딥러닝 기반 이탈행태 분석 (Deep Learning for Route Deviation)

딥러닝 기반 이탈행태 분석(Deep Learning for Route Deviation)은 사용자의 통행 경로가 의도된 또는 추천된 경로에서 이탈하는 패턴을 인공지능 기반으로 학습하고, 그 이탈의 원인과 특징을 자동으로 파악하는 고급 분석 기법이다. 이 기술은 내비게이션, MaaS 플랫폼, 물류 최적화, 안전 모니터링 등 다양한 교통·모빌리티 시스템에서 비정상 경로 감지, 위험 회피 판단, 운전자 행태 분석 등에 활용된다. 서브 키워드로는 이탈 경로 탐지, 주행 행태 이상 감지, 딥러닝 기반 통행 분석이 있다.

 

1. 이탈행태 분석의 개념과 필요성

이탈행태(Route Deviation Behavior)란 사용자가 설정한 목적지까지 이동하는 과정에서, 예상 경로나 시스템이 제안한 추천 경로에서 벗어나는 행위를 말한다. 이는 의도된 경로 변경일 수도 있고, 실수·혼잡 회피·위험 회피·행태 습관 등에 따른 결과일 수도 있다. 이탈행태 분석은 다음과 같은 이유로 중요하다:

• 내비게이션의 경로 품질 개선
• 실제 이동 행태 반영을 통한 수요 재예측
• 안전 이상 행태(돌발 U턴, 위험 회피 등) 조기 탐지
• 자율주행차의 경로 신뢰성 검증

전통적인 분석은 단순한 거리·시간 비교나 이탈 여부 판단에 국한됐지만, 딥러닝을 도입하면 경로 전체를 시계열 패턴으로 인식하고, 이탈의 맥락과 유형을 함께 분석할 수 있다.

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2. 분석을 위한 데이터와 특징

▶ 1) 주요 데이터 구성

항목	설명	예시
GPS 궤적	이동 중 기록된 위치, 시간, 속도	T맵, 카카오 내비 로그
경로 추천 정보	플랫폼이 제시한 최적 경로	경유지 포함 루트
지도 정보	도로망, 제한속도, 사고다발 구간	OpenStreetMap, VWorld
사용자 프로필	운전자 유형, 통행 목적 등	배송 기사, 일반 통근자 등

▶ 2) 데이터 전처리

• 지도 정합(Map Matching): GPS 데이터를 실제 도로망에 정확히 맞추기
• 경로 비교 알고리즘 적용: DTW(Dynamic Time Warping), Frechet Distance 등으로 궤적 간 유사도 측정
• 이탈 구간 검출: 일정 거리/시간 이상 차이가 발생하는 구간 자동 탐지
• 행태 라벨링: 회피, 우회, 중단, 단축 등 유형화

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3. 딥러닝 기법 적용 방식

▶ 1) RNN/LSTM 기반 시계열 경로 학습

• 이동 경로는 시간 순서에 따른 시계열 데이터
• LSTM(Long Short-Term Memory)은 이전 위치와 속도를 고려해 다음 위치 예측 가능
• 실제 경로와 예측 경로 비교 → 이탈 여부 및 패턴 자동 분류

▶ 2) CNN + Attention 기반 특징 추출

• 주행 속도 변화, 궤적 곡률, 가속·감속 패턴을 CNN으로 추출
• Attention 메커니즘을 활용해 이탈 발생 시점의 주요 특징 자동 강조

▶ 3) AutoEncoder 기반 이상 경로 감지

• 일반적인 경로를 학습한 뒤, 입력 경로가 정상 경로와 다른 경우, 복원 오차(Reconstruction Error)를 기준으로 이탈 판단

▶ 4) GNN 기반 도로망 내 위치 예측

• 도로는 연결된 네트워크(그래프) 구조
• GNN(Graph Neural Network)을 통해 노드 간 연결성과 이탈 경로 확률 분석 가능

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4. 실제 적용 사례

▶ 사례 1: 물류 배송 경로 이탈 분석 (CJ대한통운)

• 택배기사의 실제 경로 데이터를 기반으로 추천 경로와 비교
• LSTM 기반 모델로 이탈 패턴 분류 → '혼잡 회피', '고객 요청 변경', '개인 습관' 등으로 유형화
• 평균 배송 거리 7% 단축, 비효율 경로 사전 필터링 적용

▶ 사례 2: 내비게이션 사용자 주행 행태 분석 (카카오모빌리티)

• 사용자 GPS 로그 + 추천 경로 비교
• AutoEncoder 기반으로 이탈 구간 자동 탐지 및 사용자 유형 군집화
• 향후 개인화 경로 추천 알고리즘 개선에 활용

▶ 사례 3: 자율주행 차량 이탈 판단 AI 시스템 (현대모비스)

• 주행 중 자차 경로가 사전 정의된 안전 경로와 달라질 경우
• GNN 기반으로 이탈 예측 후, 비상 제동 또는 재경로 유도 판단 실행
• 오작동으로 인한 불필요한 우회 판단 30% 감소

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5. 정책 및 서비스 활용 방안

▶ 1) 교통계획 반영

• 이탈이 반복적으로 발생하는 구간은 예상보다 수요가 다른 지역일 가능성 존재
• OD 재추정, 노선 재설계, 도로 재정비 등에 활용

▶ 2) 경로 안내 시스템 개선

• 개인의 이탈 패턴을 학습하여 맞춤형 경로 안내 제공 (개인화 내비게이션)
• 예: “사용자는 우회 도로를 선호함 → 평소 회피 루트를 우선 제시”

▶ 3) 안전운전 모니터링

• 어린이보호구역 등에서 잦은 이탈 행태 감지 시 경고 시스템 구축
• 이탈이 과속 또는 위험 회피와 연계되는 경우, 가속도·브레이크 센서와 연동한 실시간 위험 감지 가능

▶ 4) 스마트 물류 최적화

• 배송차량 이탈 패턴 분석 → 불필요한 정차·경유 최소화
• 물류 자동 배차 알고리즘과 연계

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6. 기술 과제 및 확장성

▷ 1. 이탈의 '의도성' 판단 한계

• 시스템은 이탈을 감지할 수 있어도, 그것이 불가피한 회피인지, 실수인지 구별 어려움
• → 맥락 기반 딥러닝 모델, 운전자 피드백 데이터 추가 필요

▷ 2. 지도 품질 및 정합성 이슈

• 경로 비교의 정확도는 지도와의 정합 품질에 좌우됨
• 실시간 도로망 업데이트 및 고정밀 HD맵 연동 필요

▷ 3. 다중 수단 경로 비교

• PM, 도보, 대중교통 등 이질적 수단 간의 이탈 패턴은 더 복잡
• → 멀티모달 시계열 모델 개발 필요

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▶ 표: 딥러닝 기법별 이탈행태 분석 비교

딥러닝 모델	특징	활용 예시
LSTM	시계열 예측 우수	이동 경로 예측, 실시간 이탈 감지
AutoEncoder	이상 탐지에 강점	이상 경로 패턴 탐지, 비정상 주행 판단
CNN+Attention	특징 강조	이탈 원인 추출, 정체·급가속 구간 분석
GNN	도로망 구조 학습	도심 내 노드 간 이탈 확률 계산

 

※ 딥러닝 기반 이탈행태 분석은 단순한 경로 ‘오류’가 아니라, 도시 이동 속에 숨겨진 ‘의도된 선택’을 읽어내는 기술이다. 교통공학자는 이제 도로 위 GPS 점을 나열하는 사람이 아니라, 그 이탈의 이유, 사람의 의사, 도시의 흐름을 함께 이해하고 설명할 수 있는 주행 해석가이자 경로 심리학자로 진화해야 한다.