아스팔트에 발열물질 넣어 포장하는 방법 연구...탄소섬유 비용이 걸림돌

지난 주말 경북 상주-영천고속도로에서 7명이 숨지고 32명이 부상을 당하는 등 심각한 인명피해를 일으킨 20중 추돌사고의 원인은 다름 아닌 ‘도로 위의 암살자’로 불리는 블랙아이스로 추정되고 있다. 국내 연구진이 블랙 아이스를 비롯한 겨울철 도로 결빙 위험을 사전에 예측할 수 있는 기술을 개발해 주목받고 있다.

한국건설기술연구원 인프라안전연구본부 연구팀은 차량 외기온도, 대기습도, 기온, 날씨정보, 도로타입에 대한 빅데이터를 인공지능이 분석해 도로의 결빙 위험정보를 운전자에게 실시간으로 제공해주는 ‘노면온도변화 패턴 예측 시스템’을 개발했다고 16일 밝혔다.

이번에 개발된 기술은 자율주행차 시대가 되면 개별 차량에 설치된 라이다, 카메라, 적외선센서 등 각종 장비에서 수집된 교통밀도, 강수 및 적설상황, 노면온도, 결빙상태 등의 정보를 개별차량끼리 주고받을 수 있는 도로환경 인식 플랫폼 기술 중 하나이다.

연구팀은 회전구간, 비탈, 터널, 강변 등 다양한 도로환경을 갖춘 경기도 자유로와 서울외곽순환도로, 영동고속도로에서 5년 동안 기상조건에 따른 도로 상태와 노면온도 변화 데이터를 수집했다. 이 정보들과 기상청에서 제공하는 기온, 습도 등 날씨정보, 도로정보를 결합시켜 인공지능 기술인 기계학습 모델로 노면온도 변화패턴을 예측할 수 있는 알고리즘을 만들었다.연구팀은 이번에 개발된 기술을 국내 차량IT기술업체에 제공해 올 겨울 동안 시범적용할 계획이다. 내비게이션 업체들이 도로지도를 만들 때 사용하는 관측차량에 관련 정보를 얻을 수 있는 모바일 차량주행환경 관측장비를 싣고 수집한 도로 상황이 분석 플랫폼으로 전송돼 도로 노면상태를 예측하는 것이다. 이렇게 만들어진 도로결빙 같은 노면위험 예측 정보는 내비게이션이나 스마트폰의 교통어플리케이션(앱)을 통해 운전자나 도로관리자가 이용할 수 있게 된다.

실제로 이 같은 기술이 완벽하게 구현되기 위해서는 자동차에 부착된 센서들로부터 얻어진 정보가 기록되는 OBD가 차량간 공유돼야 하기 때문에 상용화까지는 아직 먼 것으로 연구팀은 보고 있다. 그렇지만 일정한 구간을 오가는 정기노선 버스, 통근버스 등에는 바로 적용이 가능할 것으로 기대하고 있다.

양충헌 건설기술연구원 박사는 “자율주행차 시대가 되면 블랙아이스 같은 노면결빙에 더 효과적으로 대처할 수 있겠지만 그 전에 이번에 개발된 노면온도 변화 패턴 예측 시스템을 통해 도로 노면상태에 대한 정보가 보다 많은 운전자에게 제공되면 겨울철 안전운행에도 도움이 될 것으로 본다”고 말했다.한편 블랙아이스로 인한 사고가 발생할 때마다 경사가 심한 언덕이나 회전반경이 큰 도로에는 눈이나 얼음 때문에 차가 미끄러지는 것을 막기 위해 아스팔트 밑에 열선을 매립하는 방안이 논의된다. 그렇지만 많은 차들이 지나가는 구간에는 아스팔트가 눌리면서 열선이 쉽게 끊어질 수 있다는 단점이 있다. 실제로 인도가 아닌 자동차가 지나다니는 차도에 깔린 열선은 수명이 2~3년에 불과한 것으로 알려져 있다.

이 때문에 마치 발열 내의처럼 아스팔트와 지면 사이에 열을 내는 발열물질을 넣어 포장하는 방식이 연구되기도 한다. 아예 아스팔트에 탄소섬유나 탄소복합재료를 섞어 자연적으로 발열이 돼 얼음이 얼지 않도록 만드는 기술이다. 문제는 탄소섬유가 아직은 고가라는 점 때문에 저렴한 건설토목용 탄소섬유 개발이 앞서야 한다.

유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr