Tal Kreisler는 CEO이자 공동 창립자입니다. 교통체증 없음도로 인프라 관리를 디지털화하여 도시에서 버튼 하나만 누르면 전체 그리드를 관리할 수 있는 플랫폼입니다.
NoTraffic은 교차로를 실시간 교통 관리가 가능한 지능형 허브로 전환합니다. AI 기반 플랫폼은 엣지 컴퓨팅을 활용하여 데이터를 로컬로 처리하여 변화하는 교통 상황에 신속하게 대응합니다. 이 기술에는 연결된 차량과 자율주행차를 위한 V2X 기능이 포함되어 있으며, 연결되지 않은 차량과 취약한 도로 사용자(VRU)를 수용하여 교통 역학에 대한 포괄적인 시각을 제공합니다. NoTraffic은 현재 미국 25개 주와 캐나다에서 운영되고 있으며 매일 수백만 명의 운전자에게 서비스를 제공하고 있습니다.
NoTraffic에 대한 간략한 개요와 AI 기반 모빌리티 플랫폼을 개발하게 된 계기는 무엇입니까?
NoTraffic은 오래된 교차로를 스마트한 클라우드 연결 허브로 바꾸는 최초의 AI 기반 모빌리티 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 AI, 엣지 컴퓨팅 기술 및 V2X 통신을 활용하여 교통 흐름을 최적화하고, 혼잡을 줄이고, 도로 안전을 강화하는 동시에 탄소 배출량을 크게 줄입니다.
NoTraffic의 아이디어는 공동 창립자 중 한 명인 Uriel Katz가 늦은 밤 텅 빈 교차로에서 빨간 신호등에 갇힌 자신을 발견하고 겪었던 단순하면서도 실망스러운 경험에서 비롯되었습니다. 이러한 불필요한 대기로 인해 그는 기존의 교통 관리 시스템이 시대에 뒤떨어지고 비효율적이며 실시간 상황에 적응하지 못하는 정해진 타이밍 계획에 의존한다는 사실을 깨달았습니다. 이로 인해 AI를 활용하여 실제 도로 사용량과 조건에 따라 교통을 동적으로 관리하는 보다 현대적인 솔루션을 만들려는 아이디어가 촉발되었습니다.
이 문제를 해결하기 위해 우리는 도시 이동성과 교통 관리에 혁명을 일으키겠다는 목표로 2017년 NoTraffic을 설립했습니다. 교통 관리에 대한 배경 지식이 없음에도 불구하고 우리의 새로운 관점을 통해 창의적으로 생각하고 즉시 사용 가능한 솔루션으로 문제에 접근할 수 있었습니다. 오늘날, NoTraffic은 도시 이동성을 재정의하고 미래를 보장하는 도시를 보다 스마트하고 효율적인 생태계로 만드는 데 앞장서고 있습니다.
NoTraffic의 AI 기반 플랫폼은 어떻게 기존 교차로를 지능형 허브로 전환합니까?
NoTraffic의 플랫폼은 AI 기반 센서와 엣지 컴퓨팅 기능을 기존 인프라에 원활하게 통합하고 고급 레이더와 카메라 기술의 융합을 활용하여 기상 조건에 관계없이 99%의 감지 정확도를 달성함으로써 전통적인 교차로를 스마트하고 연결된 허브로 전환합니다. 이러한 센서는 차량부터 마이크로모빌리티 사용자까지 모든 유형의 도로 사용자를 실시간으로 감지 및 식별하여 플랫폼이 교통 신호를 동적으로 조정하고 교통 흐름을 최적화하며 도로 안전을 강화할 수 있도록 해줍니다.
클라우드 기반 시스템과 플랫폼의 실시간 통신은 지속적인 학습과 업데이트를 보장하여 교차로가 실시간 변화하는 상황에 지능적으로 대응할 수 있도록 하여 도시 지역 전체의 효율성, 안전성 및 전반적인 교통 흐름을 크게 향상시킵니다.
플랫폼은 네 가지 핵심 구성 요소로 구성됩니다.
- 모빌리티 OS(운영 체제): 현대 도시 모빌리티 관리에 중요한 실시간 조정 및 최적화가 가능한 클라우드 기반 대시보드입니다.
- AI 기반 엣지 장치: 지속적인 연결을 보장하고 도로 사용자를 감지하며 교차로를 클라우드에 연결하여 엣지 컴퓨팅 및 고급 분석을 통해 실시간 결정을 내릴 수 있습니다.
- 모빌리티 스토어(Mobility Store): 앱 스토어처럼 작동하는 최초의 기능으로, 운영자가 모빌리티 애플리케이션을 원격으로 추가 및 업데이트할 수 있어 값비싼 하드웨어 업그레이드 없이 적응성을 보장합니다.
- 연중무휴 24시간 지원: 안전과 효율성을 유지하기 위한 신속한 문제 해결을 통해 지속적이고 안정적인 작동이 보장됩니다.
귀하의 플랫폼에서 엣지 컴퓨팅의 역할과 이것이 실시간 트래픽 관리를 어떻게 향상시키는지 설명할 수 있습니까?
엣지 컴퓨팅은 먼저 데이터를 클라우드에 업로드할 필요 없이 교차로에서 직접 실시간 데이터 처리를 가능하게 함으로써 NoTraffic 플랫폼에서 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 시스템은 즉각적인 결정을 내릴 수 있어 트래픽 관리가 더욱 빠르고 효율적으로 이루어집니다. 이를 통해 교통 신호와 시스템은 보행자 활동의 갑작스러운 증가나 긴급 차량에 우선권을 부여하는 등 변화하는 상황에 신속하게 적응할 수 있습니다. 엣지 컴퓨팅은 데이터 처리를 현지화함으로써 의사 결정 속도를 높이는 동시에 클라우드 기반 리소스 및 추가 하드웨어의 필요성을 최소화하여 운영 비용을 절감합니다. 이는 교통 흐름을 최적화하고 안전을 향상시키기 위해 빠른 반응이 필수적인 역동적인 도시 교통 환경을 관리하는 데 필수적입니다.
NoTraffic은 특히 보행자나 자전거 이용자와 같은 취약한 도로 사용자의 교차로 안전을 어떻게 향상합니까?
보행자, 자전거 운전자, 자동차 운전자의 사망을 포함하여 매년 700명 이상의 사망이 신호등 주자들로 인해 발생합니다.
NoTraffic은 AI 기반 카메라와 레이더 감지를 사용하여 보행자, 자전거 타는 사람, 스쿠터를 포함한 모든 유형의 도로 사용자를 정확하게 식별하고 구별함으로써 교차로의 안전을 향상합니다. 플랫폼은 이를 식별한 후 교통 신호를 조정하여 취약 계층의 안전을 우선시할 수 있습니다. 예를 들어, 사람들이 실제로 기다리고 있을 때만 녹색 신호등 시간을 연장하거나 횡단보도를 활성화할 수 있습니다. 또한 이 시스템은 신호 위상을 실시간으로 조정하여 적색 신호등을 주행하는 차량과 같은 잠재적인 사고를 사전에 예방합니다. 이러한 조치는 사고를 줄일 뿐만 아니라 더 안전한 교차로를 만들어 도로, 보도, 자전거 도로의 혼잡을 완화합니다.
NoTraffic의 Intersection Safety Insights(ISI)는 안전 지향 AI 소프트웨어 애플리케이션으로, 정지선을 가로지르는 차량 움직임과 교통 신호 단계를 연관시켜 안전을 강화하도록 설계되어 신호등 주자를 정확하게 추적할 수 있습니다. 이 기술은 애리조나 주 투산(Tucson)에 있는 3개의 주요 도시 교통 통로에 걸쳐 55개 교차로에 배치되었으며 빨간 신호등 위반을 크게 줄일 수 있었습니다. 3개월에 걸쳐 ISI를 통해 투산시는 이 통로에서 신호등 주자들을 42% 줄였으며 이는 연간 294명의 생명을 구한 것과 같습니다.
귀하의 플랫폼은 어떤 방법으로 CO2 배출을 줄이고 도시 지역의 교통 혼잡을 완화합니까?
자동차, 자전거, 보행자가 뒤섞여 도로가 점점 혼잡해지면서 교통 정체도 매년 12%씩 증가하고 있습니다. 이로 인한 정체는 유해한 CO2 배출과 10.5% 교통 사고가 증가하여 도로가 덜 안전해집니다.
NoTraffic은 AI 기반 실시간 교통 분석과 즉각적인 결정을 내리는 엣지 컴퓨팅 지원 온프레미스 센서를 결합하여 교차로의 교통 흐름을 최적화함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 설치가 간편한 이 소프트웨어 정의 SaaS 플랫폼은 실시간 조건에 따라 신호등 패턴을 조정하여 유휴 시간을 최소화하고 불필요한 정지 및 출발을 줄입니다. NoTraffic은 교통 신호의 효율성을 개선함으로써 차량이 빨간 신호등에서 공회전하는 시간을 줄여 연료 소비를 줄이고 배기가스 배출을 줄입니다. NoTraffic은 교통부 및 기타 이해관계자가 증가하는 교통량을 효율적으로 관리하고 혼잡 및 CO를 줄일 수 있도록 지원합니다.2 보다 효율적이고 환경 친화적인 도시 이동 시스템에 기여합니다.
Mobility Store에서 사용할 수 있는 NoTraffic의 주요 기능 중 하나는 최적화 모드입니다. 이 모드는 예측을 활용하여 수천 개의 잠재적 교통 시나리오를 실시간으로 평가하여 교통 흐름을 최적화하고 정체를 줄이며 전반적인 안전을 향상시킵니다. 브리티시 컬럼비아 대학교에 배포된 이 솔루션은 캠퍼스 교통을 완화하고 교차로의 흐름을 개선하여 온실가스 배출을 감소시켰습니다. NoTraffic은 엣지 기반 컴퓨팅을 사용하여 모든 도로 사용자에 대해 수천 가지 가능한 시나리오를 계산하고 가장 적절한 시나리오를 실시간으로 결정함으로써 교통 흐름을 최적화할 수 있었습니다. 솔루션 구현을 통해 NoTraffic은 탄소 배출량을 연간 75톤 줄일 수 있었습니다.
NoTraffic은 V2X 기술을 통해 연결된 자율주행 차량과 어떻게 통합됩니까?
NoTraffic의 플랫폼은 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신을 완벽하게 지원하도록 설계되어 연결된 자율주행 차량과의 원활한 통합을 가능하게 합니다. V2X를 통해 NoTraffic이 장착된 교차로는 차량과 실시간 데이터를 교환할 수 있어 보다 효율적이고 안전한 교통 관리가 가능합니다.
NoTraffic은 연결된 자율주행 차량을 위한 두 가지 특수 패키지인 안전 패키지와 효율성 패키지를 통해 V2X 기술을 상용화했습니다. 이 패키지는 C-V2X 또는 DSRC 프로토콜을 사용하여 차량에 메시지 세트를 제공하고 NoTraffic 센서의 데이터로 V2X 기능을 보완하며 외부 사각지대 정보, SPaT(신호 위상 및 타이밍) 향상된 운전자 결정, RLR(Red Light Runner) 감지, 및 기타 안전 기능.
NoTraffic의 플랫폼은 V2X 통신을 통합함으로써 자사의 독점 지능형 에지 센서에서 생성된 데이터를 연결된 자율주행차 데이터 및 기타 데이터 소스와 융합하고 공유하여 실시간으로 교통 흐름을 관리하고 잠재적인 충돌을 방지합니다. 이 시스템은 차량에 SPaT, 충돌 경고, 최적의 속도 권장 사항과 같은 중요한 정보를 제공합니다. 이러한 실시간 연결은 원활한 교통 흐름을 보장하고 충돌을 줄이며 자율주행차의 안전하고 효율적인 작동을 향상시킵니다.
플랫폼이 연결되지 않은 차량과 도로 사용자도 수용할 수 있도록 어떤 조치가 마련되어 있나요?
NoTraffic의 플랫폼은 까다로운 기상 조건에서도 자동차와 자전거부터 보행자와 긴급 차량에 이르기까지 모든 도로 사용자를 수용할 수 있도록 제작되었습니다. 첨단 센서를 통해 지방자치단체는 모든 통근자의 교통 흐름을 최적화하는 동시에 도로, 보도, 자전거 도로의 혼잡을 줄일 수 있습니다.
플랫폼의 고급 AI 센서는 연결 상태에 관계없이 모든 도로 사용자의 행동을 감지하고 분석할 수 있습니다. 이를 통해 실시간 교통 결정 시 연결되지 않은 차량과 보행자가 항상 고려됩니다.
여러 지역에 걸쳐 플랫폼 배포를 확장하는 데 어떤 어려움에 직면했습니까?
다양한 지역에 걸쳐 NoTraffic 플랫폼을 확장하는 것은 특히 모빌리티 OS(운영 체제)로 알려진 클라우드 기반 인터페이스를 모든 교차로의 엣지 장치와 통합하는 복잡성으로 인해 상당한 과제를 안겨주었습니다.
주요 과제 중 하나는 클라우드 기반 모빌리티 OS(운영 체제)와 엣지 장치를 다양한 지역의 다양한 기술 표준과 인프라 기능을 충족하도록 조정하는 것이었습니다. 각 지역마다 고유한 규칙, 규정 및 요구 사항이 있었기 때문에 플랫폼은 각 지역의 요구 사항을 충족하도록 개인화되고 조정되어야 했으며 기존 교통 시스템과의 원활한 통합을 보장해야 했습니다. 또한 클라우드와 에지 장치 간의 실시간 통신에 필요한 높은 대역폭 요구 사항을 관리합니다. 이 문제를 해결하기 위해 NoTraffic은 하드웨어 내에 엣지 컴퓨팅을 구현하여 추가 분석을 위해 결과를 클라우드로 보내기 전에 분석의 상당 부분을 로컬에서 처리할 수 있도록 했습니다. 이는 대역폭 사용량을 줄이는 동시에 NoTraffic과 고객 모두에게 솔루션의 비용 효율성을 더욱 높여줍니다.
또 다른 과제는 다양한 위치에 있는 수십만 대의 장치에 대한 소프트웨어를 업데이트, 업그레이드 및 유지 관리해야 한다는 것이었습니다. 이 문제를 해결하기 위해 NoTraffic은 위치에 관계없이 업데이트를 신속하게 배포할 수 있는 강력한 무선 메커니즘을 개발했습니다. 이러한 메커니즘은 업데이트가 모든 장치에 원활하게 배포 및 설치되도록 보장하여 가동 중지 시간을 최소화하고 성능 및 안정성의 일관성을 유지합니다.
특히 트래픽 관리만큼 중요한 인프라를 다룰 때는 보안도 중요한 문제였습니다. NoTraffic은 각 지역에 맞는 엄격한 보안 프로토콜을 구현하여 데이터가 격리되고 보호되도록 보장하여 잠재적인 중복이나 간섭을 방지했습니다. 고급 클라우드 보안 조치를 활용함으로써 회사는 현지 규정을 준수하는 동시에 데이터의 무결성과 기밀성을 유지할 수 있음을 보장했습니다. ulations.
이러한 전략을 통해 NoTraffic은 하드웨어와 소프트웨어를 결합한 플랫폼을 개발하고 확장하는 데 따른 복잡성을 성공적으로 탐색하여 궁극적으로 다양한 지역에 걸쳐 안정적이고 안전하며 비용 효율적인 모빌리티 솔루션을 제공했습니다.
향후 10년 동안 교통 관리 및 도시 인프라의 미래가 어떻게 발전할 것이라고 예상하시나요?
교통 관리 및 도시 인프라의 미래는 도시의 지속 가능성과 효율성을 향상시키는 소프트웨어 지원 장치의 광범위한 채택에 의해 주도될 것입니다. Tesla가 자동차를 재창조한 방식과 유사하게, 이러한 장치는 모빌리티 생태계의 나머지 부분을 재창조하도록 설정되었습니다. 통신 기능이 내장된 고급 센서, 강력한 컴퓨팅, 방대한 양의 데이터를 분석하는 능력이 표준이 될 것입니다. 이러한 센서는 원격으로 업데이트, 조정 및 수리할 수 있는 광범위한 서비스를 제공하여 지속적인 개선을 보장하고 물리적 개입의 필요성을 최소화합니다. 이러한 스마트한 소프트웨어 기반 장치로의 전환은 인프라 현대화를 단순화하고, 낭비를 줄이며, 광범위한 하드웨어의 필요성을 줄여줄 것입니다. 교통 장치 및 시스템은 원격으로 기능을 개인화, 활성화, 업데이트 또는 수리할 수 있는 스마트폰과 유사하게 작동하여 지자체의 인프라 업그레이드를 보다 원활하고 저렴하며 덜 위협적으로 만듭니다.
이 기술의 주요 장점 중 하나는 데이터를 집계하고 교통 개선, 안전 강화, 배출 감소와 같은 다양한 매개변수를 정량화하는 능력입니다. 또한 추세를 식별하고 예측 분석을 지원하여 특정 정책이 구현되기 전에 잠재적인 결과에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 교통 지연의 경제적 영향을 측정할 수 있으며, 전후 연구를 통해 교통 관리 전략의 효율성을 평가할 수 있습니다. 이는 현재 시스템에서는 불가능한 일입니다.
이러한 전략으로 교통 시스템을 재구상함으로써 미래의 도시 지역은 향상된 안전성과 향상된 이동성을 달성하는 동시에 환경 영향을 크게 줄여 보다 지속 가능하고 살기 좋은 도시로 이어질 수 있습니다.
스마트 시티와 모빌리티 솔루션의 미래에서 AI가 어떤 역할을 할 것으로 보시나요?
AI는 데이터 수집과 의사결정을 통해 스마트 시티와 모빌리티 솔루션의 미래에서 중요한 역할을 하게 될 것입니다. 교통 관리에 사용되는 AI 기반 기술 덕분에 도시에서는 이제 데이터를 사용하여 교통 개선, 안전 강화, 배출 감소 등 다양한 매개변수를 정량화할 수 있습니다. 이 데이터는 다양한 교통 관리 전략의 효율성에 대한 명확한 그림을 제공하여 도시가 각 지역의 특정 요구 사항에 맞게 가장 영향력 있고 유익한 결정을 내릴 수 있도록 해줍니다.
또한 AI는 추세를 식별하고 예측 분석을 지원하여 특정 정책이 구현될 경우 잠재적인 결과에 대한 통찰력을 제공합니다. 예를 들어, AI 도시를 사용하면 이제 교통 지연의 경제적 영향을 측정하거나 전후 연구를 수행하여 새로운 계획의 효과와 성공을 측정할 수 있습니다. 구체적인 데이터로 결정을 뒷받침할 수 있게 됨으로써 도시는 이전에는 달성할 수 없었던 문제를 정확히 찾아내고 목표 솔루션을 구현할 수 있습니다.
훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 자세히 알고 싶은 독자들은 방문하시기 바랍니다. 교통체증 없음.
게시물 NoTraffic의 CEO이자 공동 창립자인 Tal Kreisler – 인터뷰 시리즈 처음 등장한 Unite.AI.