AI 폼 빌더가 실시간 적응형 교통 관리 설문을 가능하게 하다

도시 이동성은 중요한 전환점에 놓여 있습니다. 인구 증가, 마이크로 모빌리티의 확산, 저탄소 교통에 대한 요구가 복합적으로 얽혀 도시 도로에 새로운 압력을 가합니다. 정적 타이밍 계획이나 드문 수동 집계에 의존하는 전통적인 교통 신호 제어는 이러한 급격한 변화를 따라가지 못합니다. Formize.ai의 AI 폼 빌더는 새로운 해답을 제시합니다: 시민, 현장 팀, 연결된 장치를 활용해 실시간 구조화 데이터를 도시 교통 제어 플랫폼에 직접 제공하도록 하는 것입니다.

본 글에서는 AI 지원 양식 생성, AI 기반 자동 입력, AI가 만든 응답 초안을 활용해 원시 교통 관측 데이터를 몇 분 안에 실행 가능한 신호 조정으로 전환하는 완전한 엔드‑투‑엔드 워크플로를 살펴봅니다. 다음을 단계별로 안내합니다:

1. AI 제안을 통해 시민 중심 교통 설문을 설계하기.
2. 차량 텔레메트리 API로 반복 필드를 자동 채우는 AI Form Filler 활용하기.
3. 수집된 데이터를 도시의 적응형 교통 관리 시스템(ATMS)과 연계하기.
4. 교통 엔지니어를 위한 응답 요약문 자동 생성하기.
5. Mermaid 다이어그램으로 데이터 흐름 시각화하기.

마지막까지 읽으면, 시·군이 월별 교통 카운트 보고서에서 실시간, 크라우드소싱된 교통 인텔리전스로 전환해 적응형 신호 제어를 구현하고, 혼잡을 줄이며 안전성을 높이는 방법을 이해하게 됩니다.

1. 설문 제작 – AI 폼 빌더 실전

1.1 기존 설문의 문제점

표준 교통 설문 PDF나 정적 Google Form은 다음과 같은 세 가지 주요 단점을 가지고 있습니다:

1.2 AI 지원 양식 생성

AI 폼 빌더를 사용하면 계획자는 단순히 고수준 목표만 입력합니다:

Create a survey for commuters to report congestion hotspots, signal wait times, and near‑miss incidents.

AI는 즉시 다음을 제안합니다:

• “위치”, “시간대”, “차량 종류”, “관측 지연(초)”, “안전 사고” 섹션을 포함한 깔끔한 모바일 우선 레이아웃.
• 조건부 로직: “안전 사고”가 “예”이면 “설명” 및 선택적 사진 업로드 서브폼 표시.
• “위치”에 대해 도시 GIS에서 가져온 드롭다운 사전 채우기(예: “5th & Main”).

이 결과물은 게시 준비 완료 양식이며, 시 포털에 삽입하거나 푸시 알림을 통해 전송하거나 교차로에 배치된 QR 코드를 통해 접근할 수 있습니다.

1.3 접근성 및 다언어 지원

AI 폼 빌더는 응답자의 브라우저 언어를 자동 감지해 해당 언어로 양식을 제공하므로, 다문화 인구에 대한 포용성을 보장합니다.

2. 마찰 감소 – AI Form Filler를 통한 자동 데이터 입력

완벽한 양식이라 하더라도 응답자는 모든 필드를 채우기 꺼려할 수 있습니다. AI Form Filler는 외부 서비스를 활용해 데이터를 자동으로 채워줍니다:

• 차량 텔레메트리 API(연결 차량 플랫폼)에서 실시간 속도·위치·여정 시간을 가져옴.
• 대중교통 시간표에서 예상 도착 시각을 받아 인지된 지연을 계산.
• 도시 CCTV 분석을 통해 선택한 교차로의 차량 통행량 제공.

사용자가 모바일 장치에서 설문을 열면 AI가 GPS를 감지하고 텔레메트리 API를 조회해 “위치”, “관측 지연”, “차량 종류”를 사전 채웁니다. 사용자는 값을 확인·수정만 하면 되므로 설문 완료 시간이 2분에서 30초 미만으로 크게 단축됩니다.

3. 양식 → 신호 – 적응형 교통 관리 시스템과 연계

3.1 데이터 파이프라인 개요

1. 양식 제출 → Formize.ai 웹훅 → 메시지 큐(Kafka).
2. 스트림 프로세서(Flink)에서 과거 혼잡 패턴과 결합.
3. 결정 엔진(Python 기반 ML 모델)에서 각 교차로의 긴급도 점수 산출.
4. ATMS API에 JSON 페이로드 전송해 실시간 신호 단계 조정.

3.2 ATMS에 전송되는 예시 JSON 페이로드

{
  "intersection_id": "5th_Main",
  "timestamp": "2025-12-24T14:32:10Z",
  "delay_seconds": 84,
  "incident_flag": true,
  "incident_type": "near_miss",
  "recommended_phase": "extend_green",
  "green_extension_seconds": 30
}

ATMS는 페이로드를 검증한 뒤 “extend_green” 명령을 30초 동안 적용하고, 이후 변경 이력을 로그에 남깁니다.

3.3 안전 및 거버넌스

모든 데이터 흐름은 TLS 1.3으로 암호화되며, AI Request Writer가 자동으로 컴플라이언스 브리프를 작성합니다. 브리프에는 다음 내용이 포함됩니다:

• 데이터 출처(시민 설문, 텔레메트리, CCTV).
• 처리 법적 근거(공공 이익 교통 안전).
• 보존 정책(신호 조정 후 30일 보관).

이 문서는 시의 문서 관리 시스템에 저장돼, 별도 수작업 없이 감사 요구사항을 충족합니다.

4. 피드백 루프 완성 – 교통 엔지니어를 위한 AI Responses Writer

교통 엔지니어는 최신 크라우드소싱 인사이트를 한눈에 요약한 문서를 필요로 합니다. AI Responses Writer는 몇 초 만에 1페이지 요약 보고서를 생성합니다:

“2025년 12월 24일 오후 14시~15시 구간, 5th & Main 교차로에서 평균 지연이 84초로, 기존 평균보다 12 % 높았습니다. 자전거와의 근접 사고가 한 건 보고되었습니다. ATMS는 자동으로 북향 초록 신호를 30초 연장했으며, 5분 이내 평균 지연이 58초로 감소했습니다.”

이 요약은 해당 ATMS 변경 로그에 자동 첨부되며, 이메일 또는 시 내부 대시보드에 바로 배포될 수 있습니다.

5. 엔드‑투‑엔드 워크플로 시각화

아래 Mermaid 다이어그램은 시민 입력부터 적응형 신호 실행까지의 전체 데이터 흐름을 보여줍니다.

  flowchart LR
    A["Citizen Opens AI Form Builder Survey"] --> B["AI Form Filler Auto‑Populates Fields"]
    B --> C["User Confirms / Submits"]
    C --> D["Formize.ai Webhook"]
    D --> E["Kafka Queue"]
    E --> F["Flink Stream Processor"]
    F --> G["ML Decision Engine"]
    G --> H["ATMS API (Signal Adjustment)"]
    H --> I["Real‑Time Traffic Signal Change"]
    G --> J["AI Responses Writer Generates Brief"]
    J --> K["Engineers Dashboard / Email"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style H fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px

다이어그램은 저지연 루프를 강조합니다: 데이터 수집 → 정제 → 의사결정 → 실행 → 피드백, 모두 몇 분 안에 완료됩니다.

6. 도시와 시민에게 제공되는 혜택

Metroville(인구 120만) 파일럿 프로젝트에서는 대상 구간 평균 여행 시간이 3개월 내 12 % 감소했으며, 적응형 신호 적용 후 근접 사고 보고가 30 % 감소했습니다.

7. 시작 가이드 – 단계별 플래닝

1. KPI 정의 – 예: “상위 5개 혼잡 구간 평균 지연을 10 % 감소”.
2. 설문 생성 – AI 폼 빌더의 자연어 프롬프트 사용.
3. 텔레메트리 API 연결 – AI Form Filler가 차량 데이터를 가져오도록 설정.
4. 웹훅 및 큐 구성 – Formize.ai가 제공하는 Kafka 템플릿 활용.
5. ML 모델 배포 – 초기에는 규칙 기반 엔진 사용 후, 과거 데이터로 정교화.
6. ATMS 연동 설정 – JSON 필드를 신호 제어 명령에 매핑.
7. AI Responses Writer 활성화 – 일일 요약 자동 생성 일정 설정.
8. 모니터링 및 반복 – 내장 대시보드로 채택률·효과 지표 추적.

8. 향후 발전 방향

플랫폼의 유연성을 바탕으로 다음과 같은 혁신이 가능합니다:

• 에지 디바이스 연계 – 스마트 교통 카메라에서 직접 데이터 수집, AI Form Filler가 장치에서 바로 처리.
• 예측 혼잡 알림 – 실시간 설문 데이터와 날씨 예보 결합으로 사전 신호 조정.
• 멀티모달 협조 – 자전거 공유대 상태, 보행자 횡단 요구, 대중교통 우선순위까지 확대.

도시가 탄소 제로 도시 이동성을 향해 나아가면서, 시민이 생성한 교통 데이터를 실시간으로 포착·활용하는 능력은 회복력 있고 사람 중심적인 교통 시스템의 핵심이 될 것입니다.

관련 링크

• Formize.ai AI Form Builder 제품 개요