1. 서론 – 교통 관리, 이제는 AI의 시대
서울은 OECD 국가 중에서도 가장 심각한 교통 혼잡 문제를 안고 있는 도시 중 하나다.
도로 용량은 한계에 다다르고, 자동차 등록 대수는 꾸준히 증가하며, 대중교통과 자가용의 갈등은 점점 심화되고 있다.
이제 단순한 도로 확장이나 차량 억제 정책만으로는 한계가 있다.
그 대안으로 떠오른 것이 바로 AI 기반 스마트 교통망이다.
이미 바르셀로나와 두바이 같은 도시들은 AI, 빅데이터, IoT를 활용해 교통을 ‘예측·관리·최적화’하는 단계로 나아가고 있다.
서울이 이 모델을 어떻게 적용할 수 있을지, 해외 사례를 먼저 살펴보자.
2. 바르셀로나 – “슈퍼블록 + AI 교통 데이터” 모델
바르셀로나는 교통 문제 해결을 위해 슈퍼블록(Superblock) 전략을 도입했다.
슈퍼블록은 400m×400m 크기의 블록 단위 구역을 설정하여 자동차 진입을 최소화하고,
보행자·자전거 중심의 교통 체계를 구축하는 방식이다.
① AI 활용 요소
- 실시간 교통 데이터 수집: 센서와 CCTV로 교통 흐름, 주차 현황, 보행량 등을 수집.
- 신호등 최적화: AI 알고리즘이 교차로 상황을 분석하여 신호 주기를 조절, 평균 대기 시간을 25% 감소.
- 예측 교통 관리: 교통량 증가가 예상되는 구간은 미리 경고를 내리고 대체 경로를 안내.
② 효과
- 도심 차량 통행량 약 21% 감소
- 대기 오염물질 NO₂ 배출 24% 감소
- 보행자·자전거 이용률 상승
3. 두바이 – “AI 기반 자율 교통 컨트롤 타워”
두바이는 글로벌 허브도시답게 스마트 교통 인프라를 가장 빠르게 구축한 도시 중 하나다.
① AI 교통 관제 시스템
- 스마트 교통 타워에서 15,000여 개의 IoT 센서, CCTV, 차량 데이터가 통합 관리.
- AI가 실시간으로 교통량을 분석하여, 사고 발생 시 자동으로 우회 경로 안내.
- 도심 혼잡도에 따라 동적으로 교통세(혼잡세)를 부과하는 시스템도 실험 중.
② 신호등 자동화
- AI가 교차로에 몰린 차량 수를 분석해 신호 주기를 5분 단위로 재설정.
- 혼잡 구간에서는 차량 평균 속도가 25% 빨라졌고, 연간 교통체증 비용 약 10억 달러 절감 효과.
③ 자율주행 연계
- 두바이는 2030년까지 전체 교통의 25%를 자율주행 기반으로 운영하겠다는 목표를 세우고 있다.
AI 교통 관리망은 이 자율주행 시스템의 ‘뼈대’ 역할을 한다.
4. 서울 적용 시 예상 변화
서울은 이미 TOPIS(교통정보센터), 스마트 신호등 시범사업, 카카오·네이버 내비게이션 빅데이터 등 기초 시스템을 갖추고 있다. 그러나 아직은 분절적 적용 수준에 머물러 있다.
만약 바르셀로나·두바이 모델을 적극 도입한다면 다음과 같은 변화가 가능하다.
① 교통 혼잡 완화
- AI 신호등 최적화 도입 시: 주요 교차로 평균 대기 시간 20~30% 단축.
- 출퇴근 시간대 강남·여의도 혼잡 완화 → 연간 수조 원의 사회적 비용 절감 가능.
② 교통혼잡세 도입
- 두바이식 혼잡세를 강남·종로·여의도 같은 핵심 상권에 적용할 경우, 차량 진입률 15~20% 감소 예상.
- 대신 대중교통 인프라 강화와 병행해야 시민 저항을 줄일 수 있음.
③ 환경 개선
- 자동차 통행량 10%만 줄여도 미세먼지·온실가스 배출량이 눈에 띄게 감소.
- 이는 서울의 ‘탄소중립 도시’ 전략과도 맞물림.
④ 스마트시티 경쟁력 강화
- AI 기반 교통망은 단순한 교통정책을 넘어, 스마트 모빌리티 생태계(자율주행·UAM·전기차)와 연결될 수 있음.
- 글로벌 투자와 기업 유치에도 긍정적 효과.
5. 정책적 과제
서울에 AI 교통 관리 도시 모델을 적용하려면 몇 가지 과제를 해결해야 한다.
- 데이터 통합 부족
현재 서울의 교통 데이터는 경찰청, 국토부, 지자체, 민간 내비게이션 기업 등으로 분절.
통합 교통 데이터 플랫폼 구축이 우선 필요. - 주민 수용성
교통혼잡세나 차량 진입 제한은 시민 저항이 클 수 있음.
따라서 보완적 대중교통 확충, 세금 재투자(교통 인프라 개선)가 동반돼야 함. - 기술-제도 간 간극
AI 신호등이나 예측 교통망은 기술적으로 가능하지만, 법·제도적 근거가 미비.
스마트 교통 관리에 맞는 교통법 개정 필요. - 안전 문제
AI 알고리즘이 잘못 작동할 경우 대형 사고 위험.
따라서 사람-기계 혼합 운영 체계가 과도기적으로 필요.
6. 결론 – 서울의 다음 스텝
서울은 세계에서 손꼽히는 교통 혼잡 도시이지만, 동시에 빅데이터와 ICT 인프라가 가장 잘 갖춰진 도시 중 하나다.
바르셀로나가 보여준 도시 구조 개선 + AI 교통 데이터, 두바이가 추진하는 AI 기반 교통 타워 + 혼잡세 모델을 적절히 접목한다면, 서울은 단순한 교통정책을 넘어 스마트 모빌리티 허브 도시로 성장할 수 있다.
미래의 서울은 더 이상 “막히는 도시”가 아니라, AI가 실시간으로 교통을 관리하는 ‘예측 가능한 도시’가 될지도 모른다.