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Google의 AI는 트래픽을 줄이고 배출량을 줄입니다

Google의 AI는 트래픽을 줄이고 배출량을 줄입니다

2025년 4월 10일
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Google의 AI는 트래픽을 줄이고 배출량을 줄입니다

2020년 초, Google Research의 연구자 그룹은 기후 변화를 해결하기 위한 혁신적인 방법을 찾는 임무에 착수했습니다. "우리는 배양육에서 에너지 솔루션, 대기 오염 감소에 이르기까지 다양한 큰 아이디어를 탐구했습니다,"라고 프로젝트에 참여한 소프트웨어 엔지니어 Dotan Emanuel이 설명합니다.

가족 식사 중, Dotan은 이러한 야심찬 아이디어를 공유했고, 논의는 곧 공통의 불만인 신호등으로 전환되었습니다. "제 아내 Osnat이 제안했죠, '신호등에 집중해보는 건 어때? 우리는 종종 불필요하게 기다리잖아,'"라고 Dotan은 회상합니다.

도로 교통은 전 세계 및 도시의 온실가스 배출에 크게 기여하며, 특히 도시 교차로에서는 오염 수준이 개방 도로보다 최대 29배 높아질 수 있습니다. 이러한 배출의 약 절반은 차량이 정지 후 가속할 때 발생합니다. 전 세계에 수백만 개의 신호등이 있는 만큼, 영향력의 잠재력은 엄청났습니다.

처음에는 회의적이었던 Dotan은 "신호등에 대해선 아무것도 할 수 없어"라고 생각했습니다. 하지만 그는 가장 흥미로운 연구 과제가 종종 미탐험 영역에 있다는 것을 깨달았습니다.

호기심에 이끌린 Dotan과 그의 팀은 교통 공학을 깊이 탐구했습니다. 그들은 일부 정지-출발 교통은 불가피하지만, 신호등 타이밍을 개선함으로써 이를 상당히 완화할 수 있다는 것을 발견했습니다. 전통적으로 도시는 값비싼 하드웨어에 투자하거나 노동 집약적인 차량 수를 세는 방식으로 교통 흐름을 최적화했지만, 이러한 방법은 종종 포괄적인 데이터를 제공하지 못했습니다.

"우리는 전 세계 Google Maps의 10년 이상의 운전 트렌드라는 독특한 자산을 가지고 있다는 것을 깨달았습니다,"라고 Dotan은 말합니다. 몇 주 만에 그들은 프로젝트 제안서를 작성했습니다.

이로써 Project Green Light가 탄생했습니다. 이 이니셔티브는 AI를 활용해 기존 신호등을 최적화하여 정지-출발 교통으로 인한 배출을 줄이는 것을 목표로 합니다. 수많은 제안서를 검토한 후, Green Light는 간단한 접근, 확장 가능성, 그리고 잠재적 영향력으로 선정되었습니다.

Green Light 팀은 Google Maps의 운전 데이터를 활용해 교차로의 교통 흐름을 분석하는 AI 모델을 개발했습니다. 이 모델은 정지와 출발 패턴, 평균 대기 시간, 인근 교차로 간의 동기화를 포함합니다. 이 모델은 비수기 시간대의 빨간불 지속 시간을 줄이거나 동기화되지 않은 교차로를 더 잘 조정하는 등의 조정을 제안합니다. 도시 엔지니어들은 기존 인프라를 사용해 이러한 제안을 빠르게 검토하고 구현할 수 있습니다.

"우리의 목표는 효과적인 Green Light 권장 사항을 전 세계적으로 배포하고 빠르게 확장하는 것입니다,"라고 Green Light 프로그램 매니저 Alon Harris가 말합니다. "우리는 시스템을 간단하고 가볍게 설계했기 때문에 도시들이 추가 소프트웨어나 하드웨어에 투자할 필요가 없습니다. 우리는 권장 사항을 제공하고, 도시가 행동을 결정합니다."

2021년 초기 파일럿 이후, 팀은 수많은 교차로로 테스트를 확장하고 예측을 개선했으며, Rio de Janeiro, Seattle, Bengaluru, 그리고 가장 최근에는 Boston을 포함한 전 세계 12개 이상의 도시에 Green Light를 도입했습니다. 또한 파트너 도시들과 권장 사항 및 분석을 공유하기 위해 포괄적인 대시보드를 만들었으며, 새로운 발전을 반영해 지속적으로 업데이트하고 있습니다.

Green Light 대시보드는 도시에 특화된 실행 가능한 통찰과 지원 데이터를 제공합니다. 권장 사항을 구현한 후, 대시보드는 영향 분석 보고서를 제공합니다.

"우리는 각 도시에 교차로에서 피한 정지 횟수와 같은 구체적인 결과를 보여주는 상세 보고서를 제공합니다,"라고 Alon이 설명합니다. "이는 우리의 권장 사항의 초기 채택뿐만 아니라 더 많은 교차로에 대한 광범위한 적용을 장려합니다."

현재 Green Light는 70개 이상의 교차로에서 운영되며, 매달 최대 3천만 차량 운행에 대해 연료 절감과 배출 감소를 기여하고 있습니다. 초기 데이터는 정지 횟수를 최대 30% 줄이고 교차로 배출을 최대 10% 감소시킬 가능성을 시사합니다.

팀은 앞으로 몇 년 동안 Green Light를 수백 개 도시와 수만 개의 교차로로 확장할 계획입니다. 세상을 개선하는 이 여정에서, 그들은 정지-출발 교통의 좌절을 줄임으로써 더 많은 기쁨을 가져오기를 희망합니다.

"연속으로 다섯 개의 초록불을 지나갈 때 운 좋은 날처럼 느껴지는 그 기분을 아시죠?" Dotan은 회상합니다. "우리는 전 세계 사람들에게 그 경험을 더 자주 만들고 싶습니다."

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의견 (30)
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AlbertSanchez
AlbertSanchez 2026년 5월 10일 오전 1시 0분 38초 GMT+09:00

這技術真有意思!用AI優化交通不僅能減碳,感覺還能讓通勤時間變短。不過實際推行時,各城市的道路設計差異很大,不知道適應性如何?希望未來能擴展到更多地方,讓塞車成為歷史~🚗💨

NicholasSanchez
NicholasSanchez 2026년 2월 4일 오전 11시 0분 42초 GMT+09:00

와 이거 실화예요? 교통 혼잡 줄이는 AI라니...서울에 도입하면 좋을 것 같아요 ㅠㅠ 맨날 지하철에서 뻐개지는 줄 알았는데 AI가 해결해준다고? 근데 개인정보는 괜찮은 거죠? 🤔

RogerRoberts
RogerRoberts 2026년 1월 13일 오후 5시 30분 40초 GMT+09:00

¿La IA de Google optimizando el tráfico para reducir emisiones? Me pregunto si esto llegará pronto a mi ciudad. Aunque suena bien, a veces estas soluciones tecnológicas terminan funcionando solo en condiciones ideales 🤔. ¿Cómo manejará los comportamientos impredecibles de los conductores humanos?

JerryGonzález
JerryGonzález 2025년 11월 17일 오전 1시 30분 43초 GMT+09:00

AIで信号制御を最適化して交通渋滞を削減するアイデアはすごいな!日本でも早く導入してほしいけど、プライバシーの問題は大丈夫かな?道路状況を分析するためにどれくらいのデータを集めてるんだろう?🇯🇵

StevenWalker
StevenWalker 2025년 10월 2일 오후 1시 30분 38초 GMT+09:00

Google снова удивляет! Их ИИ реально помогает уменьшить пробки и выбросы — это круто. Хотя я до сих пор не понимаю, как алгоритм предсказывает трафик точнее людей 😅 Может быть, скоро все СИМ-карты будут подключены к их системе и пробок вообще не станет?

DonaldAdams
DonaldAdams 2025년 9월 20일 오후 7시 30분 38초 GMT+09:00

Google用AI減緩塞車的點子很棒,但台北的摩托車海不知道適不適用這套系統?🤔 每次騎車都覺得交通規則只是參考用...

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