Generative AI와 Amazon Bedrock을 활용한 도시 교통계획 자동화 사례

도시 교통계획을 혁신하는 Generative AI와 Amazon Bedrock 활용 사례

도입

도시 및 주간의 교통 혼잡과 교통사고 리스크는 지속적인 도시화와 함께 점점 더 복잡한 문제로 자리 잡고 있습니다. 특히 방대한 교통 데이터(차량 GPS, 센서, 이벤트 데이터 등)를 효과적으로 수집하고 분석해 구체적인 실행 방안을 도출하는 과정은 고도로 전문화된 협업이 필요하며, 시간과 비용이 많이 드는 일이었습니다. 하지만 AWS의 Generative AI 서비스인 Amazon Bedrock과 INRIX의 교통 데이터 플랫폼 INRIX Compass의 조합은 이러한 기존 과정을 자동화하며, 교통 계획을 단기간 내에 시각적으로 구현하는 혁신적인 방법을 제시하고 있습니다.

본 글에서는 Amazon Bedrock과 Amazon Nova Canvas를 기반으로 한 INRIX Compass의 솔루션 아키텍처와 활용 사례를 통해, 교통 계획 자동화가 어떻게 가능해지는지를 살펴보겠습니다.

본론

1. INRIX Compass 개요와 활용 방식

2023년에 발표된 INRIX Compass는 50PB 이상 규모의 교통 빅데이터와 Generative AI를 결합해, 교통사고 위험 지역 식별에서부터 맞춤형 안전 대책 제안까지 자동화하는 플랫폼입니다. 사용자는 자연어로 "보행자 사고 위험이 가장 높은 상위 5개 지역은 어디인가요?" 혹은 "이 지역에 가장 효과적인 안전 개선 방안은 무엇인가요?"와 같은 질문을 할 수 있으며, Compass는 이를 기반으로 신속하게 데이터를 분석하고 결과를 제공합니다.

이 기능이 가능한 이유는 Retrieval Augmented Generation (RAG) 기반의 Amazon Bedrock 모델 덕분입니다. Claude 모델이 적용되어 다양한 데이터(사고 기록, 자산 정보, POI 등)에 기반한 리스크 평가와 위치 우선순위 지정이 가능합니다.

2. 시스템 구성 및 자동화 요소

INRIX Compass는 Amazon API Gateway, AWS Lambda, Amazon EKS를 포함한 서버리스 아키텍처 기반으로 운영됩니다. 이 시스템은 사용자 질의에 따라 데이터를 호출하고, 적절한 대책을 도출한 후 Amazon Nova Canvas를 통해 이를 이미지로 생성합니다.

이와 같은 자동화된 모델은 기존에는 수 주에서 수 개월이 걸리던 설계 시각화 작업을 수일 내에 완료할 수 있게 합니다. 실제 도로 이미지를 기반으로 한 인공지능 모델이 바로 시각화 작업을 수행하여, 설계자와 관련 기관들이 즉시 피드백을 제공할 수 있습니다.

3. Amazon Nova Canvas를 통한 시각화 기능

Amazon Nova Canvas는 텍스트 기반 지시로 이미지를 생성하고, 기존 이미지에서 객체를 추가하거나 삭제하는 등의 고급 이미지 작업을 지원하는 모델입니다. 출력 이미지에는 워터마크와 콘텐츠 필터링이 적용되어 있어 보다 안전하게 운영할 수 있습니다.

Nova Canvas는 사용자 정의 지침(Prompt)을 기반으로 도로 위에 설치할 수 있는 물리적 안전 대책들을 시각화합니다(예: 과속 방지턱, 보행자 보호 펜스 등). 심지어 각 도시별 규정과 디자인 템플릿도 반영할 수 있어, 다양한 지역적인 커스터마이징도 가능합니다.

이러한 이미지 생성은 실제 도로 위도, 경도 좌표를 기반으로 실행되며, 그 위에 In-painting 기능을 활용해 안전 대책을 추가합니다. 이 전체 프로세스는 Amazon Bedrock API를 통해 자동화되며, 실제 배포 전 단계에서의 의사결정을 극적으로 효율화할 수 있습니다.

4. Caltrans 사례: 실질적인 활용 효과

미국 캘리포니아 교통청(Caltrans)는 2024년부터 INRIX Compass를 활용한 PoC 프로젝트를 진행해, 보행자 등 교통 취약계층 보호를 위한 안전 대책을 사전 예방 목적으로 수행하였습니다. 데이터를 기반으로 고위험 지역을 식별하고, AI 모델이 설계 가능한 대안을 전달했으며, 이는 실 도시에 정식으로 적용될 준비 단계에 있습니다.

이와 같이 데이터 분석과 시각화가 완전히 자동화되면서, 프로젝트 전체 기간이 대폭 단축되었으며, 이해 관계자 간 커뮤니케이션도 훨씬 개선되었습니다.

결론

INRIX와 AWS의 협업은 어떤 방식으로 생성형 AI가 실세계 인프라 문제 해결에 활용될 수 있는지를 보여줍니다. 데이터 분석과 이미지 시각화, 그리고 그 사이의 모든 업무 흐름이 Amazon Bedrock과 Amazon Nova Canvas를 통해 자동화된 것은 도시 교통설계와 배포의 새로운 기준을 제시합니다.

이 기술은 교통계획뿐만 아니라, 스마트시티, 건축, 재난안전, 환경설계 등 다양한 분야로 확장 가능한 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 특히 이미지 생성 기반 자동화를 통해 다수의 설계안을 빠르게 비교하고 의사결정할 수 있으므로, 시간과 비용 모두를 절감하는 데 뛰어난 효과를 기대할 수 있습니다.

이미 AWS는 문서 생성, 영상 생성, 챗봇, 고객 서비스 자동화 등 다양한 분야로 Generative AI 서비스를 확장하고 있으니, 다양한 활용과 기술 도입 가이드를 참고해보시기 바랍니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-inrix-accelerates-transportation-planning-with-amazon-bedrock/