본서는 이러한 시대적 흐름 속에서 미래의 도시교통 및 모빌리티 전문가를 꿈꾸는 대학생과 대학원생들에게 AI 도시교통 및 모빌리티 분야에 대한 깊이 있는 이해와 실질적인 지식을 제공하고자 계획되었다. 구성은 AI 기반 도시교통 및 모빌리티 분야를 체계적으로 학습할 수 있도록 총 4부로 구성되어 있다.
-1부에서는 AI 기반 교통계획의 개념과 역사, 그리고 교통분야에서 AI 기술이 어떻게 진화해 왔는지 살펴본다. 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI 등 핵심 AI 기술의 원리와 교통분야 활용 사례를 소개하고, 거대 언어 모델(LLM), 거대 멀티모달 모델(LMM), 거대 행동 모델(LAM) 등 AI 기술 동향을 다룬다. AI는 머신러닝, 딥러닝, 신경망과 같은 핵심 개념을 통해 데이터 분석, 의사결정, 언어처리 등의 작업을 수행할 수 있으며, 이는 교통과 모빌리티 분야의 다양한 문제 해결에 적용될 수 있다.
-2부에서는 AI 기반 도시교통계획에서 데이터의 역할과 중요성을 강조하고, 빅데이터 분석기술과 실시간 데이터 처리 방안을 소개한다. 시계열 예측모델, 회귀 예측모델, 딥러닝 예측모델 등 다양한 AI 기반 교통수요 예측모델의 원리와 활용 사례를 분석한다. 이어서 4단계 교통수요 추정 모델에 딥러닝 기술을 적용하는 방법을 구체적으로 제시한다. 2부에서 다루는 교통데이터 분석 및 교통수요 예측기술은 교통계획과 모빌리티의 핵심 요소이며, AI 기반 예측모델의 정확성 향상은 더욱 효과적인 교통정책 수립 및 자원 배분을 가능하게 하여 사회적 편익에 기여할 것이다.
-3부에서는 AI가 지능형 교통시스템(ITS) 구축 및 운영에 어떻게 활용되는지 살펴보고, 교통량 예측, 신호시간 조정, 혼잡 감소 등 다양한 적용 사례를 소개한다. AI 기반 교통안전기술, 교통사고 예측 및 방지 시스템, 대중교통시스템 최적화 방안 등을 심층적으로 분석하고, 국내외 AI 기반 ITS 구축 사례를 통해 성공 요인을 도출한다. AI는 실시간 데이터 분석을 통해 교통흐름을 최적화하고, 교통혼잡을 줄이며, 교통안전을 향상시키는 데 핵심적인 역할을 한다. 스마트 신호등, 실시간 교통정보 제공, 사고 예측 시스템 등이 대표적인 예시이다.
-4부에서는 AI 기반 MaaS(Mobility as a Service), 자율주행자동차, 도심항공교통(UAM), 커넥티드 카 등 미래 모빌리티 기술의 최신 동향과 발전 가능성을 탐색한다. 각 기술의 개념, 핵심 기술, 활용 사례, 장단점 등을 분석하고, AI가 이러한 미래 모빌리티 서비스의 발전과 상용화에 어떤 영향을 미치는지 분석하고 전망한다. AI는 MaaS 플랫폼 운영, 자율주행기술 개발, UAM 교통 관리, 커넥티드 카서비스 제공 등 미래 모빌리티의 핵심 동력으로 작용하며, 사용자 맞춤형 이동서비스 제공 및 교통시스템 효율성 극대화에 기여한다. 4부에서 논의되는 미래모빌리티 기술들은 AI 기술의 발전과 융합을 통해 개인의 이동 편의성을 극대화하고, 도시교통체계를 확신시키고 있다. 이는 미래 교통시스템과 모빌리티 서비스의 모습에 큰 변화를 견인할 것으로 전망된다.
본 교재는 단순한 이론적 지식 전달을 넘어, 실제 교통과 모빌리티 분야에서 AI 기술이 어떻게 적용되고, 문제를 해결하는지 다양한 사례와 함께 제시함으로써 독자들의 이해를 돕고자 노력하였다. AI 기술은 도시교통계획 및 모빌리티 분야에 혁신적인 변화를 가져오고 있으며, 앞으로 더욱 중요한 역할을 수행할 것으로 전망된다. 본 교재가 독자분들이 AI 기반의 스마트 교통시스템을 이해하고 미래 교통분야를 선도하는 인재로 성장하는 데 든든한 밑거름이 되기를 기대한다.
출판사 서평
저자 소개
□ 원제무
한양대 공대와 서울대 환경대학원을 졸업하고 미국 UCLA도시건축대학원에서 도시교통석사학위를 받고, 미국 MIT에서 교통계획 박사학위를 취득하였다. KAIST도시교통연구본부장, 서울연구원 도시교통연구실장, 서울시립대 도시공학과교수, 한양대 도시대학원장을 거쳤다. 현재 한양대 도시대학원 명예교수로 재직하면서 연구와 강의를 하고 있다.
목차
『1부 AI 기반 도시교통계획과 머신러닝 및 딥러닝』
01 AI 기반 교통계획이란 무엇인가?
1. 교통계획의 개념 및 역사
2. AI 기반 도시교통계획 등장배경, 목표, 과정
3. AI 도시교통계획의 정책목표별 전략, 교통정책별 전략, 주요 교통수단별 목표 및 전략
4. AI 기반 도시교통계획의 중단기 정책별 특징과 역할, 활용 예시
5. 기존 도시교통계획과 AI 기반 도시교통계획의 특징비교
6. 기존 도시교통계획의 교통수요추정모델과 AI 도시교통계획의 수요추정 모델의 특징 비교
02 도시교통분야에서 AI는 어떤 진화과정을 거쳐 현재까지 왔는가?
1. AI가 도시교통과 모빌리티의 패러다임을 바꾸고 있다
2. 도시교통분야에도 생성형 AI 시대(2020년대∼미래)가 열리다
3. 도시교통분야의 AI가 자율주행차, MaaS, 라스트 마일 모빌리티, DRT, 스마트 시티를 탄생시키다
03 도시교통분야에서 AI의 활용 분야, 역할, 효과
1. 도시교통분야에서 AI의 주요 활용 분야
2. 도시교통분야에서 AI가 제공하는 편익
3. 도시교통분야에 활용되는 AI 기술의 목표와 역할
4. 도시교통분야에서 AI의 활용 예시별 주요기능
5. 도시교통분야에서 AI 활용과 관련된 현안과제
6. 미래 도시교통분야의 AI 기반 교통시스템 트렌드 예측
04 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI는 어떻게 탄생되었나?
1. 머신러닝과 딥러닝 특징은 무엇이며 도시교통분야에서는 어디에 활용되나?
2. 생성형 AI(Generative AI)로 오기까지: 개요와 특징
3. 생성형 AI와 딥러닝 발전과정과 ANI, AGI, ASI와 연결성
4. 생성형 AI는 머신러닝과 딥러닝, 그리고 ANI, AGI, ASI 흐름 속에서 탄생
05 LLM(거대언어모델) ⇒ LMM(거대멀티모달모델) ⇒ LAM(거대행동모델)
1. AI는 거대언어모델(LLM), 거대멀티모달모델(LMM), 거대행동모델(LAM)로 진화 중이다
2. LLM, LMM, LAM: 원리 및 이론
3. 2012년 구글 고양이 인식사건 이후 AI 발전사
4. 딥러닝은 신경망과 은닉층을 중심축으로 설계되었다
5. 딥러닝 심층 탐구: 숨겨진 층, 중간세포층이 필요한 이유
6. 귀납적 인공 신경망과 파라미터, 그리고 강화학습
『2부 AI 기반 도시교통계획에서 데이터와 AI 기반 교통수요 예측』
06 AI 기반 도시교통계획에서 빅데이터의 역할
1. 빅데이터의 정의, 특성, 분석, 기술
2. 도시교통분야에 활용되는 주요 빅데이터 분석 알고리즘의 원리, 특성, 활용성
3. 실시간 AI 기반 데이터 처리: 원리, 활용 사례
4. 빅데이터 기반 예측 분석 및 데이터 레이크 기술 개요 및 교통분야 적용 사례
5. 도시교통분야에서 빅데이터가 활용되는 정책 및 전략
07 AI 기반 교통수요 예측
1. 교통수요 예측의 중요성 및 기존 수요예측 방법의 한계
2. AI 기반 교통수요 예측모델: 시계열 예측모델, 회귀 예측모델, 딥러닝 예측모델
3. 실시간 교통수요 예측
08 AI 딥러닝 기반 4단계 교통수요 추정
1. 4단계 교통수요 추정모형의 개요
2. 4단계 교통수요 분석기법의 유형
3. 딥러닝의 RNN 모델과 LSTM을 이용한 4단계 교통수요 예측 도구(플랫폼, 앱)
4. AI 기반 4단계 교통수요추정 모델 예제
『3부 ITS, 교통혼잡 관리, 안전, 대중교통 최적화』
09 AI와 지능형 교통시스템(ITS)
1. AI 기반 지능형교통시스템 서비스 분야별 역할, 특징, 활용성
2. AI 기반 ITS는 빅데이터, IoT, 클라우드 컴퓨팅과 융합을 통해 구축
3. AI와 ITS 기반 교통흐름 관리
4. AI 기반 대중교통시스템 최적화
5. 국내외 AI 기반 ITS 구축 사례를 분석 및 성공요인
6. AI 기반 ITS 성공을 위한전략 및 시사점
10 AI 기반 교통안전
1. AI 기반 교통사고 예측 및 방지 기술
2. AI 기반 교통안전 모니터링 시스템
3. AI 기반 교통사고 분석 및 대응
4. AI 기반 교통사고 분석과정 및 모델
『4부 AI 기반 MaaS, 자율주행자동차, UAM, 커넥티드 카』
11 AI 기반 MaaS(Mobility as a Service)
1. MaaS의 정의, 요소, 이점, 등장배경
2. MaaS와 교통계획 및 모빌리티 간의 관계
3. AI 기반 모빌리티 플랫폼의 역할과 MaaS 데이터 분석과정
4. MaaS 플랫폼 구축 및 운영에 필요한 기술 요소, 운영 전략, 비즈니스 모델 분석
5. MaaS의 세계도시 활용 사례 및 시사점
12 AI 기반 자율주행자동차
1. 자율주행차와 핵심기술
2. 자율주행차의 기술 동향 및 자율주행차의 레벨
3. 자율주행차량의 선도 기업의 주요 기술, 개발 현황, 성과
4. 자율주행차가 가져오는 편익
5. 자율주행차의 운전자 보조장치(ADAS)
6. 자율주행시스템의 안전 및 보안 분석
7. 자율주행차 관련 윤리적 쟁점 및 사회적 영향
8. 자율주행자동차의 위치추정 및 주행예측, 경로계획, 동작결정, 제어 등의 기술
13 AI 기반 도심항공교통, 자율주행 로보택시, 개인 맞춤형 모빌리티 서비스
1. AI 기반 도심항공교통(UAM)
2. 자율주행 로보택시의 목표, 유형별 기술 특징, 역할, 장단점 및 활용 예시 분석
3. 개인 맞춤형 모빌리티 서비스의 목표, 유형별 특징, 역할, 장단점 및 활용 예시 분석
14 AI 기반 커넥티드 카
1. 스마트 시티에서 AI 기반 커넥티드 카의 역할, 효과
2. AI 기반 모빌리티에서 커넥티드 카의 목표, 기술 특징, 역할, 효과, 장단점, 활용 예시
참고문헌
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