CITSE 뉴스 | 글로벌 스마트 모빌리티: 북유럽의 ETCS+ATO, 한국의 L4, 인도의 AI 고속도로 모니터링

2026-03-31

 대한민국 국토교통부가 2030년 모빌리티 혁신 성장 로드맵을 발표했습니다.

2월 26일, 대한민국 국토교통부는 교통 및 도시 이동성 전반의 혁신적인 계획을 담은 *2030 모빌리티 혁신 성장 로드맵*을 최종 확정 발표했다. 정부는 이 로드맵을 기반으로 자율주행차, 도심항공모빌리티(UAM), 친환경 교통 등 미래 모빌리티 산업을 본격적으로 육성할 계획이다.

 

한국 정부는 2027년까지 AI 기반 레벨 4 완전 자율주행 차량의 상용화를 목표로 도시별 대규모 시범 사업을 추진하고 있습니다. 이를 위해 올해 광주에는 자율주행 차량 200대를 배치하여 실제 도로 환경에서 기술을 시험하고 데이터를 축적할 예정입니다. 또한, 시범 및 검증, 데이터 축적, AI 학습으로 이어지는 연계 기술 개발 시스템을 최적화하기 위해 자율주행 데이터 통합 ​​및 공유 플랫폼을 구축할 계획입니다.

 

도심 항공 모빌리티(UAM)는 2028년부터 공공 서비스용으로 상용화될 예정입니다. 한국 정부는 항공기 인증 및 사이버 보안을 포함한 안전 시스템을 개선하고, 버티포트 및 통신망과 같은 인프라 구축을 추진할 계획입니다. 이후 2030년부터 민간 주도의 관련 서비스 확장이 시작될 것입니다.

 

정부는 친환경 교통수단 확대에도 힘쓸 것이다. 신차 중 친환경 차량의 비율을 2030년까지 40%, 2035년까지 70%로 높이고, 전기차 배터리의 안전 및 재활용 시스템을 구축할 예정이다. 동시에 수소 연료전지 버스, 수소 열차 등 미래 교통수단 개발을 구체화할 계획이다.

 

홍지선 국토교통부 제2차관은 AI 혁신에 힘입어 다양한 산업 분야에서 혁신 속도가 전례 없이 빠르며, 이번 로드맵이 한국 모빌리티 산업에 새로운 이정표를 세울 것으로 기대한다고 밝혔다.

 

핀란드, 북유럽 최초 ETCS+ATO 자동 열차 운행 시연 완료

2026년 3월, 핀란드는 유럽 열차 제어 시스템(ETCS)이 설치된 주요 노선에서 북유럽 최초로 자동 열차 운행 시연을 성공적으로 완료했습니다. 19km 구간에서 진행된 이 시연에서 열차는 시속 100km의 속도로 30~80cm의 정밀도로 정확한 자동 정지를 달성했으며, 자동 열차 운행(ATO) 시스템을 통해 부드러운 가속과 제어 가능한 제동을 구현하여 ATO와 ETCS 레벨 2의 완벽한 통합 가능성을 입증했습니다.

 

반자동(GoA2) 프레임워크를 채택한 이번 시연은 핀란드의 '디지털 철도' 사업에 있어 중요한 진전을 의미합니다. 이 사업은 노후화된 철도 인프라를 ETCS 시스템으로 대체하여 네트워크 용량, 안전성 및 운영 효율성을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 관련 기술 평가에 따르면, 이러한 디지털 업그레이드를 통해 노선 용량이 ​​30% 증가하고, 정시 운행률이 크게 향상되며, 에너지 소비를 30% 이상 절감할 수 있을 것으로 예상됩니다. 이번 성공적인 시연은 핀란드 철도 시스템의 디지털화 및 지속 가능한 운영에 있어 중요한 발걸음입니다.

 

인도 NHAI, 인공지능 카메라 기반 고속도로 법 집행 시스템 출시

출처: nomadlawyer

인도 국립고속도로청(NHAI)은 2026년까지 전국 고속도로망에 인공지능(AI) 기반 블랙박스 모니터링 시스템을 구축할 계획입니다. 이 시스템은 실시간 영상 모니터링과 AI 분석을 통해 교통법규 위반, 사고, 위험 운전 행태를 즉시 식별하고, 관련 데이터를 중앙 관제센터로 실시간 전송하여 긴급 대응 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

 

머신러닝 알고리즘을 활용하는 이 시스템은 과속, 불법 차선 변경, 차선 침범 등의 위반 행위를 감지하고, 99%의 정확도로 차량 번호판 정보를 수집할 수 있으며, 비 오는 날이나 스모그가 심한 날씨와 같은 복잡한 기상 조건에도 24시간 내내 적응할 수 있습니다. 초기에는 사고 다발 구간에 우선적으로 도입되어 2026년 3월까지 2,000km 구간에 적용되고, 연말까지 5,000km로 확대될 예정이며, 특히 델리-자이푸르, 뭄바이-푸네와 같은 교통량이 많은 주요 도로에 집중될 것입니다.

 

이 시스템은 사고 발생 시 응급 대응 시간을 5분 이내로 단축하고, 실시간 교통 흐름 관리 및 차선 폐쇄를 지원합니다. 보험사들은 감시 영상 자료를 바탕으로 규정을 준수하는 운전자에게 보험료를 인하할 계획입니다. 프로젝트 1단계에는 약 45억 인도 루피가 투자되며, 전력 및 데이터 전송 인프라 구축, 시스템 운영 및 유지보수, 데이터 보안 관련 인력 교육 등이 포함됩니다.


Smart MobilityAutonomous Driving