구글 안드로이드 오토 수집 데이터에 발견한 사고 발생 위험도

구글 운전 지원 도구인 안드로이드 오토(Android Auto)에서 얻은 주행 상황 데이터와 경찰 현장 조사에서 확보된 통계상 사고 데이터를 비교한 결과 급제동 발생률이 높은 구간일수록 사고 발생률도 높다는 상관관계가 확인된 것으로 나타났다.

특정 도로가 안전한지 여부를 평가할 때 보통 경찰이 보고하는 사고 통계가 사용된다. 실제로 사고가 발생한 장소와 탑승자 부상 정도, 사망 여부 등을 정확히 파악할 수 있어 전 세계적으로 표준적인 평가 방법으로 채택되고 있지만 사고를 예측하는 모델을 구축할 때는 이 데이터가 유용하지 않은 경우가 있다.

사고 자체가 드물게 발생하는 도로에서는 충분한 데이터가 축적되기까지 수년이 걸릴 수 있으며 지역별로 사고 보고 기준이 일관되지 않기 때문. 구글은 진정으로 유용한 예측 모델을 구축하려면 사고가 아니라 사고 위험을 데이터로 활용해야 한다며 안드로이드 오토를 통해 얻은 각 차량 급제동 발생률을 사고 위험 지표로 활용할 것을 제안했다.

구글은 미국 버지니아주와 캘리포니아주의 공개 사고 데이터와 안드로이드 오토에서 얻은 급제동률 데이터를 비교해 양측 데이터 유용성을 검증했다.

그 결과 두 주 모두에서 급제동 빈도가 높은 도로 구간일수록 일관되게 사고율이 높다는 사실이 확인됐다. 이런 경향은 일반 도로부터 고속도로에 이르기까지 여러 종류 도로에서 공통적으로 나타났다. 또 램프 존재가 사고 위험과 양의 상관관계를 보이는 등 특정 인프라 요소가 사고에 영향을 미친다는 점도 드러났다.

구글이 사례로 든 캘리포니아주 하이웨이 101과 하이웨이 880을 연결하는 고속도로 합류 구간에서는 급제동률이 캘리포니아주 평균보다 70배에 달한 것으로 나타났다. 이 구간에서는 10년 동안 평균 6주에 1건꼴로 사고가 발생했으며 급제동 발생 빈도는 전체 도로 가운데 상위 1%에 해당한다고 한다.

이 밖에도 급제동이 관측된 구간 수가 사고가 보고된 구간 수의 18배에 달한다는 사실이 밝혀졌다. 이에 대해 구글은 사고 데이터는 특히 생활도로 일부에서는 사건을 관측하는 데 수년이 걸릴 정도로 희소한 반면 급제동률은 지속적인 정보를 제공할 수 있어 위험도 평가 공백을 효과적으로 메울 수 있다고 장점을 강조했다.

구글은 또 위험도 평가에서 인터넷에 연결된 커넥티드카 데이터를 활용하면 기존 사고 통계에 비해 공간적·시간적으로 훨씬 높은 밀도의 정보를 파악할 수 있다며 자사 운전 지원 팀은 구글 지도 팀과 협력해 급제동 데이터를 외부에 제공하는 노력을 진행하고 있다고 밝혔다. 이어 이런 고밀도 데이터를 통합해 교통 당국은 기존 사고 통계보다 훨씬 최신이면서도 더 광범위한 도로 네트워크를 포괄하는 데이터에 접근할 수 있게 될 것이라고 밝혔다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.