[K글로벌타임스] 모빌리티 분야는 그동안 주로 차량 등 이동하는 객체를 중심으로 기술 발전을 이뤄왔다.

그러나 최근 자율주행차량 등으로 모빌리티 산업이 고도화 되면서 이동 객체의 주변환경에 대한 상세한 데이터 확보가 점차 중요해지고 있다.

이와 더불어 주변환경을 인식하고 감지하는 역할을 사람이 아닌 인공지능(AI) 등 기계로 빠르게 대체하고 있다. 이를 통해 편리한 이동을 가능하게 하는 기술도 점차 발전하고 있는 상황이다.

그러나 이러한 기술의 발전에도 불구하고 여전히 사각지대가 존재한다. 이는 바로 도로 표면상태(노면상태)에대한 인지영역이다.

최근 지구 온난화로 인한 태풍, 폭염, 집중호우, 한파 등 이상기후로 인해 도로 인프라 재난이 증가하고 있다. 이에 따른 도로 이용자의 불편도 가중되고 있다. 이러한 사각지대 문제 해결이 시급한 이유다.

도로교통공단 교통사고 분석시스템(TAAS)에 따르면, 최근 3년간(2020~2022년) 전국에서 도로결빙으로 인한 교통사고는 140건에 달했으며, 이로인해 14명이 사망하고 575명이 부상을 입은 것으로 나타났다.

결빙으로 인한 교통사고 비중은 증가 추세이며, 특히 블랙아이스 교통사고는 피해규모와 치사율이 높아 예방이 매우 중요한 것으로 지적된다.

또한, 2023년 집중호우로 인해 도로가 물에 잠기는 사례가 잇따르면서 인명과 재산피해가 속출하였으며, 기존의 CCTV, 신고, 현장직원파견에 의존한 침수현장 모니터링를 드러냈다.

이에 스마트센싱을 통한 실시간모니터링과 침수위험지역 알림 등의 기술이 필요하다는 지적이다.

정부 및 지자체가 국내 3,000여 곳 이상의 상습결빙구간(집중관리구간)을 설정하여 관리하고 있으나, 도로 표면

상태를 정확히 파악할 수 있는 솔루션이 부족한 실정이다. 신속한 대응을 위한 자동화도 매우 제한적으로 이루어지고 있는 것이 현 주소다.

결과적으로 기존 방식의 도로관리 서비스는 자원낭비와 설비 오작동 등 추가사고를 유발할 수 있는 한계가 있다.

또한, 도로 운전자에게 상습결빙구간 안내가 네비게이션을 통해 제공되지만, 이는 행정안전부가 지정한 사후적이고 통계적인 정보에 기반하고 있어 실시간 정확도가 낮다는 문제가 있다.

자동차의 경우, ABS 등 차량의 가속 및 감속제어 기능을 더 효율적이고, 효과적으로 수행해야 한다. 이를 위해 차량이 지나가기 전에 도로 표면상태를 인지하고, 그 결과를 바탕으로 차량제어를 할 수 있는 기술이 필요하다.

현재 국내 노면상태 감지기술은 주로 고가의 광학식 센서에 의존하고 있으며, 이로인해 다양한 노면종류를 판별하는 데 한계가 있다.

특히 블랙아이스나 침수구간처럼 투명한 형태의 도로노면 상태는 기존 기술로 감지하기 어렵다. 이로 인해 교통사고 위험이 증가하고 있는 것이다.

모바휠의 EG-Way 센서는 이러한 한계를 극복한 혁신적인 솔루션으로 주목받고 있다.

음파기술을 활용하여 투명한 물질도 감지할 수 있으며, 특히 겨울철 가장 위험한 도로 위험요소인 블랙아이스까지 정확하게 탐지할 수 있다.

EG-Way 센서는 자체적으로 음파를 발생시키고, 노면에 반사된 음파를 수신하는 방식을 채택하여 주변 소음의 영향을 최소화 한다. 또한, 안정적인 노면상태 정보를 제공함으로써, 모바휠만의 차별화된 기술력을 보여주는 핵심 경쟁력이다.

이러한 기술과 제품을 통해 현재 95% 이상의 높은 정확도로 약 20가지의 도로 재질을 감지할 수 있으며, CCTV 대비 50% 이상 낮은 설치비용으로 경제성도 갖추고 있다.

이러한 모바휠만의 차별화된 모델 3가지가 있다. 우선 고정형 AIoT 시스템은 도로관리 및 관련서비스를 필요로 하는 수요처에 도로표면상태, 대기온도, 대기압, 도로온도 등의 정보를 수집, 분석해 관련 설비를 자동으로 제어하는데 활용되고 있다.

이 시스템이 적용된 도로에 열선과 염수분사설비를 설치하면, 센서를 통해 도로정비가 필요한 상황을 인지하여 이를 자동으로 제어할 수 있다.

두번째 모델은 고정형 및 이동형 음파 AIoT 센서를 통해 수집되고 가공된 정보를 도로관리자와 운전자에게 실시간으로 제공하는 웹 및 앱 형태 도로정보 플랫폼이다. 이 플랫폼은 T맵, 카카오내비, 아이나비 시스템즈 등 내비게이션 솔루션과 연동을 목표로 준비 중이다.

모델 3의 경우 차량용 전장 AIoT 센서다. 이는 완성차, 특히 전기차와 자율주행차에 적용되어 도로상태를 예측하는 정보를 제공함으로써 차량의 최적화된 가감속제어를 지원한다.

현재 정확한 도로표면 상태 확인을 통한 에너지 및 관리비용 최소화를 위해 ‘겨울철 도로 교통 안전강화 대책(20.01.07)’을 시행하여 도로에 살얼음 예비 살포기준을 강화했다.

그러나 기상상태별 적정 살포량 기준이 없어 도로에 부정적인 영향을 미치고 있다. 도로에 뿌려진 제설제로 인해 자동차 하부와 도로 구조물이 부식되고, 아스팔트가 약해지는 부작용이 발생한다. 뿐 만 아니라 제설제가 인근 지표수와 지하수로 스며들어 하천과 식수원을 오염시켜 생태계에 악영향을 미치고있다.

이에 따라, 제설제의 남용을 방지하기 위해 실시간 기상상태와 도로상황을 고려한 도로 살얼음 예비 살포가 가능하도록 사전에 정확한 감지가 필요하다.

이는 모바휠의 솔루션으로 해결할 수 있으며, 현재 관공서에서 도로상태에 따른 융설과정의 모든단계가 사람에 의해 관리되고 있어 실시간 상태 확인이 어렵거나 시간이 오래걸리는 문제가 있다.

이 역시 당사의 자동화된 노면 상태분석과 IoT 융설 연동시스템을 통해 최적화된 제설설비 운영관리로 해결할 수 있다.

전기차의 회생제동 기술은 친환경차 연비 효율의 3분 의 1 수준 정도로 효율이 낮기 때문에 도로상태에 맞도록 사용할 수 있는 솔루션이 필요한 상황이다.

즉, 차량의 가감속 제어나 전기차의 회생제동, 자율주행 자동차의 안전적 제어를 위해 노면의 종류를 사전에 알 수 있는 기능은 차량연비를 비롯한 에너지를 효율적으로 사용하는 데 매우 중요하다.

이러한 역할을 모바휠의 모빌리티 센서를 통해 타이어와 노면 간 최대 마찰계수를 미리 파악할 수 있으며, 이를 통해 차량이 최대로 발휘할 수 있는 종횡력을 사전에 설정해 에너지 효율을 높일 수 있을 것이다.

[K글로벌타임스 김동현 기자] kimdh@kglobaltimes.com