스마트시티, AI 활용해 온실가스 배출규제 등 기후공약 달성

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‘AI4Cities(AI4C: 도시를 위한 AI)’는 인공지능(AI)을 통한 도시의 탄소중립성 전환 등 기후공약 달성을 지원하는 솔루션 개발을 위한 조달 프로젝트다.

AI4C의 카이사 시벨리우스 코디네이터는 인텔리전트트랜스포트와의 인터뷰에서 솔루션 개발 목표를 달성하기 위해 도시의 저탄소 배출 목표와 연계된 두 가지 핵심 영역, 즉 ‘이동성’과 ‘에너지’가 선택됐다고 말했다.

이 사업은 스마트시티와 온실가스 배출 감소의 교차점에 있는 유럽의 주요 도시들이 연합해 수행한다. 포럼 비리움 헬싱키(헬싱키 시), 암스테르담 시, 캡 디지털 시(파리 지역), 코펜하겐 시, 탈린 시, 스타방거 시 등이 그들이다.

조달 프로젝트는 공공 바이어(연합 시)가 여러 공급업체로부터 연구개발(R&D)을 병행 수주하고 필요에 맞는 솔루션 개발을 유도한다. 지적재산권을 포함한 최종결과물의 소유권은 공급자에게 귀속된다. 상용화 전 조달 프로세스는 솔루션 설계, 프로토타입 제작 단계, 프로토타입 시험 등 세 가지로 구성된다. 각 단계에서는 공급업체가 자신의 작업을 수행하기 위해 예산을 사용할 수 있다. 이 프로젝트의 총 예산은 460만 유로(62억 원)에 달한다.

AI4C는 도시 마다의 고유한 지식, 도구 및 생태계를 혁신 솔루션 개발과 결합하게 된다.

현재는 AI 연구와 혁신을 사회적 필요에 맞게 지시할 때이며 AI 개발자들에게 도시의 기후 행동 계획의 구체적이고 해결 가능한 ‘임무’를 맡길 시점이다. 프로로젝트는 임무 수행을 통해 기후 요구에 대한 혁신적이고 확장 가능한 솔루션을 창출하는 것이 목표다. 이를 통해 즉각적이고 구체적이며 측정 가능한 배출물 절감을 이끌어내야 한다.

유럽 도시들의 AI 리더십의 기회의 창은 미국이나 중국과의 경쟁에 밀려 빠르게 닫히고 있다. 동시에 대부분의 도시는 최강의 ICT 기술을 활용하지 않고는 현실적으로 달성할 수 없을 정도로 도시 배출 감소 목표치가 높게 책정돼 있다.

AI4C의 도시 그룹 멤버들은 모두 탄소 중립이 되기 위해 노력한다. 코펜하겐은 2025년까지 탄소중립화가 되겠다는 목표 아래 과감한 정책을 추진하는 세계적인 선진 도시다. 헬싱키는 2035년까지 탄소중립이 되겠다는 가장 야심찬 목표를 선언했다. 파리와 탈린시는 2050년까지 탄소 중립을 달성한다는 것이며 암스테르담은 2050년까지 탄소배출량을 95% 줄이겠다고 밝혔다. 스타방거 시는 2030년까지 온실가스 배출량을 80% 줄이고 2040년까지는 화석연료 배출을 없애겠다고 했다.

모든 도시는 조금씩 다르지만 배출량을 줄이겠다는 목표 자체는 같다. 또한 대부분의 도시의 기후 행동 계획에서 가장 높은 공통 감소 목표는 ‘교통’과 ‘건물의 에너지 사용’에 있다.

교통수단은 모든 기후 배출량의 약 20-25%를 발생시킨다. 이 중 도로교통은 약 75%, 자가용은 약 50%를 차지한다. 운송 부문에서 배출량을 줄이는 가장 효과적인 방법은 자가용 감소와 운송의 전기화다. 다른 디지털 서비스에 투자하고 재택근무를 함으로써 불필요한 여행도 줄일 수 있다.

한 가지 분명한 장점은 기계가 지칠 줄 모르고 작동하며 엄청난 양의 데이터를 처리할 수 있다는 것이다.

철도나 도로의 대중교통을 전기화함으로써 수송의 에너지 효율을 높이고, 화물운송과 자가용의 필요성을 줄이는 것도 고려해야 할 사항이다. 대중교통 외에도 보행과 자전거 타기를 지원할 필요도 있다. 자전거 도로의 확충으로 이동성을 변혁해야 한다.

AI4C 프로젝트에 참여한 도시들은 교통과 관련된 문제들을 해결하기 위해 AI를 이용할 수 있는 많은 영역이 있음을 확인했다.

보행과 자전거 타기에 가장 적합한 설계, 화물/운송 흐름의 최적화, 교통 흐름을 개선하기 위한 AI, 교통 관리/제어 및 동적 가격 등의 영역으로 AI를 활용하고 배치할 수 있다. 이러한 과제는 프로젝트의 개방적 시장 협의 단계에서 다른 이해관계자 및 잠재적 공급자와 함께 정의될 것이다.

AI는 센서나 실시간 비디오에서 많은 양의 다양한 데이터를 분석할 수 있기 때문에 교통 관리와 최적화에 도움이 된다. 저준위 AI는 데이터를 수집해 분석하고, 트래픽에서 예외와 긴급 상황을 인지한다. 고도의 AI는 예기치 못한 일이 발생했을 때 교통 최적화를 수행하고 교통 흐름을 예측하고 전차를 정비할 수 있다.

버스, 소포 배달, 드론 등 모든 차량이 자율화돼 도로와 공중에서 이동하려면 AI가 지금보다 더 다재다능해질 필요가 있다.

법적 윤리적 문제 등 AI와 관련된 한계와 도전은 물론 책임과 규칙도 있다. 누가 최종 결정을 내리고 그 역할을 인간에게서 어떻게 유지할 것인가에 대한 논의가 있어 왔다.

많은 최적화 도구가 동시에 작동하지만 독립적으로 작동할 경우 교통관리가 충돌을 일으킬 수 있다. AI는 클라우드 내 데이터 센터에서 많은 컴퓨팅 능력을 필요로 한다. AI의 에너지 소비를 최적화할 필요가 있다.

혁신 조달 역시 도시에 여러 가지 이익을 가져다 줄 수 있다. 도시 현대화를 지원할 수 있고 새로운 요구에 대응할 수 있으며 아직 시장에 나와 있지 않은 해결책의 개발을 촉발할 수 있다. 특히 시장을 움직이는 주체로서의 도시의 역할을 증대시킬 수 있다.

AI4C와 관련된 도시들은 시제품을 개발하기 위해 기업, 특히 중소기업과 신생기업을 재정적으로 지원하는 프로그램을 사용할 것이다.

유럽 및 그 밖의 다른 도시들은 자신의 필요에 맞게 개발되는 솔루션을 사용할 수 있으며 공급자들이 개발한 AI 솔루션에 대한 직접적인 지식을 얻고 조달할 수도 있을 것이다.

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