정부가 인공지능(AI)를 통해 버스승객의 승·하차 지점을 추정할 수 있는 데이터 분석 모델을 개발했다. 분석 결과를 향후 대중교통 노선 개편에 적극 활용하겠다는 계획이다.
행정안전부는 합리적 대중교통 노선개편 지원을 위한 'AI기반 승객하차정보 추정 분석 모델' 개발을 완료했다고 21일 밝혔다. 이번에 개발된 모델은 승객 하차 지점과 인원 추정을 통해 실제와 가까운 교통 수요량을 산출하고, 대중교통 잠재수요를 찾아내는 것을 주요 기능으로 설계됐다.
모델 개발 과정에는 교통카드 사용이력 데이터, 통신사 유동인구 데이터, 신용카드 사용데이터 등 3억 건의 공공·민간 데이터가 활용됐다. 단계별로 1단계에서는 버스 승객들의 하차정보가 존재하는 승객데이터(승차시간, 장소, 환승지점 등)를 AI가 학습해 예측 알고리즘을 통해 하차정보가 없는 승객의 하차지점을 예측한다.
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하차지점 예측이 어려운 경우엔 2단계로 7일 중 3일 이상 최초 출발지점이 동일한 곳을 거주지로 추정하는 방식으로 하차정보를 추정했다. 3단계에서는 동일 정류장에서 탑승한 타 승객들의 이력을 추적하는 동승자 이력 추적 방식을 적용해 승객들의 하차정보를 99%까지 추정했다.
단계별 분석 결과를 토대로 정류장별, 교통유형별 실제 이용자 규모를 산출하고, 통신사 유동인구 데이터, 신용카드 사용데이터 등을 활용해 교통 잠재수요까지 도출했다고 행안부는 설명했다. 이러한 분석 결과는 기존 운영노선의 합리성 평가와 심야버스 노선개설 등에 활용될 것으로 정부는 기대하고 있다. 특히, 고령화와 인구감소로 대중교통 노선운영 효율화가 필요한 지방자치단체의 대중교통 노선 개편에 활용도가 높을 것으로 기대하고 있다.
김준희 행안부 공공데이터국장은 "그동안 파악이 어려웠던 승객 규모를 데이터 분석을 통해 찾아냄으로써 과학적 교통정책의 토대를 마련했다는 측면에서 의미가 크다"며 "앞으로도 데이터를 통해 행정역량을 높이고 국민의 생활이 실질적으로 변화할 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.
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