통체계가 지향하는 바이기도 합니다.

교통 인프라와 정보통신 네트워크의 연계
<그림 3> 교통 인프라와 정보통신 네트워크의 연계


2. 스마트 운송수단(Smart Vehicles)

스마트 운송수단은 단어 그대로 차량 자체가 첨단화되어 다양한 서비스 및 부가가치를 창출하는 것으로 생각하면 되겠습니다. 그 중 특히 최근에는 경제성(Economic efficiency) 측면이 더욱 주목받고 있는데요. 첫 번째 사례로 차량에 부착되는 OBD(On Board Diagnostics)를 들 수 있습니다. 기존 Trip Computer의 Buzzword쯤으로 생각할 수도 있겠지만 최근 모바일의 발달로 Trip Computer가 제공하는 다양한 정보(주행거리, 평균속도, 평균연료소모량, 현재 연료량 등)를 실시간으로 제공해 주고, 거기에 스마트폰의 활용성이 더해져 그 분석결과가 원격으로 전송되어 상황에 맞는 다양한 원격지 서비스를 제공받게 된다는 점에서 크게 다르다고 할 수 있습니다. 미국의 오토매틱사(www.automatic.com)는 이를 트렌디하게 제공하고 있는 좋은 사례입니다.

두 번째 사례는 전기차(Electronic Vehicles)입니다. 최근에 LG CNS가 투자한 ‘에버온’도 서비스를 시작했지요. 전 세계적으로 가장 유명한 전기차 서비스는 프랑스 파리의 오토리브(Autolib)입니다. 파리 시내 곳곳에 전기차 충전소와 쉘터가 있고 파리 전역을 전기차들이 돌아다니고 있지요. 이미 파리 시민의 생활 깊숙이 들어온 이 서비스는 에버온 서비스의 벤치마킹 모델이기도 합니다. 한편, 테슬라사의 로드스터(Tesla Roadster) 같은 차량은 전기차의 신기원을 보여 줍니다. 6,800개의 리튬이온 배터리로 1회 충전시간이 3.5시간, 충전비용이 4달러밖에 들지 않으며 연속주행거리 354Km에 최대 시속 200Km/h로 달리니까요.

스마트 운송수단의 사례
<그림 4> 스마트 운송수단의 사례

세 번째 사례는 커넥티드카(Connected Car)입니다. 오래전 TV 프로그램 중 “전격Z작전”이라는 외화에 나왔던 ‘키트’, 생각나시나요? 차량의 인공지능이 각종 정보, 영상, 음성 기반의 수많은 서비스를 제공했는데요. 그것이 실현되고 있습니다. 애플의 시리와 같은 서비스 장착은 기본 옵션이 되어 가고 있으며, 교육이나 엔터테인먼트를 위한 다양한 콘텐츠가 제공되는 환경이 차량 안에서 구현됩니다. 이를 위해 디스플레이나 스피커 등은 더욱 경량화, 고성능화되어 가고 있습니다. 스마트폰을 활용하여 차량을 제어하는 것은 기본이고 클라우드 기능을 활용해서 집에서 듣던 음악이나 영상 등을 이어서 듣거나 볼 수 있게 됩니다.

 

3. 스마트 운영(Smart Operations)

지금까지 인프라와 운송수단이 스마트화되어 가는 모습을 살펴보았습니다. 이제 이것들을 효과적으로 운영하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 운영에서는 데이터 처리가 매우 중요합니다. 특히, 각종 교통환경에서 발생하는 빅데이터(Big Data)를 어떻게 처리하는가에 따라 운영수준은 매우 달라집니다.
빅데이터는 전략과 목적이 불분명하면 쓰레기에 지나지 않기에 데이터에 대한 요구(Demand), 데이터를 보는 관점(Dimension), 데이터의 종류(Data), 데이터를 제공하는 방식(Delivery)을 명확히 해야 합니다. 또한, 보다 의미 있는 서비스 제공을 위해 공공, 기상, 환경정보 등과 연계한다면 더욱 가치 있는 서비스 개발이 가능합니다.

이러한 빅데이터를 활용한 스마트 운영의 대표적인 사례는 교통카드(Smartcard based Transit card)입니다. 버스, 지하철, 택시, 주차장, 터널 등 매우 광범위한 환경의 요금징수에 사용되는 교통카드는 방대한 데이터를 생성하고 있으며, 정부나 지자체는 이를 교통요금 조정이나 정책 수립에 활용합니다. 또한, 교통카드 데이터는 유통에서도 많이 활용되는데, 유통사나 카드사는 이를 마케팅 전략에 효과적으로 반영합니다. 교통카드 데이터는 TPO정보를 생성하여 시간(Time), 위치(Place), 상황(Occasion) 정보를 적시에 제공할 수 있기 때문에 카드 마케팅 및 CRM의 좋은 재료로 인식되고 있습니다.

스마트 운영의 두 번째 사례는 요즘 관심이 주목받고 있는 차량관제서비스(Fleet Management)입니다. 이는 원래 민간기업 물류운송의 이슈였습니다. 그런데 기존 도시가 스마트 도시(Smart City)로 진화하면서 대중교통수단에 장착된 교통단말기로부터 TPO정보수집이 가능하게 되었고, 이를 통해 상업차량의 관리처럼 버스, 철도, 택시 등과 같은 대중교통수단의 다양한 정보를 종합적으로 관리할 수 있는 기반을 확보하게 된 것입니다. 스마트 도시를 지향하는 전 세계 도시들은 더욱 향상된 시민 서비스 제공 및 부가사업을 위해 본격적인 활용 계획을 세우고 있으며, LG CNS는 FMS 솔루션을 개발하여 전 세계 도시에 이를 적용하고 있습니다. FMS 솔루션은 차량원격관제 서비스를 기본으로 스마트 인프라와 연동되는 다양한 서비스를 제공하고 있으며, 기업의 ERP 등과 연계하여 구매, 자재관리까지 지원합니다.

다양한 환경에서 사용되는 교통카드 데이터로 교통요금정책을 수립하거나 교통서비스를 개발하고 마케팅 전략에도 활용
<그림 5> 다양한 환경에서 사용되는 교통카드 데이터로 교통요금정책을 수립하거나 교통서비스를 개발하고 마케팅 전략에도 활용

사물인터넷(IoT) 환경이 강화되는 스마트 도시는 대중교통수단의 차량원격관제가 가능함
<그림 6> 사물인터넷(IoT) 환경이 강화되는 스마트 도시는 대중교통수단의 차량원격관제가 가능함

마지막으로 스마트운영의 백미는 Condition-based Traffic Control입니다. 이것은 환경문제와 연관된 부분으로 도심으로 진입하는 차량이 증가하면 CO² 농도가 짙어져 대기오염이 가중될 것으로 판단, 도심 게이트를 많이 열거나 우회도로를 제공하여 교통흐름을 원활하게 만들고, 차량의 도심 진입을 제한하고 친환경 운송차량을 가동하여 도심의 CO² 농도를 적극 낮춘다는 개념입니다. 교통카드나 차량관리와 달리 Condition-based Traffic Control은 현재 개념 모델만 있는 것이나 향후 V2I 서비스가 구체화되고 운영 수준이 높아지면 충분히 실현 가능할 것으로 생각됩니다.

지금까지 스마트 모빌리티의 이해를 위해 스마트 인프라, 스마트 운송수단, 스마트 운영에 대해 살펴보았는데요. 각각의 영역에서 현재 활발한 변화가 진행되고 있고 새로운 서비스들이 속속 개발되고 있습니다. 이외 스마트 그리드(Smart Grid) 및 스마트 결제(Smart Payment)와 연계된 서비스 등도 스마트 모빌리티의 또 다른 축을 제시하고 있습니다. 앞으로 또 어떤 변화가 있을까요?

LG CNS가 그 변화의 선두에서 열심히 달리겠습니다!

Condition-based Traffic Control이 실현되면 CO² 농도가 올라가면 도심진입 게이트 통제, 친환경 운송수단 가용 등으로 적극적인 교통흐름 관리가 수행됨
<그림 7> Condition-based Traffic Control이 실현되면 CO² 농도가 올라가면 도심진입 게이트 통제, 친환경 운송수단 가용 등으로 적극적인 교통흐름 관리가 수행됨


출처: LG CNS 블로그 (http://blog.lgcns.com/160)
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