2028년 로스앤젤레스 올림픽 개최가 3년 앞으로 다가오면서, 캘리포니아가 교통 인프라 혁신에 본격적으로 나서고 있다. 수백만 명의 글로벌 방문객을 맞이해야 하는 지금, 캘리포니아는 교통 혼잡 문제 해결을 위해 인공지능(AI)을 본격적으로 도입하기 시작했다. 단순히 내비게이션 앱이 실시간 교통정보를 제공하는 수준을 넘어, 이제는 AI가 도로 신호 자체를 제어하고 차량 흐름을 실시간으로 분석해 교통 체증을 줄이는 단계로 발전하고 있다. 특히 최근 몬터레이 카운티(Monterey County)의 Highway 68에서 시작된 AI 기반 교통 신호 시스템은 캘리포니아가 향후 ‘스마트 인프라(Smart Infrastructure)’ 시대를 본격적으로 열 가능성을 보여주는 상징적 사례로 주목받고 있다.

 <Highway 68, Monterey County>

[자료: Monterey County Now]

이 변화는 단순한 기술 실험 이상의 의미를 가진다. 미국에서 교통 체증이 가장 심각한 지역 중 하나로 꼽히는 캘리포니아, 특히 로스앤젤레스는 다가오는 2028년 올림픽과 월드컵을 앞두고 교통 인프라 개선이 시급한 상황이다. 기존 방식처럼 도로를 무한정 확장하는 데는 한계가 있기 때문에, 캘리포니아는 AI를 활용해 기존 도로망의 효율성을 극대화하는 방향으로 전략을 바꾸고 있다.

몬터레이 Highway 68에서 시작된 AI 교통 신호 실험

캘리포니아의 AI 교통 실험은 최근 몬터레이 지역에서 현실화됐다. 2026년 5월, 캘리포니아 교통국(Caltrans)과 몬터레이 카운티 교통국(TAMC)은 Highway 68구간 약 9마일(약 14.5km)에 걸쳐 AI 기반 적응형 교통 신호 시스템(Adaptive Traffic Signal Control, ATSC)을 도입했다. 이 구간은 살리나스(Salinas)와 몬터레이를 연결하는 주요 도로로, 출퇴근 시간과 관광 성수기마다 심각한 정체를 겪는 지역이다.

기존 교통 신호는 고정된 시간표에 따라 빨간불과 초록불이 바뀌는 방식이었다. 그러나 AI 교통 시스템은 도로 위 차량 수, 교차로 혼잡도, 차량 이동 속도 등을 센서와 카메라를 통해 실시간으로 분석한다. 이후 AI가 신호 시간을 자동으로 조정해 차량 흐름을 최적화한다. 예를 들어 차량이 몰리는 방향에는 초록불 시간을 더 길게 배정하고, 교통량이 적은 구간은 신호 시간을 줄이는 방식이다.

< Adaptive Traffic Signal Control 예시>

[자료: Parquery]

이 시스템의 핵심은 단순히 한 개 교차로를 조정하는 것이 아니라 여러 교차로를 동시에 연결해 ‘연쇄 흐름’을 만든다는 점이다. 한 신호등이 다수 차량의 접근을 감지하면 다음 교차로에 정보를 보내 초록불 타이밍을 조정하는 방식이다. 이는 정체 구간을 줄이고 차량이 반복적으로 멈추고 출발하는 비효율을 줄이는 데 도움을 준다.

도로를 넓히는 대신 AI

이번 프로젝트가 주목받는 또 다른 이유는 비용 문제 때문이다. 몬터레이 지역에서는 교통 체증 해소를 위해 회전교차로(roundabout) 설치 계획이 검토됐지만, 예상 비용이 2억 달러를 넘어가는 것으로 평가됐다. 이에 비해 AI 기반 신호 시스템은 약 100만 달러 수준으로 훨씬 저렴한 대안으로 떠올랐다. 지역 관계자들은 “AI 신호가 효과를 입증한다면 막대한 도로 공사 비용을 절약할 수 있다”라고 평가하고 있다.

이는 캘리포니아 교통 정책의 변화도 보여준다. 과거에는 교통량이 증가하면 도로를 확장하거나 새로운 인터체인지를 만드는 방식이 일반적이었다. 하지만 높은 건설비, 환경 규제, 주민 반대, 토지 확보 문제 등으로 인해 대규모 인프라 확장이 갈수록 어려워지고 있다. 따라서 최근에는 기존 도로를 더 ‘똑똑하게’ 운영하는 방식이 주목받고 있다. AI는 이런 상황에서 가장 현실적인 해법 중 하나로 떠오르고 있다.

스마트 도시의 핵심이 되는 교통 데이터

AI 교통 시스템은 단순한 신호등 제어 기술이 아니다. 장기적으로는 도시 전체를 연결하는 스마트 시티 전략의 핵심 요소가 될 가능성이 높다. AI 신호 시스템은 차량 이동 데이터를 축적하고 특정 시간대 혼잡 패턴을 학습한다. 이를 통해 도시 planners는 향후 교통 정책, 버스 노선 조정, 사고 예방 전략, 응급 차량 이동 최적화 등 다양한 분야에 데이터를 활용할 수 있다.

실제로 미국 내 여러 도시들은 이미 AI 기반 교통 시스템을 시험하고 있으며, 일부 지역에서는 통근 시간이 눈에 띄게 감소했다는 사례도 나오고 있다. AI는 단순히 차량 흐름을 조정하는 수준을 넘어 사고 가능성이 높은 구간을 예측하거나, 특정 이벤트 발생 시 실시간 우회 경로를 자동 설정하는 방향으로 진화하고 있다.

2028 LA 올림픽 앞둔 로스앤젤레스

AI 교통 기술이 특히 주목받는 이유는 다가오는 2028년 로스앤젤레스 올림픽 때문이다. LA는 세계적으로 악명 높은 교통 체증 도시 중 하나이며, 수백만 명의 방문객이 몰릴 올림픽 기간에 교통 혼란이 큰 우려로 제기되고 있다. 이에 따라 LA는 대규모 철도 확장, 공항 연결성 개선, 스마트 신호 시스템, 전기 버스 확대 등을 동시에 추진하고 있다.

<2028년 LA Olympics 공식 로고>

[자료: Wikipedia]

특히 LA 지역은 이미 수천 개의 교통 신호를 디지털 방식으로 연결하고 있으며, 향후 AI 기반 분석 시스템이 더 적극적으로 적용될 가능성이 높다. 기존처럼 도로를 새로 짓는 방식만으로는 한계가 명확하기 때문이다. 도시 전체의 이동 데이터를 통합 관리하고, 교통 흐름을 실시간으로 조정하는 ‘도시 운영 시스템’ 구축이 핵심 과제로 떠오르고 있다.

시민들의 반응

흥미로운 점은 시민들의 반응이 엇갈린다는 점이다. 온라인 커뮤니티와 지역 주민 반응을 보면 많은 운전자들은 “무엇이든 좋으니 정체만 줄어들면 된다”라는 반응을 보인다. 특히 Highway 68은 수년간 극심한 교통 체증으로 악명이 높았기 때문에 주민들의 기대감도 큰 편이다. 반면 일부에서는 AI 시스템 오류, 개인정보 보호 문제, 장기적인 효과에 대한 회의적인 시선도 존재한다.

또한 AI가 모든 교통 문제를 해결할 수 있는 것은 아니라는 지적도 있다. 전문가들은 신호 최적화는 효과적인 도구지만, 궁극적으로는 대중교통 확대와 도시 구조 개선이 함께 이루어져야 한다고 강조한다. 즉, AI는 ‘교통 혁명’의 일부일 뿐이며 만능 해결책은 아니라는 것이다.

시사점

캘리포니아의 AI 교통 시스템 도입은 단순한 기술 실험이 아니다. 이는 도시 인프라 운영 방식 자체가 변화하고 있음을 보여준다. 과거처럼 막대한 예산을 들여 도로를 확장하는 방식에서 벗어나, AI와 데이터를 활용해 기존 인프라를 효율적으로 운영하는 방향으로 이동하고 있는 것이다. 몬터레이의 Highway 68 파일럿 프로젝트는 규모는 작지만, 향후 캘리포니아 전역으로 확대될 가능성을 보여주는 첫 사례가 될 수 있다. 현지 인프라 및 도시 기술 전문가는 KOTRA 로스앤젤레스 무역관과의 인터뷰에서 “과거 도시 교통 정책이 정체가 발생하면 도로를 확장하는 물리적 인프라 중심이었다면, 이제는 데이터를 활용해 기존 도로를 얼마나 효율적으로 운영할 수 있는지가 핵심 경쟁력이 되고 있다”라며 전망했다.

만약 이 실험이 성공한다면, 미래의 교통 체계는 단순히 사람이 신호 시간을 정하는 방식이 아니라 AI가 실시간 데이터를 바탕으로 도로를 운영하는 방향으로 빠르게 전환될 가능성이 높다. 그리고 이러한 변화는 올림픽을 준비하는 로스앤젤레스뿐 아니라 미국 전체 도시 교통 정책에도 영향을 미칠 것으로 보여진다. 

자료: SFGate, Monterey County Now, Parquery, KSBW, TAMC, KOTRA 로스앤젤레스 무역관 자료 종합