대중교통에도 하이패스 도입⋯시내버스가 땅꺼짐 탐지

AI 기반 광역교통 R&D 로드맵 확정
혼잡·재난 예측부터 친환경·안전 기술까지 총망라

▲광역교통 R&D 로드맵 일부 내용. (국토교통부)

정부가 대중교통에 고속도로 하이패스처럼 태그리스(비접촉 요금결제) 시스템을 도입하고 시내·광역버스에 부착된 센서로 싱크홀을 탐지하는 기술 개발에 속도를 낸다. 또 인공지능(AI)과 디지털 트윈 등을 활용해 철도·환승센터의 혼잡도와 재난 위험을 사전에 예측하고 장거리 광역 콜버스(M-DRT)와 친환경 수소트램 등 미래형 교통수단 개발도 추진됐다.

국토교통부 대도시권광역교통위원회는 10일 서울에서 이 같은 내용을 담은 광역교통 연구개발(R&D) 로드맵(2026~2035년) 최종 발표회를 열고 총 21개 핵심기술을 선정해 중장기 연구개발 전략을 공개했다. 이번 로드맵은 '지속가능한 미래를 여는 AI 기반 스마트 광역교통'을 비전으로 제시하며 교통혁신·안전·기후대응을 3대 목표로 명시했다.

로드맵에는 우선 출퇴근 혼잡 해소 기술이 대거 포함됐다. 전국 호환이 가능한 태그리스 시스템을 고도화해 승·하차 시간을 획기적으로 줄이고, 환승센터에서는 디지털 트윈 기반 시뮬레이션으로 혼잡도를 예측해 사전 조치가 가능해진다. 철도 분야에서는 AI 기반 원격운전 기술로 열차 장애를 신속 복구하는 체계와 자율주행 기반 차세대 철도신호시스템(T2T) 개발도 추진된다.

재난·안전 분야 기술도 대폭 강화된다. 광역버스·대중교통 차량에 부착된 센서가 도로 지반침하, 균열 등 이상 징후를 자동 탐지해 즉시 관리자에게 전송하는 ‘도로 노면감시 플랫폼’이 개발되고, 무인열차 장애 시 기관사 없이 원격복구하는 기술도 포함됐다.

친환경 교통전환을 위한 기술도 로드맵에 담겼다. 수소전기트램 실증환경 구축, 대용량 2층 친환경버스 개발, BRT(간선급행버스) 전용 대형 차량 기술 등이 추진된다. 특히 광역버스 등 대중교통수단에 탄소포집장치를 부착해 도심 대기질을 개선하는 기술은 새롭게 포함된 과제로 주목받는다.

AI 기반 교통약자 이동지원 기술, 모듈형 버스·열차, 환승센터 에너지 하베스팅 기반 운영기술 등도 로드맵에 포함됐다.

한국철도기술연구원, 도로공사, 교통안전공단은 기관별로 각각 AI 교통안전 관리방안, 고속도로 환승시설(EX-hub) 활용전략, 광역교통 미래 인프라 발전방안 등 개별 연구전략을 발표했다.

김용석 대광위 위원장은 “이번 로드맵은 AI를 기반으로 한 교통혁신의 10년 약속”이라며 “연구기관·지자체와의 협력을 지속해 연구성과가 실제 현장에서 구현되도록 하겠다”고 밝혔다.