행안부·부산시, ‘AI 기반 승객하차 정보추정 분석모델’ 개발
교통카드 사용이력 등 공공·민간데이터 3억건 활용…99%까지 예측가능
(서울=연합뉴스) 양정우 기자 = 행정안전부와 부산광역시는 합리적인 대중교통 노선 개편을 지원하는 ‘인공지능(AI) 기반 승객하차 정보 추정 분석 모델’을 개발했다고 21일 밝혔다.
행안부에 따르면 그간 많은 지자체에서 버스 승객 하차 시 교통카드 미태그 등으로 인해 정확한 하차정보 수집이 어려웠다. 부산시(40.6%)를 비롯해 전북·울산 등 12개 시도의 평균 하차 태그율은 32% 수준에 불과하다.
이는 지자체가 실질적인 대중교통 수요를 파악하는 데 어려움을 줬고, 버스 노선개편이 민원이나 의회 요구 등에 따라 무분별하게 이뤄지는 한 배경이 됐다.
이번에 개발한 분석 모델은 AI를 활용해 승객 하차지점과 하차인원 추정을 통해 실제와 가까운 교통 수요량을 산출하고, 대중교통 잠재수요를 찾도록 설계됐다.
모델 개발에는 교통카드 사용이력 데이터, 통신사 유동인구 데이터, 신용카드 사용데이터 등 약 3억건의 공공·민간 데이터가 활용됐다.
분석 모델은 모두 3단계 과정을 통해 하차정보를 추정해낸다. 1단계로 AI가 하차정보가 존재하는 승객데이터를 학습하고, 예측 알고리즘을 통해 하차정보가 없는 승객의 하차지점을 예측한다.
1단계 과정에서 하차지점 예측이 어려운 경우 2단계 거주지 추정방식, 3단계 동승자 이력 추적방식을 순차적으로 적용해 최종 하차정보를 산출해낸다.
이 같은 단계별 분석 결과를 토대로 정류장·교통유형별 실제 이용자 규모를 99%까지 예측하고, 통신사 유동인구 데이터, 신용카드 사용데이터 등을 활용해 교통 잠재수요까지 도출해 낼 수 있다.
행안부는 이번 분석모델 개발로 지자체가 데이터에 근거한 실질수요를 반영할 수 있는 기반이 마련돼 주민 편의성이 높아질 것으로 보인다며 정부도 실효성 있는 교통정책을 만들어가는 데 활용할 수 있을 것으로 기대했다.
eddie@yna.co.kr
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