교통 디지털 트윈 캐스팅 시스템 (실시간 시뮬레이션을 위한 디지털 트윈)

교통 디지털 트윈 캐스팅 시스템(Digital Twin Casting System for Real-Time Traffic Simulation)은 현실 교통 데이터를 기반으로 도시의 교통 상황을 가상 공간에서 실시간으로 재현하고, 다양한 시나리오에 대한 시뮬레이션을 수행하여 교통 정책과 운영 전략을 검증할 수 있도록 지원하는 디지털 기반 교통 플랫폼이다. 기존 교통 시뮬레이션이 정적 계획 수립 중심이었다면, 디지털 트윈은 현실과 동기화된 ‘살아있는 도시 모형’으로 진화하면서 실시간 예측과 대응 중심의 도시 교통 운영을 가능케 한다. 서브 키워드로는 실시간 시뮬레이션, 디지털 교통 복제본, 교통정책 가상실험이 있다.

 

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1. 교통 디지털 트윈의 개념과 역할

‘디지털 트윈(Digital Twin)’은 물리적 시스템의 디지털 복제본으로, 실시간 데이터를 반영해 현실과 동일한 상태를 가상 공간에서 재현하는 기술이다. 교통 분야에서의 디지털 트윈은 단순한 시각화 수준을 넘어, 도시의 도로망, 교통 흐름, 신호체계, 차량 이동, 보행자 경로 등을 실시간으로 가상공간에 구현하고, 여기에 다양한 정책이나 돌발상황을 적용하여 시뮬레이션 기반의 선제적 의사결정을 가능하게 한다. 특히 ‘캐스팅 시스템(Casting System)’이란, 이러한 디지털 트윈을 단순히 구축하는 데서 그치지 않고, 다양한 상황을 실시간으로 ‘연기(Cast)’하고 평가하는 능동적 시뮬레이션 시스템을 의미한다.

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2. 시스템 구성 요소 및 동작 원리

교통 디지털 트윈 캐스팅 시스템은 다음과 같은 4단계 구조로 운영된다.

▶ 1) 데이터 수집 및 통합

데이터 유형	내용	수집 방식
실시간 교통 데이터	차량 흐름, 속도, 정체, 사고	VDS, CCTV, GPS, 차량 OBD
인프라 정보	도로망, 신호체계, 시설물 위치	GIS, CAD 도면, 설계 DB
수요 및 통행 정보	OD 매트릭스, 수단 분담, 행태 데이터	교통카드, 모바일 앱, SP조사
외부 환경 변수	날씨, 이벤트, 기상 특보	기상청, SNS, 공공 플랫폼

이러한 데이터를 클라우드 혹은 엣지 서버 기반으로 실시간 동기화하여 트윈 시스템에 반영한다.

▶ 2) 3D 교통 모델 생성

• 수집된 공간정보와 교통데이터를 바탕으로 3차원 도로망, 교차로, 건물, 교통시설 등 도시 구조를 시각화
• VISSIM, MATSim, AIMSUN 등의 시뮬레이션 엔진과 연동 가능
• 보행자, 차량, PM 등 다양한 교통 주체의 이동 행태를 디지털 객체로 재현

▶ 3) 시나리오 캐스팅 및 시뮬레이션 실행

시스템 운영자는 다음과 같은 시나리오를 가상으로 실행할 수 있다:

• 특정 시간대 정체 상황 발생 시 신호체계 반응
• 대형 이벤트 발생에 따른 대중교통 수요 변화
• 신호주기 변경 시 특정 노선의 정체 개선 효과
• 사고 발생 시 대체 경로 이용률 분석
• 자율주행차 도입률 증가에 따른 차량 흐름 변화

실행된 시나리오는 실제 도로의 흐름과 비교 검증이 가능하며, 정책 시행 전 리스크를 사전에 예측하고 최적의 대응 전략을 설계할 수 있다.

▶ 4) 결과 시각화 및 정책 반영

• 시뮬레이션 결과를 지도 기반 대시보드, 3D 모델, 애니메이션 형태로 제공
• 속도 변화, 통행 시간, 혼잡지수, 대기시간 등의 정량 지표 확인
• 결과를 기반으로 신호 조정, 노선 변경, PM 배치, 우회 유도 등 정책 제안 가능

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3. 실제 적용 사례와 주요 효과

▶ 사례 1: 서울시 디지털 트윈 교통 시범사업 (상암동)

• 자율주행 테스트베드와 연계하여 교차로 흐름을 3D로 구현
• 돌발상황 발생 시 신호 변경 시나리오 자동 캐스팅
• 교통 흐름 시뮬레이션을 통해 PM·보행자 혼재구간에서의 사고 위험도 분석

▶ 사례 2: 싱가포르 Virtual Singapore

• 도시 전체를 디지털 트윈으로 구현하여 교통, 환경, 도시시설, 에너지 등 통합 시뮬레이션 수행
• 교통 분야에서는 도심 혼잡 구간을 중심으로 실시간 흐름 예측 및 정책실험 시행
• 스마트 신호 조정, 교통약자 동선 분석, PM 배치 전략 평가에 활용

▶ 사례 3: 독일 함부르크 항만 물류 트윈 시스템

• 항만과 도심 간 물류 이동의 실시간 트래픽을 재현
• 시간대별 통행량 변화, 대형 화물차 병목 현상 캐스팅
• 결과를 기반으로 물류차 전용차로 및 통행시간 분산 정책 도입

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4. 기술적 고려사항과 도입 과제

▷ 1. 데이터 동기화 정확성 확보

• 실시간 센서, 차량, 도로 데이터 간 시간 불일치 발생 가능 → 데이터 타임스탬프 정렬, 누락 보정 기술 필요

▷ 2. 고성능 연산 인프라 필요

• 3D 시뮬레이션 및 실시간 다중 시나리오 실행에는 GPU 기반 연산 서버 필수
• 클라우드 또는 엣지 컴퓨팅 기반 아키텍처가 요구됨

▷ 3. 복잡한 교통행태 모델링

• 보행자, 자전거, PM, 일반차량, 자율차가 혼재한 도심의 행태를 정확히 반영하기 어려움 → 에이전트 기반 시뮬레이션 모델, 실제 조사 데이터와의 결합 필요

▷ 4. 정책 반영을 위한 해석력 확보

• 시뮬레이션 결과가 실제 의사결정에 반영되기 위해서는 해석 가능한 지표와 시나리오 설명력 강화 필요
• 단순히 시각적 결과에 그치지 않고, 정책 수립자용 보고서 기능 내재화 필요

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5. 향후 발전 방향 및 활용 전략

▶ 1) 자율주행 및 C-ITS 연계 플랫폼

• 자율차와 C-ITS 인프라 데이터를 디지털 트윈에 연결하여, 군집 주행, 협력 주행 시뮬레이션 구현

▶ 2) 스마트시티 통합 제어 시스템 연동

• 디지털 트윈에서 생성된 교통 시나리오를 신호제어, 교통정보, 대중교통 운영 시스템과 실시간 연계

▶ 3) 탄소중립 기반 시뮬레이션

• 경로별 평균 속도, 정체 시간 등을 기반으로 탄소배출량 계산 및 저탄소 정책 시나리오 실행

▶ 4) 시민참여형 도시계획 도구

• 시민이 직접 시뮬레이션을 체험하고, 특정 정책(예: 버스노선 변경, 공원 조성 등)의 영향을 시각적으로 확인할 수 있는 참여형 교통 의사결정 플랫폼으로 확장 가능

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[ 전통 시뮬레이션 vs 디지털 트윈 캐스팅 시스템 비교] 

항목	전통 시뮬레이션	디지털 트윈 캐스팅 시스템
데이터 활용	정적 데이터 기반	실시간 데이터 동기화
운영 대상	개별 구간 또는 노선	도시 전체 교통 네트워크
시나리오 실행	사전 설정 중심	실시간 변화 반응 및 다중 시나리오
연계 기능	분석 전용	운영, 제어, 정책 설계까지 연계
적용 분야	교통정책 평가	자율주행, 도시계획, 환경까지 확대

 

※ 교통 디지털 트윈 캐스팅 시스템은 도시 교통을 단순히 ‘설계’하는 것을 넘어, ‘실시간으로 반응하고 학습하며 성장하는 생명체’로 바꾸는 기술이다. 교통공학자는 이제 흐름을 만드는 사람에서, 현실과 가상을 넘나들며 도시의 미래를 실험하는 시뮬레이션 디자이너로 거듭나야 한다.